医疗 AI Agent 最佳实践｜焱融 YRCache 将推理效率提升 65%，实现患者问诊秒级响应

在人工智能持续突破的进程中，AI Agent（智能体）正成为推动应用落地的一种主流形式。与传统静态大模型不同，AI Agent 是一种能够感知环境、自主决策并执行任务以实现特定目标的智能系统，通常可以与用户进行自然交互，根据用户的需要，理解并执行对应操作，完成复杂任务。

2025 年，AI Agent 的应用呈现出爆发式增长态势，Gartner 更是将 Agentic AI 列为 2025 年十大技术趋势之首，可见其在未来技术发展中的重要地位。行业数据显示，AI Agent 市场规模持续扩大，预计从 2023 年的 574 亿元增长至 2028 年的 33009 亿元。

然而，AI 智能体的巨大生产力潜能还未得到充分发挥。智能体要实现实时、高质的推理应答，需要的不仅仅是 GPU 计算资源能力，还需要配备能够保障其响应速度和质量的高性能 KVCache 存储方案。

以医疗智能体为例，它正推动医疗服务从“信息化”迈向“智能化”，并逐渐成为连接医生与患者的重要纽带。目前，全国已有上千家医院完成大模型的本地化部署，AI Agent 在医疗问诊、慢性病管理、个性化健康服务等场景中展现出巨大潜力，正在深刻重塑医疗保健行业的服务模式。

近日，焱融存储服务了一家互联网医疗企业。该企业的医疗智能体在深度应用中，因上下文数据量持续增长，面临推理效率低、响应不及时导致的用户体验不佳，以及推理成本偏高的问题。为此，焱融 YRCache 推理解决方案通过为 KVCache 数据构建 PB 级高速持久化存储，不仅显著提升了推理效率，还大幅降低了算力资源消耗，在同等算力条件下，该企业的智能医疗系统并发支撑能力提升 2 倍以上，整体性能提升 65%；付费用户数量增长 38%，实现性能与成本双重优化，为业务增长提供支撑。

上下文海啸：AI 智能体难以承受的“记忆”之重

该医疗企业借助便携式移动智能医疗设备实时监测患者身体状况，其开发的智能医疗系统可利用大模型技术处理每日采集的数据，为患者生成个性化健康分析与管理建议，并支持 MCP 技术协议与医院平台互通，关联患者历史病史、检查报告等数据，既能与患者直接对话，解答患者的健康问询，解析其体检数据，又可基于患者的病历、体征、检查检验结果、历史健康数据等，为医生提供诊断建议，已成为支撑医患服务的强大医疗智能体。但随着应用深入和迭代，也面临着诸多挑战。

• 上下文数据剧增，显存压力大，算力利用率低，推理成本高

每位患者的历史对话、检查报告、健康监测数据等都是医疗智能体推理的重要“上下文”——即大模型推理的 KVCache——其对于模型迭代和推理应答质量至关重要，企业希望能够完整保存下来。然而，该智能医疗系统日活用户达 10 万，KVCache 数据量达到 PB 级。在原有架构中，这些数据全部存放在 GPU 显存中，但 GPU 显存极为有限，根本无法满足存储需求。若通过购置更多 GPU 来扩充显存空间，不仅会导致成本的成倍增加，还会造成算力资源的严重浪费。因为新增 GPU 主要被用作存储 KVCache，而其计算能力被闲置，投入产出极不匹配。

• 被迫驱除 KV 缓存，推理性能受限，用户体验大打折扣

高并发访问下，KVCache 数据迅速占满显存空间，迫使系统不得不频频繁驱逐历史 KVCache 数据，以处理新的请求，推理延迟显著增加，用户等待时间变长，使用体验明显下滑。同时，这些被迫驱逐的历史数据本身对医疗智能体的迭代优化意义重大。丢失之后，将直接影响模型在连续对话和个性化诊疗中的学习和表现，进而制约整体智能水平的提升速度。

焱融 YRCache 将推理效率提升 65%，患者问诊秒级响应

焱融 YRCache 推理方案，正是针对这些核心痛点的“强效药”。该方案为医疗智能体的历史上下文数据（KVCache）提供 PB 级持久化存储，将焱融高性能分布式文件存储系统 YRCloudFile 打造为专为推理优化的强大 KV 仓库，实现医疗智能体性能的革命性提升，为患者和医生带来流畅的问诊问询和辅助诊断体验。

• PB 级缓存能力：YRCache 通过将 GPU 显存无缝扩展至外部高性能共享存储池，为其增加了 PB 级缓存空间，完整留存用户长期健康档案与交互历史，彻底解决 KVCache 数据保存问题。

• 高带宽实现以存换算：利用 YRCloudFile 的高性能架构，包括 RDMA 高速网络、全闪存等，保障 KVCache 数据的读取耗时优于利用 GPU 进行重新计算。

• 高命中率、低 TTFT 与流畅推理体验：庞大的持久化缓存池使得历史 KV 数据能被高效复用，KV 缓存命中率显著提高。GPU 可直接高速获取所需缓存，免除大量重复计算，TTFT 大幅降低，实现用户提问的即时反馈。

• 更高利用率、更大并发、更优推理成本：推理效率的提升也意味着更优的成本结构。释放的宝贵 GPU 显存可用于处理更多核心计算任务，同等算力资源下，可支撑的同时在线用户数和并发请求量显著增长，系统吞吐能力提升的同时，推理成本大幅降低。

从性能到收益丨 YRCache 为客户创造价值

自上线焱融 YRCache 以来，该智能医疗平台在性能、成本和用户体验等方面都取得了显著成效：

• 显著节省 Token 费用，预期可降本数百万

实现全量 KV 数据持久化缓存，新推理请求直接复用已计算的上下文 K/V 对，省去重复计算历史 token 的庞大开销，显著降低每次推理的输入 token 计算成本，综合每年节省成本可达数百万。

• 平台性能与算力利用率大幅提升

借助 YRCache，平台性能提升 65%，相同 GPU 硬件可承载更多对话任务；同时，推理延时显著降低，用户交互体验更为流畅，当便携设备上传最新监测数据后，AI 能瞬间完成分析解读。

• 患者等待时长缩短，体验升级

过去患者每次问诊需要等待 3–4 秒才能收到推理响应，而现在仅需 1.2 秒。推理响应速度整体提升 60%，患者提问后可以立即得到解答，使用体验显著改善。

• 付费转化率上升，拉动业务增长

得益于更流畅的用户使用体验，平台付费转化率明显上升，带动付费用户数量增长 38%，为业务的持续增长注入了稳健动能。

焱融 YRCache 方案通过构建 PB 级、近显存速度的持久化“记忆”仓库，帮助 AI 智能体应用实现“快速响应 + 高算力利用率 + 高并发支撑 + 高质量应答”多重突破，提升用户使用体验，并显著降低推理成本。随着 AI 智能体应用的深入，焱融存储 YRCache 推理加速方案将在更多高价值场景中释放潜力，让 AI 智能服务更普惠、更高效。