一、MessageWindowChatMemory 上下文逻辑

运行

MessageWindowChatMemory windowChatMemory = MessageWindowChatMemory.builder()
        .chatMemoryRepository(redisChatMemoryRepository)
        .maxMessages(10)  // 核心：只保留最近10条会话消息
        .build();

这个上下文的顺序（会话维度）

1. 存储顺序：新消息追加到末尾，超过 10 条时删除最旧的第一条；
2. 使用顺序：调用 LLM 时，会把这 10 条消息（按「旧→新」）作为上下文传给 LLM；
3. 角色顺序：在这 10 条消息里，是「sys（系统提示）→ usr（用户提问）→ assistant（助手回复）」循环，sys 通常是第一条（固定），后面是 usr/assistant 交替。

二、 sys→usr→Advisor→MCP 调用链路逻辑顺序

这是功能执行的层级顺序，完整流程如下（一步都不跳）：

预览

sys（系统提示）

usr（用户输入）

ChatMemory（上下文拼接）

Advisor（核心智能体：RetrievalAugmentationAdvisor）

Advisor内部：调用DocumentRetriever（词库检索）

ToolCalling（LLM决策：要调用哪个Skill）

MCP（标准化协议）

Skills（具体业务能力执行）

返回结果给Advisor

Advisor整合结果→回复用户

ChatMemory记录新消息

flowchart TD
    A[sys（系统提示）] --> B[usr（用户输入）]
    B --> C[ChatMemory（上下文拼接）]
    C --> D[Advisor（核心智能体：RetrievalAugmentationAdvisor）]
    D --> E[Advisor内部：调用DocumentRetriever（词库检索）]
    E --> F[ToolCalling（LLM决策：要调用哪个Skill）]
    F --> G[MCP（标准化协议）]
    G --> H[Skills（具体业务能力执行）]
    H --> I[返回结果给Advisor]
    I --> J[Advisor整合结果→回复用户]
    J --> K[ChatMemory记录新消息]

用大白话拆解顺序（核心）

1. 第一步：sys（系统提示）先定规则（比如「你是电商客服，用检索结果回答」）；
2. 第二步：usr（用户）发问题（比如「我的订单在哪」）；
3. 第三步：ChatMemory 把「sys + 历史 10 条消息 + 当前 usr 提问」拼好；
4. 第四步：Advisor（你的 RetrievalAugmentationAdvisor）拿到拼接后的上下文，先调用 DocumentRetriever 从词库检索相关内容；
5. 第五步：Advisor 里的 LLM 做 ToolCalling，决定要调用哪个 Skill（比如「查询订单 Skill」）；
6. 第六步：通过 MCP 协议，标准化调用这个 Skill；
7. 第七步：Skill 执行具体操作（比如查订单数据库），返回结果；
8. 第八步：Advisor 整合「检索结果 + Skill 返回结果」，生成最终回复给用户，同时把这条回复存到 ChatMemory。

总结

1. 上下文顺序：MessageWindowChatMemory 是「旧→新」保留最近 10 条，角色上 sys 最优先，usr/assistant 交替；
2. 调用链路顺序：sys → usr → ChatMemory → Advisor（含词库检索） → ToolCalling → MCP → Skills，是严格的从上到下执行；
3. 「sys→usr→Advisor→MCP」基本正确，「ChatMemory」和「ToolCalling」两个关键中间步骤。