diff --git a/基于AI Agent开发范式的国产GPU大模型推理算子库优化/基于AI Agent开发范式的国产GPU大模型算子推理库优化方案.md b/基于AI Agent开发范式的国产GPU大模型推理算子库优化/基于AI Agent开发范式的国产GPU大模型算子推理库优化方案.md
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| 内容 | 说明 |
|------|------|
-| 迁移FlashInfer的关键算子到MACA平台，并优化性能 | 版本：FlashInfer-ai/FlashInfer 0.2.8
API：
BatchPrefillWithRaggedKVCacheWrapper
- headdim64/128/256, qk192+vo128 for mla
BatchPrefillWithPagedKVCacheWrapper
- headdim64/128/256
BatchMLAPagedAttentionWrapper
- headdim qk576+vo512
BatchDecodeWithPagedKVCacheWrapper
- headdim64/128/256
语言：MACA/C++
数据类型：BF16
page size：[1, 16]
seqlen：1K~180K，选自真实大模型，且seqlen取值随机以增加泛化性 |
-| 迁移FlashAttention的关键算子到MACA平台，并优化性能 | 版本：Dao-AILab/FlashAttention 2.6.3
API：flash_attn_with_kvcache
语言：MACA/C++
数据类型：BF16
headdim：[32, 64, 96, 128, 160, 192, 224, 256, 512]，其中128、256、512高优
page size：16
seqlen：1K~180K，选自真实大模型，且seqlen取值随机以增加泛化性 |
-| 迁移Fused MOE算子到MACA平台，并优化性能 | API：Fused MOE
语言：Tilelang/Triton/MACA C；
精度：INT8 W8A8；
shape: n_tokens, n_experts, topK, N, K均选自真实大模型，在典型切分，典型seqlen, batchsize的真实取值 |
+| 迁移FlashInfer的关键算子到MACA平台，并优化性能 | 版本：FlashInfer-ai/FlashInfer 0.2.8
API：
BatchPrefillWithRaggedKVCacheWrapper
- headdim64/128/256, qk192+vo128 for mla
BatchPrefillWithPagedKVCacheWrapper
- headdim64/128/256
BatchMLAPagedAttentionWrapper
- headdim qk576+vo512
BatchDecodeWithPagedKVCacheWrapper
- headdim64/128/256
语言：Tilelang/Triton/MACA C++
数据类型：BF16
page size：[1, 16]
seqlen：1K~180K，选自真实大模型，且seqlen取值随机以增加泛化性 |
+| 迁移FlashAttention的关键算子到MACA平台，并优化性能 | 版本：Dao-AILab/FlashAttention 2.6.3
API：flash_attn_with_kvcache
语言：Tilelang/Triton/MACA C++
数据类型：BF16
headdim：[32, 64, 96, 128, 160, 192, 224, 256, 512]，其中128、256、512高优
page size：16
seqlen：1K~180K，选自真实大模型，且seqlen取值随机以增加泛化性 |
+| 迁移Fused MOE算子到MACA平台，并优化性能 | API：Fused MOE
语言：Tilelang/Triton/MACA C++；
精度：INT8 W8A8；
shape: n_tokens, n_experts, topK, N, K均选自真实大模型，在典型切分，典型seqlen, batchsize的真实取值 |
提交可复现的算子优化的源码、测试及测试框架、性能测试脚本、性能报告、Agent/Skill，以及对应的PPT和文档。