要使用Sequence-to-sequence（Seq2seq）模型实现多轮对话，在对话系统中，我们可以使用两个主要的组件：编码器（Encoder）和解码器（Decoder）。编码器将输入的对话历史转化为一个固定长度的向量表示，解码器则根据编码器的输出和当前输入生成回答。

  首先，我们需要将对话历史进行编码。对于Seq2seq模型，常用的编码器是基于循环神经网络（RNN）的模型，如长短期记忆网络（LSTM）或门控循环单元（GRU）。编码器RNN会根据对话历史的序列逐步更新隐藏状态，最终将最后一个隐藏状态输出为对话历史的编码表示。这个编码向量将捕捉到对话历史的信息。

  接下来，我们需要一个解码器来生成回答。解码器也可以是一个RNN模型，它根据编码器的输出和当前输入，以逐步预测生成回答的序列。在每个时间步，解码器会记录当前隐藏状态，并将其作为下一个时间步的输入。为了预测下一个单词，我们可以使用softmax函数对解码器输出进行归一化，得到每个可能单词的概率分布。然后，我们可以选择具有最高概率的单词作为生成的回答。

  在多轮对话中，每一轮的对话历史以及当前的输入都会被作为模型的输入。我们可以使用一种特殊的符号来表示对话历史的结束，以区分每一轮的对话。在解码器中，每个时间步的输入将是当前对话历史和之前生成的所有回答的组合。

  另外，为了避免Seq2seq模型生成无意义或重复的回答，我们可以采用一些改进的技术，如注意力机制（attention mechanism）。注意力机制可以帮助模型关注对话历史中最相关的部分，并更准确地生成回答。

  需要注意的是，Seq2seq模型本身不具备对话状态管理的能力，它只负责对对话历史进行编码和生成回答。对话状态管理可以通过其他方法来实现，如使用有限状态机或使用外部的对话状态追踪器。

  总之，使用Seq2seq模型实现多轮对话需要编码器和解码器，编码器将对话历史转化为一个编码向量，解码器根据编码向量和当前输入生成回答序列。注意力机制可以提高回答的准确性。在实际应用中，还需要考虑对话状态管理的问题。