千问ai api实现多轮对话需手动维护messages列表，必须以system角色开头并严格按user→assistant交替追加，每轮后动态截断至7条且token超限时主动清理历史。
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千问AI API实现多轮对话必须手动维护对话历史并显式传入每次请求，因为API本身无状态、不保存上下文，每次调用都是独立的全新会话。
构建可复用的messages消息列表
第一步是初始化一个空的messages列表，它将承载全部对话轨迹。这个列表必须以system角色开头，明确限定模型行为边界，否则后续所有轮次都可能偏离预期。
执行：创建List
【关键前提】 system消息必须在首轮就写入，且不能缺失或放在user之后——若遗漏，模型将按默认泛化人格响应，后续无法靠追加补救。
这一步操作起来很简单，直接把文件拖进去就行。
逐轮追加用户与助手消息
每轮交互需严格遵循user→assistant→user→assistant的交替顺序，不可跳步、不可重复角色、不可省略任一环节。
方法一：同步模式下，用户输入后构造Message.builder().role("user").content(输入文本).build()，add进messages；收到response后，提取content字段，再以role="assistant"构造新Message并add。
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方法二：流式响应时，需等待完整output返回后再add assistant消息——【易错点】 不能在流式接收中途就add，否则messages结构错乱，下一轮请求会因角色序列非法被API拒绝。
每次追加后检查messages.size()，若达到7条（含system），立即remove(0)，仅保留最近6轮（1个system + 5轮user/assistant对）。
动态截断与token安全控制
Token超限会导致关键历史被无声截断，引发指代失效或指令丢失。必须在每次请求前主动估算并清理。
① 调用DashScope SDK内置tokenizer：Tokenizer tokenizer = new Tokenizer(); int totalTokens = tokenizer.countMessagesTokens(modelName, messages);
② 对比模型最大上下文长度（如qwen-plus为8192），若totalTokens ≥ 7800，从messages头部开始移除最旧的user-assistant对，直到totalTokens ≤ 7500；system消息始终保留。
③ 确认截断后，将本轮新user消息追加至messages末尾，再提交Generation.call()。
不做这一步，当对话超过10轮后，首两轮的系统设定和关键参数大概率被截掉，模型会突然“失忆”并开始自由发挥。
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