KV Cache（Key-Value Cache）技术是现代大语言模型（LLM）推理加速的核心手段。在 AI Agent（智能体） 的场景中，由于Agent通常涉及多轮对话、复杂的System Prompt、工具调用（Tool Use）以及长上下文推理，KV Cache的应用显得尤为关键。 以下是KV Cache技术在Agent推理中的具体应用方式和优化策略： 1. 基础原理回顾 在Transformer架构的自回归（Autoregressive）生成过程中，每生成一个新的Token，都需要计算它与之前所有Token的注意力机制（Attention）。 没有KV Cache： 每次生成新Token，都要重新计算之前所有Token的Key和Value矩阵，计算量随序列长度呈平方级增长。 有KV Cache： 将之前计算过的Key和Value向量存储在显存中，生成新Token时只需计算当前的Q与历史KV的交互。这极大地减少了计算量，将推理复杂度从 $O(N^2)$ 降为 $O(N)$。 --- 2. KV Cache 在 Agent 场景中的具体应用 A. 公共前缀缓存（Prefix...
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