一句话定义：人格漂移（Persona Drift）指在长对话中，模型逐渐偏离开场设定的人设、语气或立场，慢慢变回默认的助手腔，或者被用户带着走的现象。
为什么会发生
每轮生成时，模型并不是真的“记得”之前的对话，而是把整段上下文重新读一遍，再预测下一句。这会带来两个影响：一是开头的系统提示（system prompt）在越来越长的上下文里被稀释，占的比例越来越小；二是越靠近末尾的内容影响力越大，也就是近因效应（recency effect）。于是最近几轮用户的说话方式，反而比最初的人设更像“当前指令”。
打个比方：一场两小时的会议，开场时主持人定了“只讲结论、不许跑题”的规矩，前十分钟大家都守着，一小时后不知不觉又回到平时的闲聊节奏——没人故意违反，只是规矩“离得远了”。人格漂移也是这个味道：不是突然翻车，而是一格一格地滑。
常见表现：语气从简洁变啰嗦，从冷峻变客气，结尾开始自动加“希望对你有帮助”；称呼、口头禅、禁忌话题被忘掉；格式从纯文本滑成满屏列表；立场被用户的反复追问一点点推走。
和几个相邻概念的区别
| 概念 | 变化形态 | 主要成因 |
|---|---|---|
| 人格漂移 Persona Drift | 缓慢渐变，风格与行为走样 | 上下文变长、近因效应 |
| 上下文遗忘 Context Loss | 信息直接丢失 | 超出窗口、摘要压缩 |
| 谄媚 Sycophancy | 单向漂移，向用户观点靠拢 | 用户施压、反馈信号 |
| 越狱 AI 词典：Jailbreak">Jailbreak | 突变，人设瞬间被推翻 | 外部刻意构造的输入 |
一句话：遗忘是“忘了”，越狱是“被攻破”，漂移是“聊着聊着就不是那个人了”。
对实际工作意味着什么
做产品与评测：多轮、长会话要单独测，只看第一轮回复会高估稳定性。工程上常见的缓解手段是定期“复述人设”，也就是每隔若干轮重新注入关键约束，或者把最重要的规则放在靠近上下文末尾的位置；把角色设定做成结构化状态（角色卡、外部记忆），而不是全靠开头一段话；长会话也可以做摘要重启。具体做法和效果因模型而异，以官方文档为准。
普通使用者：重要任务不要拖在超长对话里做，新任务就开新会话；关键约束开头写清楚，中途再复述一遍；发现语气或格式开始跑偏，直接点出来往往就能拉回来。