マルチエージェントAIによるトークン使用量削減のガイド

記事の3ポイント

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   静的指示キャッシュ（プレフィックスマッチ）

   LLM が逐次的な処理で同じシステムプロンプトを再読する非効率を防ぐため、事前準備された静的な長文指示をキー・バリューペアとして保存し、参照することで遅延とトークンコストを削減する手法である。

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   セマンティックキャッシュ（意図ベースの検索）

   AI エージェントが既に解決した特定のタスクや質問に対して、その意味的な意図に基づいて過去の回答を再利用することで、重複した処理とトークン消費を防ぐ戦略である。

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   マルチエージェントアーキテクチャの最適化

   複数の AI エージェントを連携させて複雑なワークフローに対処する際、アーキテクチャ自体をスケーリングしてもコストが同等に増大しないよう、トークン使用効率を高める実装戦略が必要となる。