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AI 聚簇研判事件 · 2026/10/12

vLLM 引入双向 KV Cache 传输：优化多轮 Agent 工作负载的 TTFT 延迟

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vLLM 在 Prefill-Decode 分离架构中实现双向 KV Cache 传输，解决多轮 Agent 场景下重复计算历史 Token 导致的 TTFT 高延迟问题。该方案允许 Decode 节点将生成部分的 KV 状态回传至 Prefill 节点复用，显著降低上下文累积带来的推理开销。

最新动向/vLLM 在 Prefill-Decode 分离架构中实现双向 KV Cache 传输，解决多轮 Agent 场景下重复计算历史 Token 导致的 TTFT 高延迟问题。该方案允许 Decode 节点将生成部分的 KV 状态回传至 Prefill 节点复用，显著降低上下文累积带来的推理开销。

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  1. vLLM 官方博客T1·68 分

    vLLM 引入双向 KV Cache 传输：优化多轮 Agent 工作负载的 TTFT 延迟

    原标题：Improve TTFT for Multi-Turn Agentic Workloads with Bi-Directional KV Transfer in vLLM

    • 传统单向 KV 传输导致多轮对话中 Prefill 节点需重复计算上一轮生成的 Token，增加 TTFT 延迟。
    • 双向传输机制使 Decode 节点能共享其持有的完整会话 KV 状态给 Prefill 节点，避免冗余计算。
    • 该优化特别适用于工具调用频繁、上下文不断累积的复杂智能体（Agent）工作负载。
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