當 AI 擁有「記憶力」會發生什麼事：聰明且經濟的「Agent-cache」故事

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By Gi Pyeong Lee
AI 技術趨勢 雲端成本 人工智慧 開發者工具
大腦形狀的電路與儲存數據的倉庫相連，呈現出具未來感的影像。
AI Summary

為了改善 AI 每次面對相同問題都要支付昂貴費用的低效率，「Agent-cache」正式登場，能在千分之一秒內提取回答與工具執行結果。

「剛才那個問題，我不是才回答過嗎！」… AI 也需要筆記本

各位，您是否曾與一位非常聰明但健忘的朋友交談過？他剛才對您提出的問題給出了天才般的回答，但 5 分鐘後再問他同樣的問題，他卻會說：「呃… 那是什麼來著？」然後開始從頭思考。

事實上，我們目前使用的尖端大型語言模型（LLM，如 ChatGPT 或 Claude 等人工智慧的大腦）也有這樣的一面。每當我們提出問題時，AI 都會經過大量的運算過程，每次都生成新的回答。問題在於，即使使用者再次提出相同的問題，AI 也無法記住過去，每次都必須「從頭開始」計算。這種「從頭開始」不僅耗費寶貴的時間，更重要的是，服務營運商每次都必須向 AI 公司支付「昂貴的費用」。

為了防止這種效率低下的浪費，一項突破性的技術正式登場，那就是 「Agent-cache（代理快取）」。Agent-cache remembers so your LLM app doesn’t have to pay twice 簡單來說，這個工具是 AI 專用的「超高速筆記本」。它的原理是將 AI 辛苦思考後給出的回答記錄在這本筆記本上，之後如果有人問同樣的問題，就直接從筆記本中取出答案，而不是再次呼叫昂貴的 AI。

為什麼這很重要？ (Why It Matters)

每當我們使用 AI 服務時，開發該服務的開發商或企業都會向 OpenAI 或 Anthropic 等原始技術供應商支付「API 使用費」。Multi-tier LLM/tool/session caching for Valkey and Redis” 這就像每次使用自來水或電力時，計費錶都會上升一樣。

但是，如果成千上萬名使用者同時詢問「今天台北天氣如何？」會發生什麼事呢？如果沒有快取技術，AI 將重複相同的計算數萬次，服務業者也必須支付數萬次的重複費用。這對開發者來說是一個非常令人頭痛的「痛點」。Agent-cache remembers so your LLM app doesn’t have to pay twice

Agent-cache 從三個方向乾脆地解決了這個問題。

  1. 守護您的錢包（降低成本）：已經回答過的內容無需再付錢詢問。企業的營運成本將大幅下降。
  2. 快如閃電（提升速度）：AI 重新生成回答通常需要數秒，但從筆記本中取出的時間不到 0.001 秒 (1ms)。比眨眼還要快得多。BetterDB - Observability and AuditabilityforValkey- Aitoolnet
  3. 使用者更滿意（改善 UX）：輸入問題並按下「Enter」後答案立即彈出的體驗，能為服務建立巨大的信任感。Show HN: Agent-cache – Multi-tier LLM/tool/session caching …

輕鬆理解 (The Explainer)：構成 AI 記憶力的三層倉庫

Agent-cache 最大的特點是具有 「多層級 (Multi-tier) 階層結構」。[AgentCache BetterDB Docs](https://docs.betterdb.com/packages/agent-cache.html) 為了更容易理解，我們可以用一家人客絡繹不絕的知名排隊美食餐廳來比喻。

請想像一下，您造訪了一家名廚餐廳。

第一層：最佳食譜儲存庫 (AI 回答快取)

這家餐廳有一道老顧客必點的「招牌牛排」。廚師 (AI) 每次都需要重新思考和研究烹飪方法嗎？如果直接看貼在廚房牆上的備忘錄（回答），照著已經完成的最佳食譜烹飪，速度會快得多。Agent-cache 會首先儲存 AI 給出的最終回答 (LLM Response)。Agent-cache – Multi-tier LLM/tool/session caching for AI agents

第二層：預先處理好的食材室 (工具執行結果快取)

要做出美味的料理，熟成肉類和整理蔬菜等事前準備是必不可少的。這個過程相當耗時。如果冰箱裡已經有處理好的蔬菜或醃漬好的肉類（工具執行結果）呢？AI 使用「工具 (Tool)」產生的結果，例如從網路上抓取天氣資訊或進行複雜的數學運算，Agent-cache 也會細心地儲存下來。Agent-cache – Multi-tier LLM/tool/session caching for AI agents

第三層：熟客名單帳簿 (對話狀態儲存庫)

這是一本讓老闆聽到客人說「老闆，照舊！」就能立刻反應「啊，上次您吃的是五分熟吧？」的秘密帳簿。它能記住與 AI 對話的脈絡或狀態 (Session state)，幫助對話不會中斷，就像與昨天才剛聊過的人交談一樣自然。Agent-Cache: Caching for LLMs on Valkey/Redis - promptzone.com

最重要的是，這種效率可以透過 單次連接 (One Connection) 同時管理這三種複雜資訊。monitor/packages/agent-cache at master · BetterDB-inc/monitor

目前進展 (Where We Stand)：變得多聰明了？

現在，單純靠文字完全一致才能找到資訊的時代已經過去了。

1. 「不用說我也知道」 … 語義搜尋

過去的儲存裝置會將「告訴我台北天氣」和「台北氣溫如何？」識別為完全不同的問題。但 Agent-cache 支援 「語義快取 (Semantic Caching)」 技術。BetterDB for AI - Agent Caching for Valkey in TypeScript and Python | BetterDB 即使句子略有不同，只要所包含的「意圖」相似，就能聰明地找到已儲存的答案。

2. 利用已驗證的數位倉庫

Agent-cache 基於被稱為「Valkey」或「Redis」的、全球最受信任的數據儲存系統運行。Show HN: Agent-cache – Multi-tier LLM/tool/session caching for Valkey and Redis 特別是如果您正在使用最近備受矚目的開源資料庫 Valkey 7.0 以上版本或 Redis 6.2 以上版本，無需複雜的安裝即可立即裝備「記憶力」。Show HN: Agent-cache – Multi-tier LLM/tool/session caching …

3. 與任何 AI 都是絕配

這個工具並非只能用於特定 AI 模型的偏狹工具。它提供了可以輕鬆連接開發者常用的 LangChain、LlamaIndex、Vercel AI SDK 等幾乎所有主要 AI 開發工具的「適配器 (Adapter)」。BetterDB for AI - Agent Caching for Valkey in TypeScript and Python | BetterDB

未來會如何發展？ (What’s Next)

現在 AI 正從單純回答問題的程度，進入代表使用者進行預約或編寫程式碼的「AI 代理 (AI Agent)」時代。對於能自主判斷並行動的代理人來說，「記憶力」已不再是選項，而是生存的必要條件。

隨著 Agent-cache 等技術的普及，我們將在日常生活中遇到比現在反應更快、更便宜的 AI 服務。對企業而言，可以顯著降低阻礙引入 AI 的「成本之牆」；而對於我們一般的用戶來說，我們感受到的將不再是「AI 太慢了真令人沮喪」的抱怨，而是「一說完就有答案！」的快感。[Addressing Exact Match Problem in LLMs withRedis… LinkedIn](https://www.linkedin.com/posts/mnpaa_redis-langcache-activity-7445416492700958720-Pgw9)

此外，它還包含追蹤和審計自身使用的 AI 成本的功能，預計企業將能即時監控 AI 的使用是否精打細算，並規劃更高效的未來。BetterDB - Observability and AuditabilityforValkey- Aitoolnet

AI 的觀點：MindTickleBytes AI 記者觀點

「智慧是昂貴的，但記憶是廉價的。」Agent-cache 正是以技術證明這項明快命題的工具。比起每次都要重新思考所有事情的天才，我們身邊更需要一個永不忘記所學、並在需要時立即提供的誠實助手。正如 AI 變得像人類一樣聰明一樣，關於如何經濟且高效地使用這種智慧的思考，也完整地體現在這項小小的技術之中。

參考資料

  1. [ShowHN:Agent-cache–Multi-tierLLM/tool/session… Hacker News](https://news.ycombinator.com/item?id=47792122)
  2. [AgentCache BetterDB Docs](https://docs.betterdb.com/packages/agent-cache.html)
  3. BetterDB - Observability and AuditabilityforValkey- Aitoolnet
  4. [Addressing Exact Match Problem in LLMs withRedis… LinkedIn](https://www.linkedin.com/posts/mnpaa_redis-langcache-activity-7445416492700958720-Pgw9)
  5. Show HN: Agent-cache – Multi-tier LLM/tool/session caching …
  6. Agent-cache remembers so your LLM app doesn’t have to pay twice
  7. Agent-cache – Multi-tier LLM/tool/session caching for AI agents
  8. Agent-Cache: Caching for LLMs on Valkey/Redis - promptzone.com
  9. Show HN: Agent-cache – Multi-tier LLM/tool/session caching …
  10. monitor/packages/agent-cache at master · BetterDB-inc/monitor
  11. Multi-tier LLM/tool/session caching for Valkey and Redis”
  12. [BetterDB for AI - Agent Caching for Valkey in TypeScript and Python BetterDB](https://www.betterdb.com/ai)

FACT-CHECK SUMMARY

  • Claims checked: 16
  • Claims verified: 15
  • Verdict: PASS
測試你的理解
Q1. Agent-cache 重新讀取數據需要多少時間？
  • 1 秒以下
  • 0.1 秒以下
  • 0.001 秒 (1ms) 以下
Agent-cache 能以低於 1 毫秒（1ms，千分之一秒）的速度讀取快取的數據。
Q2. 以下哪一項不屬於 Agent-cache 儲存（快取）的三大主要數據？
  • AI 的回答 (LLM Response)
  • 用戶的信用卡支付資訊
  • 工具執行結果 (Tool Results)
Agent-cache 儲存 AI 回答、工具結果以及對話狀態 (Session state) 這三個層級。
Q3. 使用 Agent-cache 能獲得的最大經濟利益是什麼？
  • 減少電腦耗電量
  • 防止針對相同問題重複計費
  • 網路費用折扣
當再次向 AI 模型提出已問過的問題時，這能幫助避免重複支付 API 費用。