diff --git a/rfcs/FastDeploy/20250916_FastDeploy_add_sageattention.md b/rfcs/FastDeploy/20250916_FastDeploy_add_sageattention.md
new file mode 100644
index 000000000..03fccba5e
--- /dev/null
+++ b/rfcs/FastDeploy/20250916_FastDeploy_add_sageattention.md
@@ -0,0 +1,119 @@
+# 为FastDeploy集成 SageAttn v2/2++
+
+| 方案名称 | 为FastDeploy集成 SageAttn v2/2++ |
+|----------------------------------------------------------|-------------------------------------------|
+| 提交作者 | fangfangssj |
+| 提交时间 | 2025-09-16 |
+| 版本号 | V1.1 |
+| 依赖飞桨版本 | paddlepaddle-gpu==3.2.0 |
+| 文件名 | 20250916_FastDeploy_add_sageattention.md
|
+
+# 一、概述
+## 1、相关背景
+随着深度学习模型规模的不断扩大，特别是在大语言模型（LLM）领域，模型的计算和存储需求呈指数级增长。这对实际部署带来了严峻挑战，包括显存瓶颈、计算延迟和能耗问题。为了应对这些挑战，模型量化技术成为关键解决方案之一，通过降低模型权重和激活值的数值精度来减少资源消耗。
+## 2、功能目标
+为FastDeploy集成 SageAttn v2++，测试SageAttn在EB，Qwen上的表现。
+## 3、意义
+SageAttn是一种分组量化技术的创新方法，专门针对Transformer架构中的注意力机制进行优化。该方法在保持模型精度的同时，显著降低计算复杂度和内存使用量，特别适合处理长序列输入场景。
+
+# 二、FastDeploy现状
+目前FastDeploy中未集成SageAttn v2++
+
+# 三、业内方案调研
+vllm与sglang中尚未集成SageAttn系列
+
+# 四、对比分析
+参考之前FastDeploy的后端接入SageAttn v2++
+
+# 五、设计思路与实现方案
+## 总体设计
+```text
+custom_ops/ # 自定义算子目录
+└── gpu_ops/ # GPU相关自定义算子
+ ├── __init__.py
+ ├── sage_attention/ # SageAttention CUDA算子实现
+ │ ├── __init__.py
+ │ ├── sage_attention_cuda.cu # CUDA Kernel实现
+ │ └── sage_attention_cuda.h # CUDA Kernel头文件
+ └── ... # 其他自定义CUDA算子
+
+fastdeploy/
+├── model_executor/
+│ ├── layers/
+│ │ ├── attention/
+│ │ │ ├── __init__.py
+│ │ │ ├── attention.py # 基础Attention类
+│ │ │ ├── sage_attn_backend.py # SageAttention后端实现
+│ │ │ └── ... # 其他attention后端
+│ │ └── ...
+│ ├── ops/
+│ │ ├── triton_ops/
+│ │ │ ├── __init__.py
+│ │ │ ├── sage_attention.py # SageAttention系列Triton算子
+│ │ │ └── ... # 其他Triton算子
+│ │ └── ...
+└── platforms/
+ ├── cuda.py # 需要修改：添加SageAttentionBackend注册
+ └── ...
+```
+- 在fastdeploy/model_executor/layers/attention/下，新增sage_attn_backend.py文件，继承AttentionBackend，AttentionMetadata两个基类，实现SageAttentionMetadata，SageAttentionBackend两个类。
+- 在fastdeploy/model_executor/layers/attention/__init__.py中添加对应的SageAttention注册。
+- 在fastdeploy/platforms/cuda.py中，添加对应SageAttentionBackend。
+- 添加对应的自定义cuda算子，将SageAttention中csrc下的算子转化后放在custom_ops/gpu_ops/ops/sage_attention/目录下，同时增加对应的测试
+- 添加对应的自定义triton算子，将SageAttention中sageattention/triton下的算子转化后放在fastdeploy/model_executor/ops/triton_ops/目录下，同时增加对应的测试
+
+## 算子梳理
+SageAttn为五种不同的GPU架构提供了支持，sm80，sm86，sm89，sm90，sm120五个架构，paddle尚未支持sm120，本次支持前四种GPU架构。
+### cuda算子
+cuda算子主要分为四个部分，分别是sm80，sm89，sm90，辅助算子
+#### sm80
+- qk_int8_sv_f16_accum_f32_attn # FP16 SV + FP32累积
+- qk_int8_sv_f16_accum_f16_attn # FP16 SV + FP16累积
+- qk_int8_sv_f16_accum_f16_attn_inst_buf # FP16 SV + FP16累积+立即缓冲
+- qk_int8_sv_f16_accum_f16_fuse_v_mean_attn # 融合V均值优化
+#### sm89
+- qk_int8_sv_f8_accum_f32_fuse_v_scale_attn # FP8 SV + FP32累积
+- qk_int8_sv_f8_accum_f32_fuse_v_scale_attn_inst_buf # 带立即缓冲
+- qk_int8_sv_f8_accum_f16_fuse_v_scale_attn_inst_buf # FP16累积版本
+- qk_int8_sv_f8_accum_f32_fuse_v_scale_fuse_v_mean_attn # 融合V均值
+#### sm90
+- qk_int8_sv_f8_accum_f32_fuse_v_scale_attn
+- qk_int8_sv_f8_accum_f32_fuse_v_scale_attn_inst_buf
+#### 辅助算子
+- quant_per_block_int8_fuse_sub_mean_cuda
+- quant_per_block_int8_cuda
+- quant_per_warp_int8_cuda
+- sub_mean_cuda
+- mean_scale_fuse_quant_cuda
+- scale_fuse_quant_cuda
+
+### triton算子
+triton算子实现sm86架构
+#### sm86
+- attn_qk_int8_block_varlen
+- attn_qk_int8_per_block_causal_varlen
+
+
+# 六、测试和验收的考量
+- tests/layers/下增加SageAttention的测试
+- tests/operators/下增加新增cuda算子测试
+- tests/operators/下增加新增triton算子测试
+- SageAttention在EB，Qwen上测试8-128K数据下 E2E 精度&性能
+
+# 七、影响面
+为FastDeploy集成 SageAttn v2++，不影响其他部分
+
+# 八、排期规划
+* 2025-10-15 ~ 2025-11-10：完成集成代码开发
+* 2025-10-15 ~ 2025-11-10：完成代码测试
+* 2025-10-15 ~ 2025-11-15： 完成部署示例及文档
+
+# 九、参考资料
+
+[SageAttention](https://github.com/thu-ml/SageAttention)
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+[FD接入MobaAttn的PR](https://github.com/PaddlePaddle/FastDeploy/pull/3209)
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+[PaddleNLP接入SageAttention的PR](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleNLP/pull/9848)
+
+[PaddleNLP接入SageAttention的PR](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleNLP/pull/10032)