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AWS 在 vLLM 中实现双向 KV 缓存传输，降低多轮 Agent 延迟
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先了解这件事
AI 综述
2026 年 10 月 20 日，AWS 在其 Machine Learning Blog 上发布文章，展示并向 vLLM 社区贡献了双向 KV cache 传输机制。该机制面向多轮 Agent 工作负载：在传统 vLLM 推理架构中，prefill 节点负责处理初始长上下文，decode 节点负责逐 token 生成，二者之间通常只单向传递新生成的 KV。当 Agent 后续轮次需要再次引用完整历史上下文时，prefill 节点往往要重算全部历史 KV，造成首 token 时间（TTFT）开销过大。AWS 提出的双向方案让 decode 节点把已计算好的 KV 反向回传给 prefill 节点，使 prefill 能够直接复用上一轮的缓存，避免重复计算历史上下文。文章展示的数据为多轮 Agent 工作负载延迟最高降低 3.3 倍，TTFT 得到显著优化。该工作由 AWS 贡献并在 vLLM 开源生态中落地，截至该篇博客发布时尚无第三方对此指标进行独立复现或质疑的报道。
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最新进展10月20日 00:03
AWS 展示 vLLM 双向 KV cache 传输，使多轮 Agent 负载延迟最高降 3.3 倍。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月20日
- AWS Machine Learning BlogAWS 展示 vLLM 双向 KV cache 传输，多轮 Agent 工作负载延迟最高降 3.3 倍
AWS 在 vLLM 中贡献并展示双向 KV cache 传输机制，让多轮 Agent 工作负载中 decode 节点将已计算的 KV 反向传回 prefill 节点，避免重复计算历史上下文。
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当前热度 9·可比范围峰值 10（10月20日 01:00）·近 24 小时可比范围变化 –
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