AI Agent缓存策略：把API费用降到1/5

Agent为什么特别适合缓存？

Agent的任务往往有大量重复：同一个用户问同一个问题、多个用户问类似的问题、定时任务重复执行。

三层缓存

L1：精确匹配缓存 完全相同的用户输入，直接返回缓存结果。命中率15-25%。

L2：语义缓存 意思相同但说法不同的输入（"北京的天气" vs "北京今天多少度"），用Embedding相似度匹配。命中率25-40%。

L3：结果缓存 工具调用结果缓存。同一个API（比如"查询汇率"）的结果可以缓存5分钟。命中率30-50%。

缓存实现

import hashlib, redis
r = redis.Redis()

def get_cached(query):
    key = hashlib.md5(query.encode()).hexdigest()
    cached = r.get(f"agent_cache:{key}")
    return json.loads(cached) if cached else None

def set_cache(query, response, ttl=3600):
    key = hashlib.md5(query.encode()).hexdigest()
    r.setex(f"agent_cache:{key}", ttl, json.dumps(response))

缓存TTL策略

总结

缓存是Agent省钱的第一手段。三层缓存叠起来，能把API费用降到原来的20%。