完整题目
在构建多轮对话系统（如聊天机器人、Agent或RAG系统）时，请详细说明你如何设计和实现对话上下文的状态管理机制，包括上下文的存储策略、动态更新机制、长度截断与信息保留方法、会话生命周期管理，以及在分布式或高并发场景下如何保障上下文的一致性与系统性能。
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核心原则：持久状态与模型上下文分离
持久状态保存完整、可审计的会话事件；模型上下文只是当前请求按 token 预算组装出的工作集。不能把 prompt 当作唯一状态，也不应默认永久保存所有对话。
1. 存储与数据模型
- 以
session_id、递增序号和事件 ID 记录用户消息、模型输出、工具调用、结果、确认与错误。 - 数据库或事件日志作为权威来源；Redis 可缓存最近轮次和版本，但不作为唯一真相。
- 摘要、关键实体和用户确认的事实应带来源消息 ID、生成版本和时间，便于失效与回查。
- 按数据最小化原则配置保留期、加密、访问控制、导出和删除，敏感工具结果不直接写入长期记忆。
2. 上下文组装与截断
先预留系统指令、工具 Schema 和输出预算，再按优先级放入不可丢的安全约束、当前任务状态、未完成工具结果、用户确认事实、最近对话和历史摘要。超预算时先移除低相关原文，再压缩较早内容；摘要不能替代关键数字、权限和待确认事项。token 计数使用目标模型 tokenizer，并保留回归样例验证截断后行为。
