LongCat AI保持长对话连贯性的关键是结构化组织输入与历史管理，而非调参；通过滑动窗口保留最近3–5轮、固化关键变量、插入结构化摘要及使用意图标记实现高效精准交互。
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LongCat AI 保持长对话上下文连贯，关键不在“调参数”，而在结构化地组织输入内容和管理历史信息。它本身支持超长上下文（FP8版达128K，Lite版达256K），但光有长度不够——必须让模型“知道哪些该盯住、哪些可滑走”。
用好滑动窗口，别堆满整个上下文
哪怕模型能吃下256K token，也不建议把全部历史塞进去。真实对话中，用户真正关心的通常是最近3–5轮交互。滑动窗口是兼顾连贯性与效率的务实选择：
- 每次请求只拼接当前会话中最近N轮完整对话（如Round N-2 到 Round N）
- 在代码层实现时，从数据库或缓存中按时间倒序取最新消息，截断超出设定轮数的部分
- 配合 LongCat 的
[Round X]标记格式，确保模型能清晰识别轮次边界 - 若需保留更早的关键结论（比如用户确认的设备型号、交付日期），单独提取为“固化变量”附在输入末尾
固化不可变信息，防止被覆盖
模型注意力容易被新输入冲淡旧信息。把身份、约束、格式等稳定要素显式锚定，能显著减少遗忘：
- 提取固定字段：用户身份、目标平台（Android/iOS）、输出格式（JSON/Markdown）、时效要求（“需2026年7月内交付”）
- 统一放在每轮输入的最末位置，用键值对分行书写，例如：
用户身份:健身App产品经理
平台类型:iOS 18
输出格式:带图标说明的Figma组件描述 - 这些行不参与语义推理，但因位置靠后+结构规整，会被模型的位置编码强感知
主动注入摘要，替代冗长原文
超过10轮后，原始对话文本会稀释重点。每3轮左右生成一句结构化摘要，比重复粘贴历史更有效：
- 摘要格式严格为：“角色+目标+已定约束+待决事项”，不超过35字
- 示例：UI设计师为健身App改登录页，已定深色模式与指纹登录，待确认SVG图标尺寸
- 摘要紧接在用户新问题之后、模型响应之前插入，不加额外标点
- 避免模糊词（如“相关功能”“部分样式”），所有名词必须可执行、可验证
用状态标记引导模型意图识别
LongCat 类模型对语义标签敏感。在每轮输入开头加一行明确意图标记，相当于给模型一个“处理开关”：
- 选填 [QUERY]（首次提问）、[CONFIRM]（核实前序结论）、[CORRECT]（纠正错误）、[EXPAND]（延伸细化）
- [CONFIRM] 后直接复述待核内容，例如：[CONFIRM]我们已确定主色调为#2D5A27
- [CORRECT] 必须指出具体偏差点，例如：[CORRECT]上轮将“iOS安全策略”误记为“Android权限模型”
- 标记独占一行、无空格无标点，确保 tokenizer 能准确切分
