LongCat AI通过结构化文档接入、多轮状态跟踪、工具调用和热区+记忆库协同管理实现高效文档交互。它预处理文档提取结构信息并分块摘要，注入上下文；利用轮次编号与/think_on指令支持深度推理；调用外部工具执行高亮、批注等操作；结合128K上下文与向量检索实现精准响应。
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LongCat AI 实现多轮对话式文档交互，核心在于将文档内容结构化接入对话上下文，并借助模型的长上下文能力与状态感知机制持续追踪用户意图。它不是简单地把文档扔给模型读一遍，而是让模型在多轮中“记住”文档关键信息、用户已确认的要点、以及尚未澄清的疑问。
文档内容预处理与上下文注入
直接喂原文效果有限。实际应用中需先对文档做轻量解析：提取标题、章节、列表项、表格关键字段等结构信息；对长文本按语义分块（如每512 token为一段），并生成简短摘要或关键词标签。这些结构化片段在首轮对话时，通过 SYSTEM 指令或显式拼接方式注入上下文，例如：
- SYSTEM:你正在协助用户查阅《2026年服务协议V3.2》。以下是协议核心条款摘要：[摘要块]；关键时间节点：签约后3个工作日内生效；违约金上限为合同总额15%。
- 后续用户问“违约金怎么算”，模型无需重读全文，可直接定位到已注入的结构化信息作答。
多轮状态跟踪与意图锚定
文档交互常涉及确认、比对、提取、修改等不同动作。LongCat-Flash-Thinking 系列模型支持 /think_on 指令激活深度推理，配合轮次编号（[Round 0]、[Round 1]…）和 分隔符，天然适配状态演进。例如：
- Round 0 用户：“帮我查这份合同里关于数据保密的条款。” → 模型定位并返回相关段落。
- Round 1 用户：“第3条说‘不可向第三方披露’，那子公司算第三方吗？” → 模型结合前一轮已加载的条款上下文，调用定义逻辑推理，而非重新扫描全文。
- 系统自动维护一个轻量状态映射：当前聚焦文档位置、已确认事实、待验证歧义点。
工具调用衔接外部文档操作
纯文本交互有边界。当需要真正“操作”文档时（如高亮某句、生成修订批注、导出摘要PDF），LongCat 支持自定义工具调用。开发者可封装文档处理函数（如 PDF 高亮、Word 批注插入），注册为 LangChain 工具，由模型在多轮中自主判断何时调用、传什么参数。比如：
- 用户：“把刚才提到的违约金条款标黄，并加批注‘需法务复核’。”
- 模型识别出“标黄”“加批注”为操作意图，触发 image_editor 或 docx_tool 工具，传入坐标与文本内容。
- 工具执行结果再作为新消息回填到下一轮上下文，保持对话连贯性。
上下文窗口与记忆协同管理
LongCat-Flash-Omni-FP8 支持 128K tokens 上下文，但文档往往超长。实践中采用“热区+记忆库”混合策略：
- 热区：当前对话最相关的 3–5 个文档片段（含用户刚问过的段落及前后文），放在 prompt 前部，确保强注意力。
- 记忆库：其余内容存入向量数据库，当用户问题模糊（如“前面提过的交付周期”）时，用语义检索召回匹配段落，动态注入本轮上下文。
- 避免全量加载，既节省 token 开销，又提升响应精度。
