4.4 多轮对话中保持一致性

引言：为什么 AI 在多轮对话中"容易忘记你说过的话"

你一定见过以下情况：

• 第 1 轮你让 AI 用正式风格，第 3 轮开始突然变成口语风
• 你让它输出 3 点，到下一轮它又开始写 5 点
• 你已经设定好角色，数轮之后它"失忆"，风格大变
• 你设定的限制、格式、边界，AI 时刻会忘记一半

原因是：大模型的记忆不是记忆，而是"对话窗口中概率结构的延续"，任何未显式重复的规则都可能逐渐弱化。

4.4.1 为什么 AI 在多轮对话中会失去一致性

原因	说明
上下文在窗口中会"衰减"	大模型对最近的内容更敏感，对前面的内容敏感度会降低
模型会"自动补全"而不是"查规则执行"	它不会真正记住规则，只会根据最近几轮的语言分布决定如何表达
语言中的模糊指令会覆盖原规则	例如"再简单一点"会被理解成忽略之前的正式风格要求
提示不包含"状态管理"	每一轮对话都是新的预测任务，不会自动保持一致性

4.4.2 哪些内容最容易在多轮中"丢失"

• 角色（Role）
• 风格要求（Style）
• 输出格式（Format）
• 限制条件（Constraints）
• 禁止项（Negative Rules）
• 任务边界（Scope）
• 工作流程（Steps）

这些信息必须显式强化，否则会逐轮减弱。

4.4.3 保持一致性的五大核心技巧

技巧	说明	示例
规则重申	在关键任务前重复核心约束	"请继续遵守以下规则：风格保持正式..."
自我回顾	要求 AI 重复当前任务状态	"请重复你当前的角色、风格要求、输出格式"
一致性检查	让 AI 检查输出是否一致	"请检查风格、结构、字数是否一致"
状态块	结构化保留任务状态	使用【当前状态】块记录角色、风格、限制
记忆锚点	让模型在内部激活特征	"请在每次输出前先应用以下锚点"

4.4.4 专业模板：多轮一致性提示

模板 A：规则重申

在继续任务前，请确认并遵守以下规则：
- 角色：……
- 风格：……
- 输出结构：……
- 限制：……

若理解，请回复："规则已载入"。

模板 B：状态回顾

在继续之前，请总结当前任务状态，包括：
1. 你是谁（角色）
2. 你在做什么（任务目标）
3. 如何做（规则与限制）
4. 你应该输出成什么样（格式）

然后继续执行下一步。

模板 C：一致性检查

请检查你的输出是否与之前的规则保持一致：
- 风格一致？
- 字数一致？
- 结构一致？
- 逻辑一致？
若有偏差，请修正。

模板 D：状态块

【状态块】
角色：XXX
风格：XXX
限制：XXX
格式：XXX

请在后续所有回复中持续遵守"状态块"。

4.4.5 实战：差提示 vs 一致性提示

差提示：

继续分析用户痛点。

结果：风格突然变得口语化、结构改变、"分析"变成了"总结"。

好提示：

在继续之前，请回顾你的任务状态。

角色：商业分析专家
风格：正式、简洁、逻辑化
输出结构：痛点 / 原因 / 建议
限制：不得加入外部信息

请在保持上述一致性的前提下，继续输出下一组分析。

结果：完全一致、稳定、可直接使用、不会跑偏。

本节小结

关键要点

1. 多轮一致性问题是所有 AI 对话中最常见的问题
2. AI 不具备"真正的记忆"，规则会逐轮衰减
3. 一致性核心方法：重申规则、要求回顾状态、一致性检查、状态块、记忆锚点
4. 工程级应用（尤其是多轮 Agent）必须使用一致性策略

多轮一致性是基础提示技巧的重要组成，接下来我们将学习：小白最常用的基础 Prompt 模板。