对话式人工智能可以进行多轮对话和具有一定的长期记忆能力。

  多轮对话是指用户与人工智能之间进行多个问题和回答的交互过程。传统的基于规则的对话系统或简单的问答系统通常只能进行单独的问题和回答，无法实现复杂的多轮对话。但是，现在的对话式人工智能采用了更先进的技术，如深度学习模型和递归神经网络，使其能够理解上下文和上一个问题的回答，从而能够实现多轮对话并保持上下文的连贯性。例如，当用户提出一个问题后，对话式人工智能可以根据先前的问题和回答来理解并生成回答，从而使对话更具连贯性和上下文感知。

  长期记忆是指对话式人工智能的能力，它可以从之前的对话中记住一些关键信息，并在后续对话中使用这些信息。这样，即使是在多轮对话中，对话式人工智能也可以利用之前的对话历史和用户提供的信息来做出更准确的回答或建议。例如，如果用户在前几轮对话中提到他们的姓名、爱好或喜欢的电影，对话式人工智能可以记住这些信息，并在后续的对话中应用它们，以提供更个性化和相关的回答。

  需要注意的是，尽管对话式人工智能可以进行多轮对话和具有一定的长期记忆能力，但其记忆能力有限。它通常会将一些重要的信息存储在某种形式的数据库中，并在需要时访问。然而，对话式人工智能无法像人类一样具有完整和持久的记忆，因为它们没有情感和生物学上的记忆机制。因此，在长时间的对话过程中，它可能会逐渐忘记一些先前的信息。