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# 智能对话系统完整技术文档 (v2.1)
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## 1. 核心架构概述
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本系统采用 **“三层记忆结构”** 来解决 LLM 在游戏中的长对话、API 成本控制与数据持久化问题。
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### 1.1 三层记忆模型
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| 层级 | 名称 | 职责 | 存储位置 | 关键特性 |
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| :--- | :--- | :--- | :--- | :--- |
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| **L1** | **工作记忆 (Working Memory)** | 维持 API 短期对话上下文 | `DeepSeekService` / `DoubaoService` | 滚动修剪 (Rolling Window)，限制 Token 消耗 |
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| **L2** | **全局存档 (Full Chat Log)** | 永久记录所有原始对话 | `LLMChatManager` | 只增不减，用于 UI 历史回看和存盘 |
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| **L3** | **语义记忆 (Semantic Memory)** | 提炼关键信息，对抗遗忘 | `ContextMemoryManager` | 定期调用 AI 总结，动态注入 System Prompt |
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## 2. 详细实现案例分析 (Case Study)
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为了更直观地理解系统运作，我们以一个更适合技术展示的场景为例：对话内容尽量“业务化”，突出 L1/L2/L3 的分工、成本控制与抗遗忘效果。
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**场景设定**:
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* **角色**: NPC “ECHO-7”（地堡安保与引导 AI）。
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* **玩家**: “Alex”。
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* **参数配置**:
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* `Max Context Window` (L1): **4 条** (极小值，用于演示滚动遗忘)。
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* `Summary Threshold` (L3): **2 条** (每 2 句对话触发一次总结)。
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### 2.1 阶段一：初次相遇 (初始化)
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**系统状态**:
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* **System Prompt**: `"你是地堡安保与引导 AI（ECHO-7）。语气专业简洁；优先给出可执行的下一步建议；不要编造不存在的系统状态。"`
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* **L1 (Working Memory)**: `[System]`
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* **L3 (Summary)**: `""` (空)
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**对话发生**:
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1. **User**: "你好，我是 Alex。现在要去修复供电系统。"
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2. **AI**: "已记录。建议先前往配电室，确认主断路器状态；如果你能提供当前所在区域，我可以给出更短路线。"
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**此时内部数据**:
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* `fullChatLog` (L2): 包含上述 2 条消息。
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* `messagesSinceLastSummary`: 2 (达到阈值，触发总结任务)。
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### 2.2 阶段二：触发语义总结 (L3 介入)
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**后台处理 (用户无感知)**:
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1. `ContextMemoryManager` 抓取最近 2 条对话。
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2. **发送无状态请求 (Stateless Request)** 给 LLM:
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* *Prompt*: "请将以下对话提炼为可用于后续对话的关键信息，要求：用第三人称、尽量短、只保留稳定事实与当前目标。对话：User: 你好，我是 Alex... AI: 已记录... 建议先前往配电室..."
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3. **LLM 返回总结**: `"玩家名为 Alex；当前目标是修复供电系统；已建议前往配电室检查主断路器，并可在提供所在区域后给出更短路线。"`
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4. **动态更新 System Prompt**:
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* 新 Prompt: `"你是地堡安保与引导 AI（ECHO-7）。语气专业简洁；优先给出可执行的下一步建议；不要编造不存在的系统状态。\n\n[前情提要]: 玩家名为 Alex；当前目标是修复供电系统；已建议前往配电室检查主断路器，并可在提供所在区域后给出更短路线。"`
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### 2.3 阶段三：对话继续与滚动遗忘 (L1 介入)
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**对话继续**:
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3. **User**: "我现在在仓储区。"
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4. **AI**: "从仓储区出门右转进入维护走廊，沿主干道前进到第二个分岔口左转即可到配电室。到达后先确认主断路器与备用电源指示灯。"
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**此时 L1 (Working Memory) 状态**:
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* 总消息数: 1(System) + 2(Round 1) + 2(Round 2) = 5 条。
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* **触发滚动压缩** (Max=4):
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* 最早的 `User: "你好，我是 Alex。现在要去修复供电系统。"` 被移除。
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* 次早的 `AI: "已记录。建议先前往配电室..."` 被保留 (或是移除，取决于具体修剪逻辑)。
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**关键点**:
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虽然 L1 里的“自我介绍 + 目标”原始消息被删除了，但 **System Prompt 里已经注入了 “玩家名 + 当前目标 + 已给建议” 的语义记忆**。
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### 2.4 阶段四：验证记忆 (最终效果)
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5. **User**: "我叫什么？以及我现在要做什么？"
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6. **AI**: "你是 Alex。你当前的目标是修复供电系统；我建议你前往配电室检查主断路器，并根据指示灯确认是否需要切换到备用电源。"
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-> **成功！** AI 通过 L3 的语义记忆（System Prompt）回答了 L1 工作记忆中已经丢失的问题。
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## 3. 逻辑流程图 (Mermaid)
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### 3.1 完整消息处理管线
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此图展示了一条用户消息如何穿过三层系统，并触发存档和总结。
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```mermaid
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sequenceDiagram
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participant U as User (UI)
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participant M as LLMChatManager (L2)
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participant S as LLM Service (L1)
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participant Mem as ContextMemory (L3)
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participant API as DeepSeek API
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participant Disk as SaveManager
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Note over U, Disk: 阶段一：处理用户消息
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U->>M: Send("我现在在仓储区")
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M->>M: Add to fullChatLog
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M->>Disk: SaveGame()
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M->>Mem: OnMessageAdded()
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M->>S: SendMessage("我现在在仓储区")
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Note over S, API: 阶段二：L1 滚动压缩
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S->>S: Add to History
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S->>S: TrimHistory (若 > MaxWindow)
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S->>API: POST Request (带 History)
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API-->>S: Reply ("给出到配电室的路线与检查步骤")
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Note over M, Disk: 阶段三：处理 AI 回复
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S-->>M: Callback("给出到配电室的路线与检查步骤")
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M->>M: Add to fullChatLog
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M->>Disk: SaveGame()
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M->>Mem: OnMessageAdded()
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M-->>U: Update UI
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Note over Mem, S: 阶段四：L3 异步总结 (若达到阈值)
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Mem->>Mem: Check Threshold
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Mem->>S: SendStatelessMessage(SummaryPrompt)
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S->>API: POST Request (无历史，仅总结)
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API-->>S: Summary Text
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S-->>Mem: Return Summary
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Mem->>Mem: Update currentSummary
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Mem->>Disk: SaveGame()
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Mem->>S: UpdateSystemPrompt(NewPrompt)
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Note right of S: System Prompt 更新为：<br/>[原设] + [新总结]
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```
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## 4. 模块与接口详解
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### 4.1 服务层 (DeepSeekService / DoubaoService)
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负责与 LLM API 直接交互，维护 **L1 工作记忆**。
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* **滚动压缩逻辑**:
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* 参数: `maxContextWindow` (例如 20 条)。
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* 机制: 每次发送前，若历史记录超限，则移除最早的对话（Index 1+），但**始终保留 System Prompt (Index 0)**。
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* **Prompt 动态更新**:
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* `UpdateSystemPrompt(string)`: 允许外部（L3 层）动态修改当前运行时的系统提示词。
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* **无状态请求**:
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* `SendStatelessMessage(...)`: 发送不带历史记录的一次性请求，专用于 L3 层的总结任务，避免污染 L1 上下文。
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### 4.2 管理层 (LLMChatManager)
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作为中央枢纽，维护 **L2 全局存档**。
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* **存档同步**:
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* 在游戏启动 (`RestoreState`) 时，恢复 `fullChatLog`，并调用 `activeService.SetHistory()`，让 AI 瞬间“想起”最近的对话。
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### 4.3 记忆层 (ContextMemoryManager)
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系统的“海马体”，维护 **L3 语义记忆**。
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* **自动阈值同步**:
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* `Start()` 时读取 `maxContextWindow`，将总结阈值 (`summaryThreshold`) 设为其一半。
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* *目的*: 确保在 L1 层发生滚动遗忘之前，L3 层已经完成了关键信息的固化。
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## 5. 存档数据结构示例
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存档文件 `savegame.json` 中的实际内容示例：
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```json
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{
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"keys": [
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"ChatSystem",
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"ContextMemory"
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],
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"values": [
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// L2: 完整的对话流水账
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"{\"logs\":[{\"role\":\"user\",\"content\":\"你好，我是Alex。现在要去修复供电系统。\"}, {\"role\":\"assistant\",\"content\":\"已记录。建议先前往配电室检查主断路器；如提供所在区域可给出更短路线。\"}]}",
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// L3: 提炼后的语义总结
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"{\"summary\":\"玩家名为Alex；当前目标是修复供电系统；已建议前往配电室检查主断路器，并可在提供所在区域后给出更短路线。\",\"counter\":2}"
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]
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}
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```
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## 6. 配置指南
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### 6.1 如何配置新角色
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1. 在场景中找到挂载 `DeepSeekService` 的物体。
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2. 在 Inspector 中修改 **System Prompt** (例如 "你是地堡安保与引导 AI")。
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3. **注意**: 即使开启记忆系统，AI 也会基于这个 Prompt 进行总结拼接，不会覆盖你的人设。
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### 6.2 性能调优
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* **Max Context Window**: 建议 **20-50**。太小会导致 AI 说话逻辑不连贯，太大会增加 API 费用。
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* **Summary Threshold**: 默认自动设为 Window 的一半。手动修改需谨慎。
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### 6.3 调试建议
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* 开启 `DeepSeekService` 的 `Enable Debug Key` 可在运行时通过特定口令越权调试。
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* 查看 Console 中的 `[Memory]` 日志可监控总结任务的触发与完成。
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