Ramp Labsはマルチエージェントメモリー共有ソリューションを導入し、トークン消費を最大65%削減しました。

By: theblockbeats.news|2026/04/11 14:22:54

BlockBeatsニュース、4月11日、AIインフラ企業Ramp Labsは「Latent Briefing」に関する研究結果を発表し、大規模モデルKVキャッシュの直接圧縮を通じてマルチエージェントシステム間で効率的なメモリー共有を実現し、精度を犠牲にすることなくトークン消費を大幅に削減しました。

主流のマルチエージェントアーキテクチャでは、オーケストレーターがタスクを分解し、ワーカーモデルを繰り返し呼び出します。推論チェーンが延びるにつれて、トークンの使用量は指数関数的に膨張します。Latent Briefingの核心的なアイデアは、注意メカニズムを活用して文脈内の本当に重要な部分を特定し、表現層で冗長な情報を直接廃棄することであり、遅いLLM要約や不安定なRAG検索に依存するのではありません。

LongBench v2ベンチマークテストでは、この方法が驚異的な成果を上げました：ワーカーモデルのトークン消費は65%減少し、中程度の長さの文書（32kから100k）の中央値のトークン節約は49%に達し、全体の精度はベースラインと比較して約3ポイント向上し、各圧縮にかかる追加時間は約1.7秒のみで、元のアルゴリズムと比較して約20倍のスピードアップを達成しました。

実験では、オーケストレーターとしてClaude Sonnet 4を使用し、ワーカーモデルとしてQwen3-14Bを使用し、学術論文、法的文書、小説、政府報告書などのさまざまな文書シナリオをカバーしました。研究はまた、最適な圧縮閾値がタスクの難易度と文書の長さによって異なることを発見しました。難しいタスクは推測的な推論ノイズをフィルタリングするために積極的な圧縮に適しており、長い文書は散発的な重要情報を保持するために穏やかな圧縮により適しています。

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