AI Agent上下文隔离：不同用户的对话互不干扰

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。