LLM 기반 에이전트(LLM-based agents)는 여러 차례의 의존적인 추론(inference)과 도구 호출(tool calls)을 통해 사용자 작업을 해결하며, 작업이 도착했을 때 총 비용을 알 수 없는 워크로드(workload)를 생성합니다. 기존의 멀티 턴(multi-turn) 시스템은 턴(turn)을 스케줄링 단위로 유지하며, 턴마다 프리필(prefill)과 디코드(decode)를 분리할지 여부를 결정합니다. 이러한 결정은 턴의 디코드 길이, 도구 동작, KV 성장량에 달려 있는데, 이 수치들은 스케줄러가 동작해야 하는 시점에는 관찰할 수 없으므로 시스템이 이를 예측하도록 강제합니다. 우리는 이러한 예측에 대한 의존성이 워크로드가 아닌 스케줄링 단위에 의해 강제된다는 것을 보여줍니다. 스케줄링 단위를 턴에서 대화(conversation)로 격상하면 턴 수준의 불규칙성이 안정적인 2단계 구조로 전환됩니다: 1) 연산 집약적인(compute-bound) 첫 번째 턴의 프리필(prefill)에 이어 2) 긴 메모리 집약적(memory-bound) 테일(tail)이 뒤따릅니다. 따라서 대화를 스케줄링 단위로 사용하면, 배치는 직접 관찰 가능한 수치인 첫 번째 턴의 입력 길이와 디코더당 KV 점유율(KV occupancy)을 읽는 문제로 축소됩니다. 우리는 이 원칙을 ConServe에 구현하였으며, ConServe는 첫 번째 턴의 프리필을 고처리량 프리필러(high-throughput prefiller)로 라우팅하고, KV 캐시(KV cache)를 정확히 한 번 전송하며, 디코드 측 비용에 대한 학습된 모델 없이 대화의 전체 테일 동안 단일 디코더에 고정(pin)합니다. 턴별 예측 베이스라인과 비교했을 때, ConServe는 마지막 턴의 TBT(Time Between Tokens)와 SLO(Service Level Objectives)를 유지하면서도 p95 첫 번째 유효 토큰 도달 시간(time-to-first-effective-token, 대화의 첫 번째 사용자 가시적 출력 지연 시간)을 51.08% 단축하고 에너지 효율을 7.51% 향상시켰습니다. 이 두 단계를 이기종 GPU 계층(heterogeneous GPU tiers)에 매핑하면 에너지 효율이 22.75% 추가로 향상됩니다.