谷歌浏览器插件缓存管理自动化创新技术探索如下：
利用机器学习算法分析用户行为，自动识别并清理不常用或过期的缓存。通过分析用户的浏览习惯、插件使用频率等数据，智能判断哪些缓存可以被安全清理，从而优化存储空间的使用效率。
采用分层缓存管理策略，将缓存分为静态资源、动态数据和临时文件等不同类别，并为每种类型设置不同的清理规则和优先级。例如，对于频繁更新的动态数据，可以设置较短的缓存有效期；而对于静态资源，则可以适当延长缓存时间以提高加载速度。
开发智能提醒系统，当缓存达到一定阈值时自动通知用户进行清理。同时，允许用户自定义缓存大小限制和清理频率，以满足不同用户的个性化需求。通过提供直观的界面和简单的操作流程，降低用户管理缓存的难度。
实现插件间的缓存共享机制，允许多个插件共用同一套缓存体系，避免重复存储相同的数据。通过建立统一的缓存标识和索引机制，确保不同插件在访问相同数据时能够高效地从缓存中读取，减少网络请求次数和数据传输量。