AI聊天靠什么？揭秘AI模型“看到“的完整对话结构，收藏必看

文章揭示了AI聊天并非依靠记忆，而是每一轮对话都在重新拼接并阅读完整对话文本。AI模型看到的输入结构包括：System Prompt(人格设定)、Developer Prompt(工作说明)、历史对话和用户输入。模型通过上下文窗口限制可见内容长度，内部还有不可见的"深度思考"过程。本质上，AI是基于看到的文本进行"文字接龙"，生成连贯回答，而非真正记忆对话历史。

你以为 AI 是靠 “记忆” 和你聊天？

其实它每一轮都在重读完整对话文本。

从系统人格设定、开发者工作指令，到历史对话与你的输入，模型看到的是一份完整拼接的 “对话剧本”。

本文带你拆解 AI 接收的输入结构，揭开它连贯应答的底层逻辑。

上节我们说到，模型厂商会在用户输入前加上一段 System Prompt，告诉模型“你是谁”“要怎么说话”。除了 System Prompt 外，模型在生成回答时，还会看到什么呢？

当你在和AI聊天时，模型真正“看到”的输入，到底长什么样？

我们先来想一个问题，多轮对话中，模型真的记得你吗？

很多人第一次和AI连续聊天时都会惊叹：“它居然记得我上次说过的话！”其实——它并不是真的“记得”。它能回答得前后连贯的机制其实是一个“非常笨”的办法。

系统会在后台，把之前所有历史对话重新拼接成一段完整文本，重新拼接在你这次的输入前面，再一次性发给模型。多轮对话拼接是模型之外的系统层完成的，不是模型本身的能力。

也就是说，模型不是记住你了。而是每一轮对话，模型都是“重新阅读一遍之前所有内容”后，再继续生成。模型并不知道这是第几轮，它只是看见了整段文字，从最后一个字，继续“接下去”。

举个例子，如果你和 AI 聊了三轮，那么模型的输入可能长成这样：

模型看到的是这整个文本。

它不是在“记忆”，而是在重新阅读整场对话的文字记录。

从技术上讲，大模型没有记忆，它只是一次性读取一段文字。每次能看多少文字，就是常听到的“上下文窗口（Context Window）大小”。

GPT-4 可以看 128K token（大约一本中篇小说）
Claude 3.5 可以看 200K token（相当于一本《哈利·波特》）

一旦超出这个长度，模型就“看不见”更早的内容了。它能看见的范围，就是它能记忆的范围。

上下文窗口大小，就是AI模型所谓“记忆”的范围。

所以，在“你当前输入”前，AI模型看到的内容，还加上了所有历史输入和模型回答。

除此之外呢，还有一个被加入的内容——开发者在应用中设置的指令

除了 System Prompt，还有一层Developer Prompt（也叫应用层Prompt 或中间层 Prompt）。

这一层通常由应用开发者设置，用来让模型知道自己“该干什么”。它不是让模型“做人”，而是告诉模型“怎么做事”。

常见内容包括：

模型在当前应用中的角色：“你是一名英语老师”“你是客服机器人”
输出格式：“回答请使用表格”“每段用 3 句话总结”
推理流程：“先分析问题→再给答案→最后列出改进建议”
外部接口说明：“需要时可以调用知识库 / 搜索引擎 / 工具函数”

各个Agent开发者、模型应用开发者，都是在这一层做工作。为大模型加入合适的工作说明。

你可以这样理解：

System Prompt 是“人格设定”
Developer Prompt 是“工作说明书”
User Prompt 是“你现在要做的具体任务”

三者层层叠加，就像舞台剧的‘导演+编剧+演员’共同构成一场表演。

System Prompt、Developer Prompt、历史对话后，才轮到我们输入的那一句话。这部分看似最简单，其实影响最大——因为它是模型生成时“最近看到的内容”。

所以每次输入，最终模型看到内容是这样的：

System Prompt（人格设定）
Developer Prompt（工作说明）
Conversation_History（历史对话）
User：帮我总结下主题（当前问题）
Assistant：（现在轮到模型说话了）

模型看到这里，光标停在“Assistant：”后面。

在主流 API（如 OpenAI、Anthropic）的接口中，这个拼接顺序是统一的。从模型的视角，它看到的只是一个长长的“对话剧本”。

而在Assistant后，就轮到它来接下一个字了。

于是模型就从 “Assistant:” 后开始生成回答

我们实际来看一个例子，假设我们在一个中文学习应用中，和AI模型进行多轮对话。前两轮你已经请它帮忙修改作文，这一轮你说：“帮我改一下这句话：他昨天去图书馆看书，我今天去。”

这是第 3 轮对话，那模型在第三轮中“看到”的完整输入，就是下面这样

模型的回答

你会注意到那几个特殊标记：、、、它们不是装饰。这些符号能帮助模型“区分说话者角色”的关键线索（Role Token），减少误判。

这些标签告诉模型：

哪部分是开始和结束、。
哪部分是用户的提问，user
哪部分是它自己上一次的回答；assistant
哪部分是系统的指令system

如果去掉这些标签，模型就可能自言自语、答非所问，甚至在对话中“失忆”。

注意：

是系统在输入模型时自动加上去的，用来明确标记开始输入的。是模型生成的，属于AI生成内容一部分，代表AI认为到这生成结束了。

到这里为止，模型“看到”的内容还都是我们显式提供的，但还有一类隐藏的信息——模型的“深度思考”（Deep Thinking），也就是它的中间推理文本。

这部分并不是你输入的，而是模型在生成答案时自动展开的内部推理过程，在技术上被称为Chain of Thought（思维链）。

有些研究模型会把它显示出来，像 Claude 的“思考模式预览”，但很多产品中，这部分都是不可见的。

所以最终结构是这样

System Prompt（人格设定）
Developer Prompt（工作说明）
Conversation_History（历史对话）
User：帮我总结下主题（当前问题）
Assistant：
…… （深度思考内容，一般用户不可见）
XXXX（模型的正式回答，用户可见）

也就是模型输出被分成了两个部分。

当然模型并不是真的“在思考”，它只是按照我们教的方式，模拟“思考的样子”。think的内容也是循环文字接龙，一个个字接出来的。每次接下一个字时，都是看到以上全部内容后，多接出下一个字。

也就是说，即便是隐藏的思维链，对模型来说也是普通文字（token），同样是接龙，没有差异。只是不会显示出来给用户看而已。具体think的能力怎么产生的，可以看之前的章节。

到这里我们已经知道模型看到了什么——System Prompt、Developer Prompt、历史对话、用户输入、深度思考。

那么问题来了：这些输入，在模型接龙机制里，有区别吗？

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