要在火山引擎API实现多轮对话，必须每次请求携带完整历史上下文，包括system、user、assistant交替消息；需配置VOLC_API_KEY、VOLC_MODEL和VOLC_BASE_URL，并严格遵循role交替规则，否则将导致逻辑断裂或400错误。
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要在火山引擎API上实现多轮对话，必须每次请求都携带完整历史上下文，否则模型会把每条消息当作全新提问处理，导致反复确认同一信息、逻辑断裂、回答脱节。
配置火山引擎认证与模型参数
前往火山引擎【方舟平台】控制台，在「API密钥管理」中获取 VOLC_API_KEY；在「模型服务」页开通所需模型后，复制其 Model ID 作为 VOLC_MODEL；基础地址固定为 VOLC_BASE_URL=https://ark.cn-beijing.volces.com/api/v3。
在项目根目录创建 .env 文件，写入三行配置：
VOLC_API_KEY=sk-xxx
VOLC_MODEL=doubao-seed-2-0-pro-260428
VOLC_BASE_URL=https://ark.cn-beijing.volces.com/api/v3
【VOLC_API_KEY 必须是未泄露的生产密钥，切勿硬编码进源码】
构造带记忆的消息数组
多轮对话的核心不是“记住”，而是“每次请求都显式传入全部相关历史”。不能只传最新一句，也不能跳过 system 角色设定。
第一步：定义 system 消息，明确AI角色与行为边界。例如：
{"role": "system", "content": "你是一名银行客服，只回答账户、转账、挂失类问题，不提供投资建议。"}
第二步：按时间顺序拼接历史消息。假设用户刚问“我的卡限额是多少”，你已回复“单日转账限额5万元”，那么下一轮请求的消息数组必须包含这三条：system → user → assistant → 新的user消息。漏掉任意一条，模型就丢失上下文。
第三步：确保 role 字段严格交替为 user/assistant。若连续两条都是 user，或中间混入未定义的 role，API 将直接返回 400 错误。
发送请求并处理响应
方法一：同步调用
使用 POST 请求发送完整 messages 数组到 /chat/completions 接口，解析 response.choices[0].message.content 获取回复文本。这一步操作起来很简单，直接把构造好的 JSON 提交即可。
方法二：流式响应
添加 stream=true 参数，逐 chunk 解析 data: 开头的 SSE 数据流。注意：流式响应中，每条 chunk 的 content 是增量片段，需拼接还原完整回复，不可直接取首条 chunk。
方法三：动态更新上下文（非实时打断）
在对话进行中，调用 UpdateVoiceChat 接口 → 选择「动态传入上下文」→ 传入 {"context": "用户偏好现金支付，已确认身份证号尾号1234"}。该内容不触发回复，但会参与后续所有推理。
