做 AI Agent，很多人只关心「上下文塞得多不多」，但真正决定长对话体验的，是缓存命中率。

今天聊一套 Cache-first Agent 策略——让每一轮对话更快、更稳、更省。

核心逻辑很简单：前缀越稳定，Provider 越容易命中缓存；命中率越高，重复计算越少，响应越快，成本越低。

背后靠三件事：稳定的前缀、合理的更新、聪明的压缩。一次设计做对，换来的是长期的高命中率收益。

为什么要 Cache-first

长对话的成本问题，往往不是「上下文不够」，而是「重复上下文没被复用」。

普通 Agent 每轮都把 system prompt、tools、整段历史重新算一遍，

token 成本随轮次线性增长，越聊越贵。

Cache-first 的思路反过来：把稳定前缀交给 Provider 缓存，每轮只算新增部分。前缀稳定、对话越长，节省越明显——长会话成本可以降 80% 以上。

Reasonix 的目标也很明确：长会话命中率90%+，命中部分按 cache 价计费，DeepSeek 大约是普通 input 的 五分之一。

所以架构上首先要问的不是「怎么塞更多上下文」，而是：哪些字节必须在多轮之间保持不变？

Prompt Cache 原理

每次请求可以切成两段：前缀和尾部。前缀包括 system prompt、tools 定义、历史对话；尾部是本轮新增内容。

Provider 会在服务端缓存已处理过的前缀 token。下一轮如果前缀字节完全一致——每个字符、空格、换行都一样——就直接复用，这叫 cache hit；只有尾部按全价计费。

举个例子：第一轮你让 Agent 读 main.go；第二轮在历史后面追加 assistant 回复和你的新指令。前面的前缀不变，Provider 直接命中缓存，只计算新增部分。

一句话：前缀越稳定、越长，长会话能命中的 token 越多，成本越低。

为什么Cache会失效

命中率上不去，通常是稳定区域被「污染」了。常见有四种踩坑：

第一，改 system prompt——多一个空格、换一行，前缀就失效。

第二，tools schema 变了——顺序、字段、描述一改，整段重算。

第三，把 plan mode、语言偏好这类每轮可能变化的信息写进 system prompt，前缀每轮都在变。

第四，频繁重写整段历史——每轮压缩、每轮改写，命中率会断崖式下跌。

核心原则就三条：稳定内容保持稳定；动态内容后置到 user 消息；历史只追加、别乱改。

Cache 最怕的，就是动态内容跑进稳定区域。

三大设计原则

Reasonix 的 Cache-first 策略，可以概括成三条黄金原则。

第一，前缀尽量不变。 system prompt、tools schema、memory 索引、skills 索引，session 内 byte-stable，不改写。

第二，历史只追加。每轮完整重发旧消息，只在尾部追加新内容，让可缓存前缀随对话自然变长。

第三，动态信息后置。 plan mode、memory 更新、语言设置这些会变的东西，别塞进 system prompt，放到本轮 user 消息里注入。

三条配合的效果是：稳定前缀打地基，只追加让缓存持续增长，动态后置避免无意义失效。对话轮次越多，命中率曲线爬得越高。

一句话：让稳定的保持稳定，让变化的在尾部变化。

请求体分层架构

具体怎么落地？Reasonix 把请求体分成四层，职责和变化频率都不一样。

L1 稳定前缀：system prompt、memory 文档、skills 索引、按字母序固定的 tools schema。启动时一次组装，session 内不动——直接决定命中率上限。

L2 只追加历史：过往 user、assistant、tool 消息完整重发，只往末尾加；低频 compaction 前不改写。

L3 本轮 user 消息：plan mode、memory 更新、语言块等注入放这里，每轮可变，但不污染前缀。

L4 本轮新增输出：新的 assistant 回复和 tool 结果，每轮自然增长。

四层一起发给 Provider。L1 越稳定越长，命中率越高。

核心思想：不变的前置并保持稳定，变化的后置并按需注入。

动态信息为什么放 User 消息

plan mode、记 memory、切语言——这些动态信息，为什么不能写进 system prompt？

错误做法是把它们塞进 system 或 tools。每轮一变，前缀就被污染，cache miss，命中率一路掉到零。

正确做法是：稳定前缀上锁——system、tools、history 字节不变；动态信息打包进本轮 user 消息，放在用户原文前面，模型能看到，UI 仍只显示用户输入。

典型动态信息包括：plan mode 开关、memory 增删改、语言偏好、后台任务完成通知、active goal 等。

黄金法则：动态信息改的是「这一轮」，不是改「整个 session 的身份」。

Compaction 具体怎么做，才能少伤缓存？

压缩时 system prompt 和 tools schema 完全不动，只动中间可折叠区域；最近尾部原文保留，边界对齐 tool 消息，避免孤立 tool 结果。

流程四步：先 prune 清噪声 → 再 summarize 提关键信息 → 替换可折叠区域 → 形成更短的新历史，释放窗口空间。

好的压缩：保留关键决策、接口、结论；摘要简洁稳定、可追溯；压一次就能把 prompt 拉到 80% 以下，命中率快速恢复。

坏的压缩：丢掉关键代码细节；摘要格式每轮都变；压得太勤，命中率反复崩溃。

实践建议：晚触发、先 prune、摘要稳定、盯恢复曲线。

Compaction 是战略妥协——用一次 cache reset，换长期可用的上下文空间。

完整 Cache-first Agent 生命周期

启动 Session：加载配置，一次性组装稳定前缀——system、tools、memory、skills。

第一次请求：完整请求发出，Provider 建立缓存。

多轮对话：每轮只追加，完整重发历史；可复用前缀越来越长，命中率持续走高。

上下文增长：对话变长，逐渐逼近窗口上限，超过 compactRatio 阈值。

触发 Compaction：清噪声、摘要旧历史、替换可折叠区域——命中率掉一次，但这是低频事件。

重新进入稳态：新历史成为新前缀，缓存重建，命中率再次爬升。

Session 结束：缓存按 Provider 策略过期；下次启动重新组装前缀，开启新一轮高命中旅程。

Cache-first 带来的价值：长会话 90%+ 命中率、命中部分低价计费、对话越长省得越多、体验更顺滑。

高性能 Agent 的核心，不是塞进更多上下文，而是管理好上下文的生命周期。

公式记住：稳定前缀 + 正确分层 + 低频压缩 = 高命中率 + 低成本 + 好体验。

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