必须按时间顺序完整传入历史对话消息，否则模型无法理解语境；需构造含role和content的messages数组，最新消息置末尾，调用接口时直接传入；应客户端维护状态，禁用仅传单条消息或依赖system角色。
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要在智谱清言API中正确设置上下文，必须确保历史对话消息按时间顺序完整传入，否则模型无法理解当前问题的语境，容易给出脱离前文的错误回答。
通过 messages 数组传递上下文
第一步：将全部历史对话（包括用户提问和模型回复）组织为符合 OpenAI 风格的 messages 数组，每条消息必须包含 role（"user" 或 "assistant"）和 content 字段。
第二步：把最新一条用户输入放在数组末尾，前面依次追加之前的交互记录，【顺序不可颠倒，否则模型会丢失逻辑连贯性】。
第三步：调用 chat.completions.create 接口时，直接将该数组作为 messages 参数传入，无需额外字段或开关。
控制上下文长度的两种方式
方法一：显式截断——在构造 messages 前，统计所有 content 的 token 总数，若超过目标模型最大上下文限制（如 GLM-4-0520 为 128K），从最旧的消息开始逐条删除，直到满足长度要求。
方法二：依赖服务端自动裁剪——部分模型（如 glm-4v-plus）支持自动截断，但仅限于保留最近 N 条消息，【不保证语义完整性，慎用于多轮技术问答】。
避免上下文失效的关键操作
不要在每次请求中只传最新一条 user 消息。模型不会自动记住上一次 API 调用的内容，每次请求都是无状态的独立会话。
不要用 system 角色强行注入长期记忆。GLM 系列模型对 system 指令响应不稳定，且该角色内容可能被压缩或忽略，无法替代真实对话历史。
务必在客户端维护对话状态。例如用 Python 字典持续追加 {"role": "user", "content": "..."} 和 {"role": "assistant", "content": "..."}，再整体传入下一次请求。
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