因为大部分人的任务简单 且 价格敏感度高 我感觉评估 agent 主要还是看 模型能力 推理能力 任务执行正确率, 至于是 99%缓存还是 95%缓存确实不在意, 只要能把活干好 多花点 token 就多花点吧 一个任务 10 亿 token, 8 小时多跑完 5x 周额度, 但能解决问题啊不是吗?
主贴描述的现象是事实，但不应表示“Agent 缓存命中率”这个指标无效。原因应该是语义含糊问题，Agent 缓存命中率应该是一个受多场景多变量影响的指标，自媒体良莠不齐，含糊的描述，导致了传播层面的困惑。 稍微严肃一点的定义，对比多个 Agent 在相同的 codebase 、环境、链路、模型、提示语等因素，处理同一个相对复杂的业务场景，来比对缓存明中率，这样的指标应该是有意义的。因为 Agent 实现上的确有影响这个指标的因素，所以用于评估 Agent 是有效的。只是要严肃对比可能要有较为严格的测试设计。 那么 Agent 间的横向对比，和个人实际使用的纵向推进场景，有什么参考价值吗？除了来回拉扯的场景，其它可能差那么一点命中率没有太大关系，但的确是可以省钱的。
@xyooyx 列个公式其实就很清晰了 总命中率 = (System Cache Hit + History Cache Hit) / Total = [ C × hit_rate_system + ΣΔ(k) × hit_rate_history ] / [ C + ΣΔ(k) + d ] 代入场景数据： 系统提示（含工具）：1500–3000 tokens 历史对话（ 10 轮）：4000–8000 tokens 当前输入：20–100 tokens 则： 命中率 = (3000 + 8000) / (3000 + 8000 + 50) ≈ 99.5% 所以得出推论： - Agent 只要跑起来，轮次必然长，高缓存命中是“必然结果” - 这不是某个特定任务的福利，而是 Agent 场景的“通用属性” 那问题就变成了： 既然所有 Agent 都必须面对“长文本 + 高重复”这个通用问题， 那一个模型如果能做到： - 长上下文不崩（ 128K 甚至 1M 依然能 recall ） - Cache 策略高效（不重复计算） - 长文本推理速度不线性下降 我们就认为这个模型在 Agent 这个赛道里“做得好”。因为它在解决的是这个场景下的“通用瓶颈”
