vLLM 官方博客（网页）·· 7 小时前精选AI 评分77
vLLM 针对真实 Agent 工作负载推出全栈推理服务优化
vLLM x AgentX: Optimizing for Real-World Agentic ServingSep 8, 2026·24 min readHow vLLM optimizes KV cache management, parallelism, scheduling, and P/D disaggregation for agentic workloads, validated on SemiAnalysis AgentX with up to 130K tokens per GPU-second and a 14.6x-106x serving-cost advantage over Opus 5.
AI 导读
vLLM 针对多轮会话、长上下文及高前缀复用的 Agent 工作负载推出全栈推理优化方案，涵盖统一内存页混合 KV cache 管理、分层离线卸载、模型自适应并行及防队头阻塞调度。
推荐理由
原文梳理了长上下文与高前缀复用负载下的全栈推理优化方案，为大模型智能体部署和算力选型提供了实测参考。
来源：vLLM 官方博客（网页） · vllm.ai