arXiv 2610.28577

에이전트를 위한 캐시 엔지니어링

Cache Engineering for Agents

AI2026년 10월 20일추천 111

저자: Tianyu Fu, Ruoxi Wang, Zihan Min, Zhongqi Ren, Zhihao Li, Tengxuan Liu, Shengxu Mu, Hanling Zhang +1

개요

이 논문은 LLM 에이전트가 궤적을 수정하거나 재프리필하지 않고도 활성 KV 캐시를 직접 제어하도록 하는 '캐시 엔지니어링'을 제안한다. 선택한 캐시를 어텐션에서 제외(drop)하고 유지된 키의 위치 인코딩을 조정(repos)할 수 있으며, 이를 구현한 AKV 서빙 엔진은 상태 비저장 인터페이스를 제공하면서 내부적으로 상태를 가진 캐시 재사용, 축출, 복원을 관리한다.

소개

에이전트 궤적이 컨텍스트 한계를 넘어 길어지면 KV 캐시 I/O와 저장이 비용의 대부분을 차지하며, 기존 컨텍스트 엔지니어링(이력 축약이나 요약)은 유지된 컨텍스트의 값비싼 재프리필을 유발하고 정확도를 떨어뜨릴 수 있다.

결과

도구 응답 롤링 드롭 캐시 정책은 임계값 기반 요약 방식과 비교해 평균 벤치마크 점수를 1.7점 높이고 평균 비용을 27.7% 줄였다. AKV는 최대 1.2배의 출력 처리량과 P95 요청 지연 시간 1.5배 개선도 달성했다.

결론

이력을 다시 쓰는 대신 KV 캐시를 직접 관리하는 방식은 장기 과제를 수행하는 에이전트를 더 저렴하고 정확하게 운영할 방법을 제시하며, 재귀적으로 자기 개선된 캐시 정책은 전문가 설계보다 비용을 7.1% 더 줄인다.

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