C2C

让大模型直接交换缓存，省去转文本的中间损耗

C2C 是论文《Cache-to-Cache: Direct Semantic Communication Between Large Language Models》的官方代码实现，聚焦多智能体场景下大语言模型之间的通信效率问题。传统多模型协作通常把中间结果转成自然语言文本再传给下一个模型，既慢又丢失语义细节。C2C 提出让模型直接交换 KV-Cache 中的语义表示，实现缓存到缓存的直接通信，跳过文本序列化与重新编码环节。核心能力包括：跨模型缓存对齐与投影、语义级信息传递、在多智能体推理链路中降低 token 开销与延迟。项目基于 Python，涉及 kv-cache、llm、multi-agent 技术栈，适合研究模型间协作、推理加速与缓存复用的开发者参考实现。