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　　在大模型推理迈向“智能体时代”的今天，KVCache 已从性能优化手段升级为系统级基础设施，“显存内缓存”模式在长上下文、多轮交互等场景下难以为继，而“以存代算”的多级 KVCache 架构虽突破了容量瓶颈，却引入了一个由模型结构、硬件平台、推理引擎与缓存策略等因素交织而成的高维配置空间。如何在满足 SLO（如延迟、吞吐等服务等级目标）的前提下，找到“时延–吞吐–成本”的最优平衡点，成为规模化部署的核心挑战。