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vLLM 引入双向 KV 缓存传输机制以降低多轮智能体首字延迟
Improve TTFT for Multi-Turn Agentic Workloads with Bi-Directional KV Transfer in vLLMOct 12, 2026·17 min readBi-directional KV transfer lets vLLM prefill nodes reuse previously computed KV from decode nodes on later conversation turns, cutting redundant prefill recompute and reducing TTFT by up to 3.3x on long multi-turn prompts.
AI 导读
vLLM 在分离式推理架构中支持双向 KV 缓存传输，允许 prefill 节点在多轮对话中直接复用 decode 节点留存的上下文缓存，显著消除重复计算并降低首字延迟（TTFT）。
推荐理由
原文详解了分离式推理下双向传输上下文缓存的控制流与阈值配置，读者可以据此优化长会话智能体的首字延迟。
来源：vLLM 官方博客（网页） · vllm.ai