AI Agent上下文隔离：不同用户的对话互不干扰
用户A的对话历史串到了用户B的对话里。上下文隔离解决多用户场景的数据隔离问题。
💡 你将学到
用户A的对话历史串到了用户B的对话里。上下文隔离解决多用户场景的数据隔离问题。
📜 目录
多用户场景的经典Bug
一个Agent服务多个用户。如果上下文没隔离好，用户A问的帮我查订单可能返回用户B的订单。
隔离方案
方案1：Session隔离（最简单） 每个用户一个session_id，所有数据按session_id存。
cache_key = f'session:{session_id}:history'
history = redis.get(cache_key)
方案2：数据库隔离 每个用户独立的数据表或独立的向量空间。
方案3：完全隔离 每个用户独立的Agent实例。最安全但最贵。
隔离测试清单
- 用户A的操作不会出现在用户B的日志里
- 用户A的工具调用结果不会返回给用户B
- 重新登录后看不到上一个用户的对话
总结
上下文隔离是Agent多租户的基础。Session隔离够用就用Session隔离，别过度设计。
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