开发 AI 修仙游戏实战：上下文并非内存，而是注意力带宽

一位开发者分享了使用 DeepSeek 与 Vue 3 构建 AI 文字修仙游戏的技术复盘。虽然游戏吸引了数百名玩家，但在长线对局中遭遇了严重的上下文管理挑战。作者发现，单纯堆叠历史记录（如增加至 35 轮）反而导致 AI 忽视核心规则，剧情逻辑混乱。他指出，大模型的上下文窗口本质上是“注意力带宽”而非单纯的“内存”，信息过载会稀释关键指令的权重。为此，作者放弃外部压缩模型，转而采用让 AI 在生成故事流的同时顺带输出 30 字摘要的方案。该策略成功解决了长对话中的遗忘问题，且未引入额外延迟，为 AI 应用开发提供了极具价值的工程参考。