NoSQL数据库

月之暗面旗下的Kimi智能助手在PC网页、手机APP、小程序等全平台的月度活跃用户已超过3600万。Kimi发布一年多以来不断进化，在搜索场景推出的探索版引入了搜索意图增强、信源分析和链式思考等三大推理能力，可以帮助用户解决更复杂的搜索、调研问题。 Lindorm作为一站式数据平台，覆盖数据处理全链路，集成了离线批处理、在线分析、AI推理、融合检索（正排、倒排、全文、向量......）等多项服务，支持Kimi快速构建AI搜索基础设施，显著提升检索效果，并有效应对业务快速发展带来的数据规模膨胀和成本增长。

本文系统剖析面向智能体推理的 KVCache 技术演进，针对传统机制在长上下文、多轮决策与多智能体协同中的状态膨胀、持久化缺失和缓存孤立三大瓶颈，介绍阿里云 Tair KVCache 团队联合 SGLang 社区推出的 HiCache 分层缓存体系。该方案通过显存-内存-3FS 多级卸载与全局共享，实现缓存命中率提升至80%，TTFT 降低56%，推理 QPS 翻倍，支撑智能体时代的大模型高效推理。

阿里云 Tair KVCache 团队联合硬件团队对 3FS 进行深度优化，通过 RDMA 流量均衡、小 I/O 调优及全用户态落盘引擎，提升 4K 随机读 IOPS 150%；增强 GDR 零拷贝、多租户隔离与云原生运维能力，构建高性能、高可用、易管理的 KVCache 存储底座，助力 AI 大模型推理降本增效。

阿里云 Tair KVCache 联合 SGLang，创新支持 Mamba-Transformer 等混合架构模型。通过双池内存、状态快照等技术，解决异构状态管理难题，实现前缀缓存与推测解码，显著提升 Qwen3-Next 等模型的推理效率，推动大模型迈向高效智能体时代。

阿里云 Tair 联合团队推出企业级全局 KVCache 管理服务 Tair KVCache Manager，通过中心化元数据管理与多后端存储池化，实现 KVCache 的跨实例共享与智能调度。该服务解耦算力与存储，支持弹性伸缩、多租户隔离及高可用保障，显著提升缓存命中率与资源利用率，重构大模型推理成本模型，支撑智能体时代的规模化推理需求。

阿里云 Tair 推出 KVCache-HiSim，首个高保真 LLM 推理仿真工具。在 CPU 上实现＜5%误差的性能预测，成本仅为真实集群的1/39万，支持多级缓存建模与 SLO 约束下的配置优化，助力大模型高效部署。