构建面向 Agentic 推理的下一代 LLM 推理引擎

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近期有一篇技术分享以“构建面向 Agentic 推理的下一代 LLM 推理引擎”为题，聚焦大模型推理基础设施如何适配智能体（Agent）负载。与传统的单轮问答不同，智能体推理要反复调用工具、读写长上下文，并维持多轮思考链，因此对推理引擎的调度策略、显存管理和延迟控制提出了全新要求。

要点在于负载形态的变化：一次任务往往拆成数十次模型调用，输入长度剧烈波动，前缀高度重复且并发难以预测。这使传统以吞吐为中心、按请求批处理的引擎效率下降，需要引入更细粒度的前缀缓存复用、面向长上下文的显存分页与卸载、以及能感知工具等待时间的调度机制。

对正在做智能体产品的团队而言，这类引擎演进直接决定单任务成本与端到端响应速度；对基础设施团队来说，则意味着评估指标要从单纯的 tokens/s 转向任务完成时延与单位任务成本。

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*采集源：InfoQ 中文*