リソースを考慮した最適化

ワークロードの需要とパフォーマンス要件に応じて、計算リソースを動的に調整する。

特定のタスクに対するコストとパフォーマンスのトレードオフに基づいて、AI モデルをインテリジェントに選択する。

パフォーマンスを維持しながら、AI 推論を最小限のエネルギー消費になるよう最適化する。

キャッシング、圧縮、ガベージコレクションといった戦略を通じて、メモリ使用量を効率的に管理する。

予測的なプリロード、キャッシング、リクエストの最適化を通じて、応答時間を最小化する。

次のクエリを待つ代わりに、ユーザー操作の合間のアイドル時間を使ってバックグラウンドで推論を行う。エージェントはメモリを再編成・圧縮し、必要になりそうな推論を事前に計算し、想定される質問に先回りして答えることで、作業をレイテンシに影響するクリティカルパスから外す。推論時には答えがほぼ用意されており、テスト時計算とレイテンシを削減できる。

完全一致の文字列照合ではなく埋め込みの類似度をキーとしてLLMやエージェントの応答をキャッシュし、意味的に等価なクエリが保存済みの回答を再利用できるようにする。類似度のしきい値でヒットを判定し、鮮度のTTLで陳腐化を抑え、無効化ポリシーでソースデータの変更時にエントリを破棄する。これにより大量トラフィックでのコストとレイテンシを削減でき、プロンプト接頭辞キャッシュやKVキャッシュとは区別される。

トークン、ドル、実時間、ツール呼び出し回数について、タスクごと・セッションごとに厳格に強制される予算を設け、事後のコストアラートではなく各呼び出しの前にチェックして実行を一時停止または終了する。仕組みには、次の呼び出しがプロバイダーに届く前に予算超過による停止を発生させる事前予算チェック、暴走ループで作動するトークン速度サーキットブレーカー、進捗のないサイクルを止めるループ検出器、親エージェントが子エージェントに超過不能な支出上限を付与する委譲型予算上限が含まれる。単価を下げるために安価なモデルへ振り分けるものの上限を強制せず支出を止めない `cost-aware-model-selection` とは区別される。