Agent 流量难倒推理服务器:长前缀缓存命中决定成本
rohanpaul_ai · x · 2026-10-14
DigitalOcean Open Intelligence Summit 上 Inferact 的 Yifan Qiao 将分享在生产环境用 vLLM 承载 agentic 工作负载的实践。
核心观点:Agent 流量是一种对推理服务器很奇特的工作负载——每一轮都会重发一段长而几乎相同的前缀(system prompt、工具 schema、历史对话),却只换回一个短的工具调用。
这意味着:prefix caching 和 KV-cache 复用对 agent 场景比单纯的 tokens/s 吞吐更重要。长前缀一旦缓存未命中,长任务的每一轮都要重新付一次完整 prefill 的成本。
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