第29篇：Vibe Coding时代：LangGraph Agent 结果缓存实战，解决重复请求导致成本浪费问题

一、问题场景：同一个需求重复生成，Token 成本白白浪费

Agent 服务上线后，我发现很多请求是重复的。

例如：

生成 FastAPI Hello World 生成 FastAPI 登录接口 解释这个报错 根据 diff 生成 commit message 总结 pytest 错误

这些任务有些是可以缓存的。

如果每次都重新调用模型，就会造成：

1. Token 成本浪费 2. 响应速度慢 3. 模型输出不一致 4. API 限流压力增加

本文要解决：

如何给 LangGraph Agent 加上结果缓存，避免重复请求重复调用模型。

二、哪些内容适合缓存？

适合缓存：

1. commit message 生成 2. 错误日志总结 3. 文档摘要 4. RAG query rewrite 5. 静态代码解释 6. 低风险分析结果