# Cursor Chat: ai-agent-book

## Metadata
- **Project**: ai-agent-book
- **Path**: `/Users/boj`
- **Date**: 2025-09-14 11:39:14
- **Session ID**: `2452d9cb-ff6c-4c1e-9d43-2a6f3259182b`

## Conversation

### 👤 You

根据 KV Cache 这个实验，在 chapter 2 中添加一节（##），强调 KV Cache 友好的重要性，并指出几种常见的错误 pattern（实验中指出的几种）。讲解 KV Cache 的前缀性质。KV Cache miss 会导致成本升高，还会导致延迟（TTFT）增加。一些错误的 pattern 还会影响 agent 的能力，例如 sliding window conversation history 方法，丢失了前面的部分工具调用结果，会导致 agent 无法正常工作。text format 方法，一方面在一些模型和供应商这里无法 cache（取决于 KV Cache 的实现，Kimi K2 官方是用的 256 字节的 cache，因此前面的还能 cache），另一方面由于没有利用模型经过寻乱的标准消息格式，会降低 agent 的能力（agent 经常反复执行重复动作，或者降低智商）。其他的错误 pattern 中，都无法利用 KV cache。

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### 🤖 Cursor Assistant

I'll help you add a new section about KV Cache-friendly design patterns to Chapter 2. Let me first review the current structure of the chapter and the KV Cache experiment to provide comprehensive content.

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### 🤖 Cursor Assistant

I'll add a comprehensive section about KV Cache-friendly design patterns to Chapter 2, based on the experimental findings. Let me insert this after the streaming response section.

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### 🤖 Cursor Assistant

我已根据KV Cache实验的结果，在第二章中添加了一个新章节"KV Cache 友好的上下文设计"。该章节详细阐述了以下关键内容：

### 章节结构

1. **KV Cache的前缀特性**：深入解释了KV Cache基于前缀共享的工作原理，以及为什么即使微小的上下文变化也会导致缓存失效。

2. **KV Cache失效的代价**：
   - 成本呈二次方增长的具体计算（10轮对话的例子：27,500 vs 5,000 tokens）
   - TTFT延迟增加6-10倍的实际数据

3. **五种常见错误模式的详细分析**：
   - **动态系统提示词**：嵌入时间戳导致每次请求都破坏缓存
   - **工具定义动态排序**：看似优化实则严重影响性能
   - **动态用户配置**：将业务状态混入对话上下文
   - **滑动窗口对话历史**：不仅破坏缓存，还会丢失关键工具调用结果，导致Agent陷入循环
   - **文本格式化方法**：最具破坏性，既影响缓存（取决于实现，如Kimi K2的256字节缓存），又降低Agent能力（重复执行、忽略结果、格式错误）

4. **设计原则与最佳实践**：提供了构建高效Agent系统的核心指导原则。

该章节采用学术写作风格，使用段落形式而非列表，深入分析了每种错误模式的技术原理和实际影响，特别强调了某些模式（如滑动窗口和文本格式化）不仅影响性能，还会严重降低Agent的推理能力。

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*Exported from [Cursor View](https://github.com/saharmor/cursor-view)*