Pamięć krótkotrwała w oknie kontekstu
Przechowuj historię rozmowy w tablicy messages — to najprostsza forma pamięci, która ma jednak twarde ograniczenia.
Pamięć krótkotrwała w oknie kontekstu to bezpłatna lekcja AI Agents na CoddyKit. To lekcja 1 z 4. Możesz przeczytać całą lekcję poniżej za darmo — a potem ćwiczyć ją interaktywnie w przeglądarce z wbudowanym edytorem kodu i tutorem AI dostępnym 24/7. To część ścieżki edukacyjnej AI Agents, a Twój postęp synchronizuje się między webem a aplikacją CoddyKit. Kurs AI Agents zawiera 4 lekcji w sumie.
Pamięć to po prostu lista
„Pamięcią” czatowego LLM jest lista messages wysyłana przy każdym wywołaniu. Model jest bezstanowy — między żądaniami nie wie nic.
„Pamięć krótkotrwała” = wszystko, co znajduje się w tej chwili na tej liście.
Dlaczego to działa
Dodaje się każdą wiadomość użytkownika i każdą odpowiedź asystenta. Gdy zadane zostanie trzecie pytanie, model widzi:
messages = [
{'role': 'system', 'content': 'You are helpful.'},
{'role': 'user', 'content': 'My name is Alice.'},
{'role': 'assistant', 'content': 'Nice to meet you, Alice.'},
{'role': 'user', 'content': 'What is my name?'}
]
# Model replies: 'Alice'
for m in messages:
print(f"{m['role']}: {m['content']}")
print("Model replies: Alice")
Limity okna kontekstu
Każdy model ma ścisłe okno kontekstu — maksymalną liczbę tokenów łącznie w danych wejściowych i wyjściowych.
- gpt-4o-mini: 128 tys. tokenów
- claude-sonnet-4-5: 200 tys. tokenów
- gemini-1.5-pro: 2 mln tokenów
Po przekroczeniu limitu API zwróci błąd.
Koszt tokenów rośnie liniowo
Płaci się za każdy token w każdej turze. Czat składający się z 30 tur, w którym każda tura zawiera 500 tokenów, kosztuje 15 000 tokenów wejściowych już przy samym OSTATNIM wywołaniu — cała historia jest odtwarzana.
Długie sesje szybko stają się kosztowne.
Zagubienie w środku
Nawet przy kontekście o rozmiarze 200 tys. tokenów modele poświęcają MNIEJ uwagi treści znajdującej się w środku długiego promptu. Ważne informacje powinny znajdować się na początku (w systemie) lub na końcu (w najnowszej wiadomości użytkownika).
Obcinanie przez przesuwane okno
Najprostsze zarządzanie pamięcią — należy zachować wiadomość systemową i ostatnie N tur:
MAX_TURNS = 20 # 10 user + 10 assistant
def trim(messages):
system = messages[0]
rest = messages[1:]
return [system] + rest[-MAX_TURNS:]
demo_messages = [{'role': 'system', 'content': 'sys'}] + [
{'role': 'user' if i % 2 == 0 else 'assistant', 'content': f'msg {i}'} for i in range(30)
]
trimmed = trim(demo_messages)
print(f"Original messages: {len(demo_messages)}")
print(f"Trimmed messages: {len(trimmed)}")
Przycinanie według liczby tokenów
Precyzyjniejsze rozwiązanie: należy przycinać historię według liczby tokenów, a nie liczby tur:
import tiktoken
enc = tiktoken.encoding_for_model('gpt-4o-mini')
def trim_by_tokens(messages, max_tokens=8000):
out = [messages[0]] # keep system
tokens_left = max_tokens - len(enc.encode(messages[0]['content']))
# walk backwards from newest
for m in reversed(messages[1:]):
cost = len(enc.encode(m['content'])) + 4
if cost > tokens_left:
break
out.insert(1, m)
tokens_left -= cost
return outUtrzymuj pary razem
Skrócenie kontekstu w połowie pary pozostawia osierocone wywołania narzędzi. Zawsze przycinaj tury użytkownik+asystent razem:
# Bad: cuts after assistant call but before tool result
# Good: trim whole turns (user + all responses)
print("Bad: cuts after assistant call but before tool result")
print("Good: trim whole turns (user + all responses)")
Kiedy pamięć krótkotrwała nie wystarcza
Pamięć krótkotrwała zawodzi, gdy:
- Rozmowa ma więcej niż 20 tur
- Użytkownik wraca następnego dnia i oczekuje, że poprzednia rozmowa zostanie zapamiętana
- Wielu użytkowników korzysta z tego samego agenta
Potrzebują Państwo innej strategii — omówimy ją w kolejnych lekcjach.
Prompt systemowy pozostaje przypięty
Wiadomość systemowa musi zawsze znajdować się jako pierwszy element. Nigdy jej nie usuwaj. Zawiera tożsamość, reguły i opisy narzędzi.
Przypinanie najnowszych aktualizacji systemowych
Jeśli dodasz notatkę systemową „pamiętaj, że użytkownik preferuje stopnie Celsjusza”, przypnij ją na początku, tak jak oryginalny prompt systemowy:
SYSTEM_PROMPT = 'You are a helpful assistant.'
messages = [
{'role': 'system', 'content': SYSTEM_PROMPT},
{'role': 'system', 'content': 'USER PREFERENCE: Celsius units'},
{'role': 'user', 'content': 'What is the weather in Paris?'},
{'role': 'assistant', 'content': 'It is 21C and sunny.'},
]
print('Pinned system messages:')
for m in messages:
if m['role'] == 'system':
print(' -', m['content'])
print('Total messages:', len(messages))
Limit kontekstu
Co się dzieje po przekroczeniu przez Ciebie okna kontekstu modelu?
Podsumowanie
Pamięć krótkotrwała = lista wiadomości. Zarządzaj nią za pomocą przycinania w ruchomym oknie lub na podstawie liczby tokenów, przypnij wiadomość systemową i zaakceptuj, że koszt rośnie wraz z liczbą tur.
Często zadawane pytania
Czy lekcja „Pamięć krótkotrwała w oknie kontekstu” jest bezpłatna?
Tak — pełny tekst „Pamięć krótkotrwała w oknie kontekstu” jest dostępny za darmo tutaj w sieci. Aby ćwiczyć ją interaktywnie (wbudowany edytor kodu i tutor AI dostępny 24/7) i odblokować resztę kursu AI Agents, przejdź na CoddyKit PRO. Kurs AI Agents zawiera 4 lekcji w sumie.
Co nauczysz się w „Pamięć krótkotrwała w oknie kontekstu”?
Przechowuj historię rozmowy w tablicy messages — to najprostsza forma pamięci, która ma jednak twarde ograniczenia. Ćwiczysz AI Agents z praktycznym kodem, który uruchamiasz bezpośrednio w przeglądarce, a tutor AI dostępny 24/7 odpowiada na Twoje pytania podczas pracy nad lekcją.
Czy potrzebuję doświadczenia, aby zacząć AI Agents?
Nie wymagamy żadnego doświadczenia. AI Agents w CoddyKit jest strukturyzowany dla początkujących i zaawansowanych użytkowników, więc możesz zacząć tutaj lub od początku i uczyć się w swoim tempie. To lekcja 1 z 4.
Ile czasu zajmuje lekcja „Pamięć krótkotrwała w oknie kontekstu”?
Większość lekcji CoddyKit trwa około 5–10 minut. Każda lekcja to mały, interaktywny krok, dzięki czemu robisz systematyczne postępy i zawsze wracasz dokładnie do tego samego miejsca — na webie i w aplikacji.
Czy mogę pisać i uruchamiać kod w tej lekcji AI Agents?
Tak. Każda lekcja AI Agents zawiera wbudowany edytor kodu, więc piszesz i uruchamiasz prawdziwy kod bezpośrednio w przeglądarce i od razu otrzymujesz sprzężenie zwrotne od AI — bez konfiguracji na komputerze.
Wszystkie lekcje w tym kursie
- Pamięć krótkotrwała w oknie kontekstu
- Dlaczego długie konteksty się nie skalują
- Streszczanie jako kompresja
- Proste magazyny pamięci (klucz-wartość)