文章摘要
【关 键 词】 AI Agent、推理基础设施、Token消耗、KVCache、弹性调度
Token消耗量的结构性转移正在重塑大模型推理服务基础设施的底层逻辑。AI Agent逐渐取代人类成为Token消耗的主要驱动力，标志着大模型从聊天工具向新质生产力的转变。这一变化不仅是量的增长，更是质的飞跃——推理基础设施的使用者从偶尔提问的人类转变为全天候工作的Agent，其任务模式呈现工具调用频繁、输入输出比极高、上下文窗口大幅扩展等特征，导致请求模式、负载特征与成本考量发生根本性变革。
AI Agent时代催生了三大范式转变：首先是从人机对话转向Agent间协作，请求模式从离散低频变为持续高频结构化；其次是从单次响应转向状态化会话，KVCache需要持久化存储；最后是从规模经济转向效率经济，要求基础设施实现动态算力调度。这些转变对推理基础设施提出五大核心需求：拓扑感知的角色编排、KVCache为中心的架构、智能差异化调度、生产级弹性效率以及全链路可观测与自优化。
为应对这些挑战，多个产学研机构联合开发了AI Serving Stack解决方案。该方案采用模块化设计，将部署管理、智能路由、弹性伸缩等能力解耦为独立组件，其核心创新包括RoleBasedGroup编排框架、SMG推理网关、以KVCache为中心的PD分离架构等。实际应用表明，该架构能显著提升性能：在长文本场景中推理吞吐量提升6倍，响应时间降低69.1%；动态P/D比例调整使GPU利用率稳定在65%-75%，年度节约成本近千万元。
AI Serving Stack的技术突破体现在多个维度：工程效率方面，一键部署时间缩短至5分钟内，服务升级中断时间从15分钟降至10秒；生态兼容性方面，支持国内外主流推理引擎并完成国产算力适配；治理模式上采用开放协作机制，保持快速迭代节奏。该方案荣获”2025年度AI工程与部署卓越奖”，标志着开源协作模式在生产级AI基础设施领域的成功实践。
展望未来，随着AI Native成为企业核心战略，AI Serving Stack将持续迭代以满足云原生AI推理平台不断变化的需求，通过标准化API和模块化设计，推动从”能跑通”到”高可用、高吞吐、高弹性”的跃迁。其开放、可组合的架构特点，也为适应大模型技术快速演进提供了灵活基础。
原文和模型
【原文链接】 阅读原文 [ 3291字 | 14分钟 ]
【原文作者】 AI前线
【摘要模型】 deepseek/deepseek-v3-0324
【摘要评分】 ★★★★★
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