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TOOL · CL_254586 · Sep 15 · 04:00

AgentKV通过面向阶段的KV驱逐提高了LLM效率

研究人员开发了AgentKV，一种用于管理Agentic大型语言模型（LLM）中KV缓存的新方法。AgentKV解决了传统KV驱逐方法（依赖最近的token）未能考虑Agentic LLM在思考、行动和工具使用等不同阶段的多样化查询模式的问题。通过为每个阶段维护单独的查询缓冲区，AgentKV可以更有效地对相关缓存键进行评分和保留。与R-KV和Tri-attention等现有方法相比，这种方法提高了任务性能并增加了输出token吞吐量…