大模型 Agent 正在从 Demo 走向生产：多轮推理、工具调用、长上下文记忆、并发会话同时运行…… 但也正是在这些「真实工作流」里，很多看似先进的推理加速在落地时会失效：单步推理快了，端到端却更慢；吞吐更高了，高并发下却开始抖动；压缩了上下文，Agent 反而更容易迷路、回合数暴涨。
华为诺亚方舟实验室、先进计算与存储实验室联合在最新工作中提出了AgentInfer：一个面向工业 Agent 的端到端加速框架，把「推理架构设计」和「推理服务系统」放在一起协同优化。
它不是某个单点技巧，而是一套可拆可合的系统化方案：每个模块单独启用都有收益，组合在一起仍能叠加，并且在高并发、多会话、长上下文的真实负载下依然 work。
论文标题：Towards Efficient Agents: A Co-Design of Inference Architecture and System
arXiv 链接：https://arxiv.org/pdf/2512.18337
为什么 Agent 的「加速」必须从端到端出发？
在传统 LLM 服务里，我们习惯用 tokens/s、单次延迟来衡量优化。但 Agent 的本质是一个持续运行的 Think–Act–Observe 循环：
每次 Think 都要带着越来越长的上下文；
Act/Observe 会引入异构工具延迟与并行请求；
一旦某一步质量下降，就会触发纠错、重试、冗余搜索，导致回合数上升、总体更慢。
团队在分析中总结了 Agent 场景的三个典型「工业坑」：
1. 量化陷阱：单步更快但精度更差，触发大量自我修复回路，端到端时间反而上升。
2. 文本总结不靠谱：大量的研究工作展示可以通过对过程信息总结来进行 token 压缩，但是本文的实测发现，很多场景中引入总结后单轮变短了，但是整体轮次变多了，甚至降低了精度。
3. 记忆持久性瓶颈（KV-cache）：高并发下，常见的短作业优先（SJF）会频繁淘汰长上下文会话的 KV-cache，导致下一轮被迫重算大段 prefill，延迟尖刺明显，系统吞吐和稳定性一起掉。
结论很直接：Agent 的效率不是「每步快一点」，而是「更少的无效回合、更少的重算、更高的跨轮次复用」。
AgentInfer：四个可独立部署、可叠加增益的模块
AgentInfer 把 Agent 的端到端瓶颈拆成四类问题，并给出四个互补模块。它们分别作用在不同层次：有的减少「用大模型的次数」，有的控制「上下文变长」，有的提升「并发下的缓存命中」，有的加速「token 级生成」。
1）AgentCollab：难度感知的大小模型协作（少用大模型，但不掉质量）
核心思路是把常规工作交给小模型，把关键规划与卡住的推理交给大模型。关键不在「静态分工」，而在一个结构化的 Progress Check 自评机制：每一步判断「是否取得实质进展」，若停滞则升级到大模型救场；恢复进展后再降级回小模型继续跑。
这让系统在工业场景里更「像人」：多数时间用便宜模型推进流程，只有在真的困难段落才调用昂贵模型，从而在质量与成本之间更接近 Pareto 最优。
2）AgentCompress：语义压缩与异步蒸馏（压缩不等于删记忆）
真实的深度研究 / 搜索型 Agent，上下文很快被搜索结果、网页内容、工具输出撑爆，序列长度飙升带来注意力成本激增。AgentCompress 做两件事：
搜索结果过滤排序：先用轻量模型把 URL / 摘要排序剪枝，减少无关内容进入后续爬虫与文档问答，降低并行工具调用压力。
异步上下文蒸馏：压缩工具输出等「环境交互记忆」，但关键是保留推理轨迹（reasoning memory）。团队观察到：只保留压缩后的环境信息会让 Agent 「失忆」，无法判断是否完成任务，导致回合数暴涨；保留推理轨迹才能维持认知连续性，压缩才真正带来端到端收益。
这也是工业落地里非常实用的一点：压缩必须服务于「少走弯路」，而不是只追求「prompt 变短」。
3）AgentSched：KV-cache 感知的混合调度（高并发下依然稳定）
在多会话并发中，短请求和超长上下文请求会同时出现。纯 FCFS 会被长请求阻塞，纯 SJF 又会牺牲长会话的 KV-cache 持久性，导致反复重算前缀、延迟尖刺。
AgentSched 引入一个可解释的控制信号（shadow-price），在「优先短请求低延迟」和「优先高 KV 复用」之间自适应切换：
缓存宽松时更像 SJF，快速响应短请求；
缓存紧张时更偏 KV-aware，保护长会话上下文，减少昂贵 prefill 重算。
这解决的是「工业高并发下仍然 work」的关键：不是某一次跑得快，而是在压力上来时系统不抖、不崩、吞吐还能上去。
4）AgentSAM：跨会话投机解码（把「重复模式」变成真加速）
Agent 推理中常出现高重复：同一任务多轮反复提问、相似用户请求复用模板、检索证据被多次引用。AgentSAM 用后缀自动机（SAM）把当前会话与语义相似的历史会话组合起来，为投机解码提供更高命中率的草稿；同时用异步构建避免长上下文下 SAM 构建阻塞首 token 延迟，并带有自适应开关：当 batch 太大、投机收益变差时自动回退，避免「为了投机而投机」。
工业可用性的证据：高并发下 QPS 仍能持续提升
在 BrowseComp-zh / DeepDiver 深度研究型 Agent 基准上，我们把四个模块集成到同一套服务栈中进行端到端评估。
结果显示两点：
1）它不是实验室「单请求优化」，而是高并发下依然能跑的系统
在并发会话数提升时（例如从 4 提升到 16），系统仍然能稳定获得收益，QPS 提升可达 2.52×。这意味着优化不仅对单次推理有效，更能在资源争用、缓存压力、长短请求混合的真实负载里保持稳定。
2）它不是「只能全套上」，而是模块化、可组合、增益可叠加
团队做了逐步叠加实验：
只上 AgentCollab 就有提升；
再加 AgentCompress、AgentSched，收益继续增长；
最后加 AgentSAM，整体进一步提升（并且在高并发下会根据收益自动启停投机，避免副作用）。
这正是 AgentInfer 的设计目标：每个组件解决一类确定的工业瓶颈；组合起来仍能协同增益，而不是相互抵消。
写在最后：Agent 的效率问题，本质是「系统问题」
AgentInfer 想强调的并不是「把某个指标卷到极致」，而是一个更现实的工程结论：
真正能落地的 Agent 加速，必须同时优化推理架构与推理系统，并且以端到端任务完成为目标。
团队在实验中观察到：AgentInfer 能将无效 token 消耗降低 50%+，实现 1.8×–2.5× 的端到端加速，同时保持任务准确率稳定。
当 Agent 进入生产环境，决定体验的往往不是单步 tokens/s，而是「少走弯路、少重算、抗并发」。这也是我们把 AgentInfer 定位为一套 Self-Evolution Engine（自演进引擎）的原因：它让 Agent 在长周期任务与高并发环境中，依然保持效率与认知稳定。
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