Chrome 浏览器正在通过内置的 AI 能力重新定义用户与网页应用的交互方式。Prompt API 作为 Chrome 内置 AI 体系的核心接口，允许开发者在浏览器端直接调用 Gemini Nano 模型执行自然语言处理任务。然而，要在生产环境中可靠地运行 AI 驱动的应用，会话管理是不可回避的工程挑战。不同于传统的 HTTP 请求 - 响应模式，AI 会话需要维护跨越多次交互的上下文状态，同时还要处理资源配额、并发限制和异常恢复等问题。本文将从工程实践的角度，系统分析 Chrome Prompt API 的会话管理机制，并给出可落地的参数配置建议。
会话初始化与上下文配置
会话是 Prompt API 的核心抽象概念。一个会话代表与语言模型之间的一次持续性对话，在这个对话过程中，模型能够记忆之前交互的内容，从而理解多轮对话的上下文关系。与每次请求都独立建模的 API 不同，会话机制显著降低了上下文传递的开销，同时也为构建更自然的人机交互奠定了基础。
初始化会话时，最重要的配置项是 initialPrompts 数组。这个数组允许开发者预先设定会话的系统级上下文，定义模型的行为模式、响应风格或任务约束。例如，如果你希望构建一个技术文档助手，可以在初始化时设定模型以专业、简洁的方式回答问题，并使用准确的技术术语。以下是初始化的典型模式：首先通过 LanguageModel.create 方法创建会话实例，传入 initialPrompts 配置；随后即可调用 prompt 或 promptStreaming 方法与模型交互。值得注意的是，initialPrompts 只在会话创建时生效一次，后续的对话内容需要通过 prompt 方法逐步累积到会话上下文中。
在设计 initialPrompts 时，需要权衡上下文长度与模型的理解能力。虽然 Gemini Nano 针对浏览器场景进行了优化，但其上下文窗口仍有上限。过于冗长的初始提示不仅浪费配额，还可能导致模型在处理后续用户输入时遗忘早期的关键指令。最佳实践是将初始提示控制在 200-500 个 token 的范围内，明确但不啰嗦地表达核心约束。如果你需要模型记忆大量示例或知识，考虑将部分内容嵌入到后续的 prompt 调用中，而非全部塞入 initialPrompts。
会话克隆与并行对话管理
在许多应用场景中，用户需要同时维持多个独立的对话。例如，一个客服系统可能需要为一个客服人员维护与多个客户的并行会话；又如，用户可能在同一个应用中同时进行多个主题的探索性对话。针对这种需求，Prompt API 提供了会话克隆机制，允许从已有会话复制出新的独立会话实例。
克隆操作通过 languageModel.clone () 方法完成。克隆得到的新会话会继承原会话的全部参数配置，包括 temperature、topK 等推理参数，以及原会话中已经累积的交互历史。这意味着如果你通过 initialPrompts 精心配置了一个 "专家模式" 的会话，可以通过克隆快速创建多个并行的专家实例，每个实例都可以独立发展自己的对话分支，而不会相互干扰。对于需要频繁创建新会话的场景，克隆机制避免了重复初始化带来的开销，同时也确保了行为的一致性。
克隆机制的另一个重要用途是支持 "假设分析" 场景。当用户希望在不破坏当前对话上下文的前提下，探索另一个对话方向时，可以先克隆当前会话，然后在克隆体上进行实验性提问。如果实验结果令人满意，可以将关键结论合并回主会话；如果不满意，直接丢弃克隆体即可。这种模式在数据分析、内容创作等需要频繁尝试不同路径的工作流中尤为有价值。
需要特别注意的是，克隆操作本身会消耗额外的内存和计算资源。每个会话都会维护自己的上下文状态，克隆次数过多会累积显著的内存压力。在资源受限的设备上，建议限制同时存在的会话数量，并在不再需要时及时销毁克隆会话。
会话持久化与状态恢复
浏览器环境的会话管理面临一个独特的挑战：用户可能随时刷新页面或关闭浏览器。如果不进行持久化处理，这些会话状态将丢失，用户下次访问时需要重新开始对话。Prompt API 本身不提供内置的持久化机制，但通过结合 Web Storage API 和合理的序列化策略，可以实现会话状态的跨会话恢复。
持久化的核心思路是将会话的关键参数和交互历史保存到 localStorage 或 IndexedDB 中。当用户再次访问应用时，从存储中读取历史数据，然后用这些数据重建会话实例。具体实现时，需要保存的信息包括：initialPrompts 配置、topK 和 temperature 参数，以及从每次 prompt 调用中累积的对话历史。需要注意的是，对话历史可能很长，localStorage 通常有 5-10MB 的容量限制，超出后会写入失败。因此，建议对历史进行摘要压缩，或者在接近限制时主动清理最旧的对话轮次。
会话恢复的实现流程可以分为三个步骤。首先，在页面加载时检查是否存在历史会话数据；如果存在，将这些数据解析为会话配置对象。其次，调用 LanguageModel.create 方法，用保存的配置创建新的会话实例。最后，将历史对话推入新会话的上下文中，使模型能够 "记住" 之前的对话内容。这种模式使得用户无论何时回到应用，都能无缝继续之前的工作。
在设计持久化方案时，还需要考虑安全性问题。如果会话中包含敏感信息，需要在持久化前进行加密处理，或者使用 HttpOnly Cookie 等更安全的存储机制。此外，不同来源（origin）的页面可能共享同一个 localStorage 命名空间，需要使用唯一的前缀或键名来避免冲突。
输入配额管理与资源调度
每个会话都有与之关联的输入配额（inputQuota）和当前使用量（inputUsage），用于追踪模型上下文的消耗情况。配额机制的存在是因为大语言模型的推理过程计算成本高昂，浏览器需要限制单个会话或单个站点对资源的过度消耗，以保障整体性能和用户体验。开发者可以通过读取 languageModel.inputQuota 和 languageModel.inputUsage 属性来监控配额使用情况，并据此调整应用的资源分配策略。
当 inputUsage 接近 inputQuota 时，会话仍然可以继续工作，但系统会开始淘汰最古老的上下文内容，以保证新输入能够被处理。这种自动淘汰机制虽然保证了可用性，但可能导致模型遗忘早期的重要信息。因此，最佳实践是在配额使用达到 80% 左右时，主动与用户沟通，或者提供手动清理历史的功能。例如，可以在界面上显示配额进度条，当接近阈值时提示用户 "是否继续当前对话，清除部分历史记录"。
对于需要管理大量并发会话的应用，如客服系统或多租户平台，资源调度策略变得更加复杂。建议采用以下几种模式来优化资源使用：优先级队列策略，为高价值或高紧迫性的会话分配更多配额；空闲检测机制，定期检查会话的最后活跃时间，长时间未活跃的会话自动标记为可回收；批量处理策略，将多个短请求合并到同一个会话中处理，减少会话切换带来的上下文丢失。
会话终止与资源释放
Chrome 的内置 AI 模型运行在浏览器进程中，会话状态的维护会占用内存资源。当应用创建了多个会话但不再需要时，必须显式调用 languageModel.destroy () 方法来释放资源，否则这些资源将持续占用直到页面刷新或关闭。这在单页应用中尤为重要，因为单页应用通常不会频繁刷新页面，积累的会话对象会持续消耗内存。
资源释放的时机选择需要平衡用户体验和系统性能。一方面，过于激进地销毁会话会导致用户丢失上下文，需要重新建立对话；另一方面，过度保留会话会增加内存压力，可能影响浏览器的其他功能。推荐的做法是实现一个空闲检测机制：跟踪每个会话的最后交互时间，当超过一定阈值（如 30 分钟或 1 小时）且用户已离开页面时，自动销毁该会话。对于仍在活跃使用的会话，保持其存活状态。
此外，AbortController 的使用也是会话管理的重要组成部分。当用户主动取消一个正在进行的 prompt 操作时，应该使用 AbortController 来终止请求，这不仅能避免无用的计算开销，还能立即释放相关的上下文资源。如果用户频繁取消操作但又会话仍然保留，建议在界面上提供 "结束此对话" 的明确选项，引导用户完成完整的会话生命周期。
监控指标与异常处理
生产环境中的会话管理需要配套的监控体系，以便及时发现和解决性能问题。建议采集的关键指标包括：会话创建频率和平均生命周期、输入配额的平均消耗速度和峰值、配额耗尽导致的上下文淘汰频率、会话克隆操作的频率和来源、以及异常终止的错误类型分布。这些指标可以通过应用性能监控（APM）工具采集，并设置告警阈值。
常见的异常情况及其处理策略包括以下几类。首先是配额超限导致的会话失效，此时应该捕获异常并提示用户开始新会话，或者自动触发上下文精简。其次是模型推理超时，可能由网络问题或模型负载过高导致，应该提供重试机制，并在多次重试失败后优雅降级。第三是内存不足导致的会话创建失败，在资源受限的设备上尤为常见，此时应该主动降低并发会话数，并提示用户关闭其他占用资源的标签页。
Chrome 的 Prompt API 仍处于积极演进中，API 签名和底层实现可能随版本更新而变化。建议在应用中实现版本检测逻辑，并在文档中明确标注支持的 Chrome 版本范围。对于生产环境部署，建议锁定在一个经过充分测试的 Chrome 版本上，避免自动升级带来的潜在兼容性问题。
资料来源
本文技术细节参考自 Chrome 官方开发者文档关于 Prompt API 会话管理的最佳实践指南，以及 Chrome 138 版本的 AI 内置功能说明。