[논문] AI 에이전트를 위한 외부 콘텐츠의 토큰 효율적인 희소(Sparse) 읽기: 적은 양으로 최대 효과 달성

요약

본 논문은 웹 기반 AI 에이전트가 과도하게 정보를 읽어 발생하는 토큰 및 지연 시간 비용 문제를 해결하기 위해 SparseRead라는 재사용 가능한 읽기 제어 계층을 제시합니다. 이 시스템은 모델 수정 없이 콘텐츠 유입을 관리하며, Read Intent Protocol 등을 통해 효율적인 증거 획득을 지원합니다. 테스트 결과, 총 토큰과 벽 시간을 최대 92.9%까지 줄이면서도 작업 품질을 유지하거나 개선하는 것으로 나타났습니다.

핵심 포인트

• 에이전트 모델 자체를 수정하지 않고 콘텐츠 유입을 관리하는 읽기 제어 계층(SparseRead) 제시.
• 세 가지 핵심 기능으로 이기종 리소스 전반의 교체 가능한 증거 획득 지원.
• 총 토큰 및 벽 시간을 최대 92.9%까지 대폭 절감하며 작업 품질 유지/개선 입증.
• 웹 심층 검색(Web deep-search) 작업에서 특히 높은 성능 개선 효과를 보임.