2026年8月7日，企业级全栈AI基础设施公司星流计算(NovuInfra)正式发布《Agent Native Compute：面向企业Agent时代的新一代AI计算基础设施》白皮书，系统披露NovuWing技术架构。目前，ShareKV双组件已跑通：KV Cache命中率超80%，中位TTFT降至基线20%以下。
它关注的不是如何再提升一次模型推理的峰值性能，而是一个更现实的问题：当企业同时运行几十个、上百个Agent，如何让它们长期保持上下文、频繁唤醒与协同，又不让GPU、HBM和整体成本失控？从“计算墙”走向“内存墙”
Agent在Active、Idle、Deep-Idle和Recovering等状态之间不断切换，并持续保存上下文、KV Cache与可恢复运行状态。若这些数据长期驻留HBM，昂贵的高带宽资源会被低活跃状态占用；若直接释放，Agent再次唤醒时又要重新计算。为此，NovuWing构建三级智能内存：L0HBM承载活跃KV Cache；L1DDR保存短期闲置、可能快速复用的状态；L1.5CXL.mem/NVMe承载低活跃KV Cache、上下文快照与暂停Agent状态。数据随生命周期（883436）分层流动，Agent激活时再按需预取和恢复。关键不只是分层，而是理解Agent
传统缓存调度通常依据访问热度或显存压力。NovuWing进一步引入Agent语义：系统判断数据属于哪个Agent与Session、当前处于什么状态，以及迁移、加载或重算的恢复成本。Agent Runtime通过agent-id、session-id与tier hint把策略传递给推理框架和内存体系，使缓存管理从“显存不够再换出”转向“依据Agent状态主动迁移与预取”。
为把这套机制落到工程系统，星流计算自主开发ShareKVConnector与ShareKVSidecar。前者运行在vLLM推理实例侧，衔接GPU/HBM与L1+L1.5共享内存，并执行KV Cache迁移、预取与恢复；后者作为宿主机共享服务，统一管理DDR共享内存池与CXL.mem(或NVMe)池，为多个推理实例提供共享KV服务。两者通过共享内存和异步I/O建立HBM、DDR、CXL.mem(或NVMe)之间的数据通路，减少额外拷贝与迁移开销。
阶段性基线结果进一步验证了这条技术路径：在当前企业Agent场景测试中，KV Cache命中率超过80%，中位首Token时延(TTFT)降至基线的20%以下。前者减少了可复用上下文的重复计算，后者直接缩短首Token等待时间，表明Agent语义调度与ShareKV分层机制已开始转化为可感知的效率收益。从白皮书到产品：关键链路跑通，效率收益开始显现
目前，相关能力已在玄矩A1与SerpMind产品体系中完成贯通。玄矩A1提供计算与三级内存底座，Agent Runtime负责生命周期（883436）和资源调度，SerpMind Enterprise（EFSC） Agent OS提供Agent的创建、运行与治理。围绕核心机制，星流计算已提交发明专利申请《基于Agent语义的三级分层KV缓存智能调度方法及系统》，申请号：202611065591.X。让算力从“可用”走向“经济可用”
星流计算将这一逻辑称为算力经济学：企业不应只比较峰值FLOPS和采购价格，还要考察Agent Throughput、KV Cache效率、Cost per Agent、Cost per Task与TCO。把带宽留给HBM、把容量放到更合适的层级，再由Agent语义决定数据何时流动，本质上是让每一份昂贵算力投入承载更多有效智能。
对国产算力而言，这意味着创新正从芯片、板卡和服务器的单点性能，扩展到CPU、GPU、内存、推理框架与Runtime的系统级协同。只有“算得起、跑得久、管得住”，多Agent才能真正进入企业生产。上述两项数据为当前企业Agent场景的阶段性基线结果；完整模型、上下文长度、并发规模、硬件配置及标准化Benchmark（BHE）与TCO数据，将在完成可重复验证后独立发布。
