谷歌提出ReasoningBank技术，使AI能通过从自身成功与失败的经验中学习，形成一个持续自我优化的闭环，从而减少对传统微调的依赖。

本文基于真实的企业级AI平台研发与实践经验，首次以“系统分层、功能解耦”的架构思想，自底向上地呈现一幅完整的LLM推理优化全景图。文章详细剖析了从基础设施层（GPU集群、高速网络、存储加速）的硬件基石，到平台与调度层（Kubernetes、高级调度器、KServe）的资源管理中枢，再到服务与容器层的微观优化，以及AI网关层作为智能流量枢纽的核心能力。最终，深入探讨了推理引擎与算法层的核心优化技术，包括KV缓存管理、连续批处理、模型压缩及创新的Prefill/Decode分离架构。