**KVCMAS：多智能体系统中高效共享上下文的KV缓存校正框架**

_KVCMAS: Efficient KV cache Correction for Shared Context in Multi-Agent Systems_

> 针对多智能体系统中因特定前缀导致KV缓存冗余及高计算开销的问题，提出KVCMAS在线校正框架。该方法利用紧凑低秩状态表示跨智能体缓存偏差，无需额外参考预填充即可无缝链式校正，支持动态上下文并保持首智能体缓存精确。实验显示，KVCMAS在保持或提升精度的同时，将TTFT加速2.0倍，峰值GPU内存降低3.7倍，显著提升了并发服务效率。

**来源信息**
- **来源**：HuggingFace Daily Papers（社区热门论文）
- **分类**：论文
- **发布时间**：2026-09-29 08:00（北京时间）
- **原文**：[打开原文](https://huggingface.co/papers/2609.34060)