diff --git a/nanovllm/config.py b/nanovllm/config.py
index 2be7b8d..66daae2 100644
--- a/nanovllm/config.py
+++ b/nanovllm/config.py
@@ -7,8 +7,8 @@ import torch
 
 class SparsePolicyType(Enum):
     """Sparse attention policy types."""
-    FULL = auto()   # No sparse attention (load all blocks)
-    QUEST = auto()  # Query-aware Top-K block selection (decode only)
+    FULL = auto()       # No sparse attention (load all blocks)
+    QUEST = auto()      # Query-aware Top-K block selection (decode only)
 
 
 @dataclass
diff --git a/nanovllm/kvcache/__init__.py b/nanovllm/kvcache/__init__.py
index 07ddd61..d8eef57 100644
--- a/nanovllm/kvcache/__init__.py
+++ b/nanovllm/kvcache/__init__.py
@@ -64,11 +64,16 @@ def create_kvcache_manager(config: "Config") -> KVCacheManager:
     # Create sparse policy from config enum
     # Quest is decode-only: prefill returns all blocks (query=None), decode does Top-K
     sparse_policy_type = getattr(config, 'sparse_policy', SparsePolicyType.FULL)
-    sparse_policy = create_sparse_policy(
-        sparse_policy_type,
-        topk_blocks=getattr(config, 'sparse_topk_blocks', 8),
-        threshold_blocks=getattr(config, 'sparse_threshold_blocks', 4),
-    )
+
+    # Build policy kwargs based on policy type
+    policy_kwargs = {}
+    if sparse_policy_type == SparsePolicyType.QUEST:
+        policy_kwargs = {
+            'topk_blocks': getattr(config, 'sparse_topk_blocks', 8),
+            'threshold_blocks': getattr(config, 'sparse_threshold_blocks', 4),
+        }
+
+    sparse_policy = create_sparse_policy(sparse_policy_type, **policy_kwargs)
 
     return HybridKVCacheManager(
         num_gpu_slots=num_gpu_blocks,
diff --git a/nanovllm/kvcache/sparse/policy.py b/nanovllm/kvcache/sparse/policy.py
index 2813745..bbb0809 100644
--- a/nanovllm/kvcache/sparse/policy.py
+++ b/nanovllm/kvcache/sparse/policy.py
@@ -35,8 +35,8 @@ class PolicyContext:
     query: Optional[torch.Tensor]
     """
     Query tensor for current chunk.
-    Shape: [1, num_heads, head_dim] for decode, [1, seq_len, num_heads, head_dim] for prefill.
-    May be None if not available (e.g., some prefill scenarios).
+    Shape: [1, num_heads, head_dim] for decode, [seq_len, num_heads, head_dim] for prefill.
+    Available for both prefill and decode phases.
     """
 
     is_prefill: bool
diff --git a/nanovllm/layers/attention.py b/nanovllm/layers/attention.py
index 028626c..60f737e 100644
--- a/nanovllm/layers/attention.py
+++ b/nanovllm/layers/attention.py
@@ -207,8 +207,10 @@ class Attention(nn.Module):
             # Get prefilled CPU blocks (blocks from previous chunks)
             cpu_block_table = kvcache_manager.get_prefilled_cpu_blocks(seq)
 
-            # Apply sparse policy if enabled (Quest returns all blocks for prefill since query=None)
+            # Apply sparse policy if enabled
             sparse_policy = kvcache_manager.sparse_policy
+
+            # === Standard sparse policy (Quest, etc.) ===
             if cpu_block_table and sparse_policy is not None:
                 num_chunks = getattr(context, 'num_chunks', current_chunk_idx + 1)
                 policy_ctx = PolicyContext(
diff --git a/task_plan_xattention_chunked.md b/task_plan_xattention_chunked.md
new file mode 100644
index 0000000..088d573
--- /dev/null
+++ b/task_plan_xattention_chunked.md
@@ -0,0 +1,360 @@
+# Task Plan: XAttention BSA 模块化集成
+
+## Goal
+将 XAttention BSA 策略按照统一接口集成到 nano-vllm 的 sparse policy 框架中，实现模块化设计。
+
+---
+
+## 强制要求：使用 Hive-Mind 集群思考
+
+**必须使用 Claude Flow MCP 的 hive-mind 集群进行深度推理，提高实现精度。**
+
+### 启动 Hive-Mind 的方式
+
+在每个复杂阶段开始前，必须执行以下步骤：
+
+1. **初始化 Hive-Mind 集群**：
+   ```python
+   # 通过 MCP 调用
+   mcp__claude-flow_alpha__hive-mind_init(
+       topology="mesh",  # 或 "hierarchical", "ring", "star"
+       maxAgents=5,       # 集群大小
+   )
+   ```
+
+2. **生成专业代理（Spawning Specialists）**：
+   ```python
+   # 为不同任务类型创建代理
+   mcp__claude-flow_alpha__hive-mind_spawn(
+       count=3,
+       type="specialist",  # researcher, coder, analyst
+   )
+   ```
+
+3. **广播思考任务**：
+   ```python
+   mcp__claude-flow_alpha__hive-mind_broadcast(
+       message="分析当前架构设计的潜在问题...",
+       priority="high"
+   )
+   ```
+
+4. **获取集群状态和共识**：
+   ```python
+   mcp__claude-flow_alpha__hive-mind_status(verbose=True)
+   mcp__claude-flow_alpha__hive-mind_consensus(
+       action="propose",
+       type="design",
+       value="模块化接口设计方案"
+   )
+   ```
+
+### 适用阶段
+
+以下阶段**必须**使用 Hive-Mind 集群思考：
+
+- ✅ Phase 1: SparsePolicy 基类接口确认
+- ✅ Phase 2: XAttentionBSAPolicy 接口对齐
+- ✅ Phase 3: OffloadEngine 辅助方法模块化
+- ✅ Phase 5: attention.py 集成点验证
+
+其他阶段（Phase 4, 6, 7）可以使用标准思考模式。
+
+### 集群配置建议
+
+```yaml
+# 推荐配置
+topology: mesh          # 网状拓扑，适合并行推理
+maxAgents: 5             # 5个专业代理
+agentTypes:
+  - researcher          # 架构分析
+  - coder              # 代码实现
+  - analyst            # 接口验证
+  - optimizer          # 性能优化
+  - validator          # 正确性验证
+```
+
+### 输出要求
+
+使用 Hive-Mind 后，必须在计划中记录：
+1. 集群产生的关键洞察
+2. 多代理共识达成的决策
+3. 发现的潜在问题和解决方案
+
+---
+
+## 当前架构分析
+
+### SparsePolicy 基类接口
+
+从 `nanovllm/kvcache/sparse/policy.py` 需要确认基类定义：
+
+```python
+class SparsePolicy:
+    # 能力标记
+    supports_prefill: bool
+    supports_decode: bool
+    requires_block_selection: bool
+
+    # 核心方法
+    def select_blocks(self, available_blocks: List[int], ctx: PolicyContext) -> List[int]
+
+    # 可选方法（prefill 专用）
+    def sparse_prefill_attention(self, q, k, v, layer_id) -> torch.Tensor
+
+    # 初始化
+    def initialize(self, num_layers, num_kv_heads, head_dim, num_cpu_blocks, dtype, device)
+    def reset(self)
+```
+
+### 当前 XAttentionBSAPolicy 实现
+
+已实现但需要确认模块化集成的部分：
+- `xattn_bsa.py` - 策略类实现
+- `config.py` - 枚举和参数
+- `sparse/__init__.py` - 策略工厂
+- `offload_engine.py` - 辅助方法
+- `attention.py` - 集成点
+
+## 详细实现计划
+
+### Phase 1: 确保 SparsePolicy 基类接口统一
+
+**任务**: 验证 `SparsePolicy` 基类定义是否包含所有必需的方法
+
+**步骤**:
+1. 读取 `nanovllm/kvcache/sparse/policy.py`
+2. 确认基类定义包含：
+   - `supports_prefill`, `supports_decode`, `requires_block_selection` 类属性
+   - `select_blocks()` 方法
+   - `sparse_prefill_attention()` 方法（可选）
+   - `initialize()`, `reset()` 方法
+3. 如果缺失，补充到基类定义中
+
+**预期结果**: 基类定义完整，所有策略类可以遵循统一接口
+
+---
+
+### Phase 2: XAttentionBSAPolicy 接口对齐
+
+**任务**: 确保 XAttentionBSAPolicy 完全符合 SparsePolicy 接口
+
+**步骤**:
+1. 确认 `xattn_bsa.py` 中的类属性正确：
+   ```python
+   class XAttentionBSAPolicy(SparsePolicy):
+       supports_prefill = True
+       supports_decode = False
+       requires_block_selection = False  # 注意：BSA 内部处理选择
+   ```
+
+2. 确保方法签名与基类一致：
+   - `select_blocks(available_blocks, ctx) -> List[int]`
+   - `sparse_prefill_attention(q, k, v, layer_id) -> Tensor`
+   - `initialize(...)`
+   - `reset()`
+
+3. 添加文档说明：BSA 在 prefill 阶段内部处理 block 选择，因此 `select_blocks` 返回所有可用块
+
+**预期结果**: XAttentionBSAPolicy 完全符合 SparsePolicy 统一接口
+
+---
+
+### Phase 3: OffloadEngine 辅助方法模块化
+
+**任务**: 确保 OffloadEngine 的辅助方法正确定义且模块化
+
+**步骤**:
+1. 确认 `offload_engine.py` 中的辅助方法位置：
+   ```python
+   # 在 OffloadEngine 类中添加这两个方法
+   def load_block_sample_from_cpu(self, cpu_block_id, layer_id, num_samples):
+       """加载采样 tokens 用于估算阶段"""
+       ...
+
+   def load_block_full_from_cpu(self, cpu_block_id, layer_id):
+       """加载完整 block 用于计算阶段"""
+       ...
+   ```
+
+2. 确保方法签名与 `xattn_bsa.py` 中的调用一致
+
+3. 添加适当的文档说明这两个方法的用途和使用场景
+
+**预期结果**: OffloadEngine 提供统一的 block 加载接口
+
+---
+
+### Phase 4: 模块化集成到工厂模式
+
+**任务**: 确保策略创建通过统一的工厂模式
+
+**步骤**:
+1. 检查 `nanovllm/kvcache/__init__.py` 中的 `create_kvcache_manager` 函数
+
+2. 确认策略创建逻辑清晰：
+   ```python
+   # 根据策略类型构建相应的 kwargs
+   if sparse_policy_type == SparsePolicyType.XATTN_BSA:
+       policy_kwargs = {
+           'block_size': getattr(config, 'sparse_block_size', 128),
+           'samples_per_chunk': getattr(config, 'sparse_samples_per_chunk', 128),
+           'threshold': getattr(config, 'sparse_threshold', 0.9),
+           'use_triton': getattr(config, 'sparse_use_triton', True),
+           'stride': getattr(config, sparse_stride', 8),
+       }
+   ```
+
+3. 确认所有策略类型都有相应的 kwargs 构建逻辑
+
+**预期结果**: 通过 `create_sparse_policy()` 创建所有策略
+
+---
+
+### Phase 5: attention.py 集成点验证
+
+**任务**: 确保 attention.py 中的集成点正确调用策略接口
+
+**步骤**:
+1. 检查 `nanovllm/layers/attention.py` 中的 `_chunked_prefill_attention` 方法
+
+2. 确认集成逻辑：
+   ```python
+   # 检测策略是否有 sparse_prefill_attention 方法
+   if sparse_policy is not None and hasattr(sparse_policy, 'sparse_prefill_attention'):
+       if sparse_policy.supports_prefill:
+           # 使用策略的 sparse_prefill_attention 方法
+           o = sparse_policy.sparse_prefill_attention(q, k, v, self.layer_id)
+           # 处理异步 offload
+           return o
+
+       # 否则使用标准流程（Quest, etc.）
+       # ...
+   ```
+
+3. 确保没有绕过策略接口直接调用其他逻辑
+
+**预期结果**: attention.py 通过统一的策略接口调用 BSA
+
+---
+
+### Phase 6: 配置参数模块化
+
+**任务**: 确保配置参数结构清晰，易于使用
+
+**步骤**:
+1. 检查 `nanovllm/config.py` 中的配置结构
+
+2. 确认 XAttention BSA 参数组织清晰：
+   ```python
+   # 通用 sparse 参数
+   sparse_policy: SparsePolicyType = SparsePolicyType.FULL
+   sparse_topk_blocks: int = 8        # Quest
+   sparse_threshold_blocks: int = 4     # Quest
+
+   # XATTN_BSA 专用参数
+   sparse_block_size: int = 128
+   sparse_samples_per_chunk: int = 128
+   sparse_threshold: float = 0.9
+   sparse_use_triton: bool = True
+   sparse_stride: int = 8
+   ```
+
+3. 考虑是否需要参数分组或嵌套配置
+
+**预期结果**: 配置参数清晰，易于理解和使用
+
+---
+
+### Phase 7: 模块化验证测试
+
+**任务**: 创建简单的验证脚本确保模块化集成正确
+
+**步骤**:
+1. 创建 `tests/test_xattn_bsa_integration.py` 测试脚本
+
+2. 验证以下功能：
+   - XAttentionBSAPolicy 可以通过 `create_sparse_policy()` 创建
+   - 策略正确响应 `supports_prefill`, `supports_decode` 查询
+   - `select_blocks()` 方法返回正确结果
+   - OffloadEngine 辅助方法可以正常调用
+   - 在模拟环境中策略可以被正确调用
+
+3. 测试用例：
+   ```python
+   # Test 1: 策略创建
+   from nanovllm.config import Config, SparsePolicyType
+   from nanovllm.kvcache.sparse import create_sparse_policy
+
+   policy = create_sparse_policy(SparsePolicyType.XATTN_BSA)
+   assert hasattr(policy, 'sparse_prefill_attention')
+   assert policy.supports_prefill == True
+   assert policy.supports_decode == False
+
+   # Test 2: 接口一致性
+   # 验证方法签名
+   # ...
+
+   # Test 3: OffloadEngine 辅助方法
+   # ...
+   ```
+
+**预期结果**: 所有测试通过，模块化集成验证成功
+
+---
+
+## 关键设计原则
+
+### 1. 接口统一性
+- 所有策略通过 `SparsePolicy` 基类提供统一接口
+- 工厂模式创建策略实例
+- 策略切换透明，不影响其他模块
+
+### 2. 模块化独立性
+- 每个策略类独立实现
+- OffloadEngine 提供通用辅助方法
+- attention.py 通过策略接口调用，不依赖具体实现
+
+### 3. 可扩展性
+- 添加新策略只需：
+  1. 创建新的策略类继承 `SparsePolicy`
+  2. 添加到 `SparsePolicyType` 枚举
+  3. 在工厂函数中添加创建逻辑
+  4. 添加相应的配置参数
+
+---
+
+## 文件修改清单
+
+### 必须修改的文件
+1. `nanovllm/kvcache/sparse/policy.py` - 确保基类定义完整
+2. `nanovllm/kvcache/sparse/xattn_bsa.py` - 确保接口对齐
+3. `nanovllm/kvcache/offload_engine.py` - 添加辅助方法
+4. `nanovllm/layers/attention.py` - 验证集成点
+5. `nanovllm/config.py` - 确认参数结构
+6. `nanovllm/kvcache/__init__.py` - 确认工厂模式
+7. `nanovllm/kvcache/sparse/__init__.py` - 确认注册逻辑
+
+### 可选创建的文件
+- `tests/test_xattn_bsa_integration.py` - 集成验证测试
+
+---
+
+## 实现状态
+
+- [ ] Phase 1: SparsePolicy 基类接口确认
+- [ ] Phase 2: XAttentionBSAPolicy 接口对齐
+- [ ] Phase 3: OffloadEngine 辅助方法模块化
+- [ ] Phase 4: 工厂模式集成验证
+- [ ] Phase 5: attention.py 集成点验证
+- [ ] Phase 6: 配置参数模块化
+- [ ] Phase 7: 模块化验证测试
+
+---
+
+## 备注
+
+- 此计划专注于模块化集成，不涉及算法优化
+- 所有修改都遵循现有框架的设计模式
+- 重点在于接口统一和模块解耦
+- 测试阶段使用简单脚本验证即可，不需要完整的端到端测试