StepKV：面向 LLM 智能体的步骤感知 KV 缓存压缩
原文标题：StepKV: Step-Aware KV Cache Compression for LLM Agents
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针对多步 LLM 智能体，现有 KV 缓存剪枝把缓存当作扁平 token 流，与以推理步骤为单位的推理过程不匹配，导致早期关键观察被误删，作者称之为推理连续性中断。StepKV 将推理步骤作为一等保留单元，结合轨迹信号估计步骤效用并与 token 级显著性融合排序。在多跳问答与长程网页推理任务中，StepKV 在低 KV 预算下保持准确率，而 token 级基线急剧退化。
- 问题
- 多步智能体的KV剪枝把缓存当扁平token流，与以推理步骤为单位的推理过程不匹配，导致早期关键观察被误删。
- 方法
- 把推理步骤作为一等保留单元，关联缓存条目与生成步骤，用轨迹信号估计步骤效用并与token级显著性融合排序。
- 结果
- 在多跳问答与长程网页推理任务中，低KV预算下保持准确率，token级基线急剧退化。
- 影响
- 智能体长轨迹推理的显存成本可大幅压缩而不丢关键证据，直接降低多步Agent部署成本。
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StepKV以推理步骤为保留单元压缩KV缓存，低预算下准确率不崩而token级基线急剧退化。
- •指出token级剪枝与以步骤为单位的推理过程不匹配，导致早期关键观察被误删
- •将这一失效模式命名为推理连续性中断（Reasoning Continuity Disruption）
- •把推理步骤作为一等保留单元，关联缓存条目与生成步骤
- •用轨迹信号估计步骤效用，再与token级显著性融合做全局排序
- •在多跳问答与长程网页推理任务中，低KV预算下保持准确率
为什么重要：多步智能体的上下文随轨迹线性膨胀，压缩粒度对齐推理单元是降低推理成本同时不牺牲可靠性的关键。
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