Martin Alderson总结智能体推理提速经验
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Martin Alderson总结智能体推理提速经验
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AI 综述
Martin Alderson 将 Web 性能优化经验用于 AI 智能体工作流，并总结过去一年提升推理速度的方法。他称，推理速度可拆为首 token 时间（TTFT）和每秒 token 数（tok/s）；在多轮短回复场景中，TTFT 对体验的影响相对更大。 他指出，prompt caching 是降低 TTFT 的关键，命中缓存的 token 处理更快、成本也更低；这一效果限于可复用的提示词前缀，而非所有推理操作。
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最新进展11月3日 01:39
AI 智能体工作流推理速度优化：Martin Alderson 一年实践总结报道时间线
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11月3日
- AGI HuntAI 智能体工作流推理速度优化：Martin Alderson 一年实践总结
Martin Alderson 将 Web 性能优化经验迁移到 AI 智能体工作流，总结过去 12 个月提升推理速度的关键心得。速度可拆为 TTFT（首 token 时间）和 tok/s（每秒 token 数），prompt caching 对降低 TTFT 至关重要，缓存 token 更快也更便宜。多轮短回复场景中，TTFT 的影响相对更大。
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