Agent 系统中的 Prompt Caching 设计（上）：Cache 破坏、Prompt 布局与工具管理

摘要

探討 AI Agent 為何比 Chatbot 更需要 Prompt Caching，並分析會破壞 Cache 的操作如修改 System Prompt 或工具定義。透過 Claude Code、OpenAI Codex 與 Manus 的實作案例，說明如何透過穩定字首、追加式更新與工具隔離來最佳化成本與延遲。

This article explains why Prompt Caching is critical for AI Agents, detailing cache-breaking operations and best practices from major providers.

摘要、重點與章節標題由語言模型整理，細節（誰說的、數字、先後）可能有誤；要引用請以原始內容為準。

重點

• Agent 因高輸入比例，依賴 Prompt Caching 大幅降低推理成本。
• 修改 System Prompt、工具定義或歷史訊息會導致 Cache 失效。
• 穩定內容置前、動態資訊置後是維持 Cache 命中的關鍵設計。

提到的工具與公司

• Claude Code
• Manus
• OpenAI Codex
• Claude API
• OpenAI API

適合誰看

具備機器學習基礎、正在設計或最佳化 AI Agent 系統的開發者。

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講者

Chaofa Yuan

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