多轮对话编程可以通过以下步骤实现：
定义对话系统类
创建一个对话系统类，该类包含对话历史、对话状态、自然语言理解、对话管理和自然语言生成等组件。
对话历史用于存储和管理对话历史记录，对话状态用于跟踪当前对话的进展，NLU用于理解用户的输入，DM用于管理对话流程，NLG用于生成响应。
实现对话历史管理
创建一个对话历史类，用于存储对话历史记录，并设置最大对话轮数。
提供添加话语的方法，将话语信息（包括发言者、文本和时间戳）添加到历史记录中，并在达到最大轮数时移除最早的话语。
处理用户输入
在对话系统类中实现一个处理用户输入的方法，该方法接收用户输入并调用NLU组件进行理解，然后根据理解结果和对话状态调用DM组件决定下一步行动，最后使用NLG组件生成响应。
构建多轮对话机器人
使用Java或其他编程语言创建一个多轮对话机器人项目，并导入必要的依赖库。
初始化对话机器人并设置训练数据，通常包括创建ChatBot实例并加载包含问答对的训练数据文件。
实现对话逻辑
对话逻辑包括接收用户输入、理解用户意图、生成适当响应等多个方面。
维护一个对话上下文，以便在连续的交流中保持一致性。
使用条件判断和树形结构
在对话逻辑中，可以使用条件判断来决定下一步的行动，例如根据用户的输入选择不同的分支。
使用树形结构来组织对话的步骤和任务，每个节点代表一个任务步骤，槽位填充可以由机器向用户询问问题。
服务端和客户端代码
如果需要实现一个实际的服务，可以编写服务端代码来监听客户端连接，并处理客户端发来的消息。
客户端代码用于与用户进行交互，发送和接收消息。
注意事项
在实现多轮对话时，需要考虑对话的连贯性和逻辑性，确保用户在连续的对话中能够得到合理的反馈。
可以使用开源的聊天机器人库或API来简化开发过程，例如使用ChatterBot库来实现对话功能。
通过以上步骤，你可以构建一个基本的多轮对话系统。根据具体需求，你可以进一步扩展和优化对话系统的功能和性能。