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멀티턴 LLM 에이전트 서빙의 복잡성을 평가하기 위한 하드웨어 인식 시뮬레이터인 AGENTSERVESIM을 제안합니다. 기존 시뮬레이터와 달리 도구 호출 공백과 KV 캐시 지역성 등 에이전트 특유의 역학을 반영하여 실제 시스템 동작을 정밀하게 재현합니다.
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원문 바로가기멀티턴(Multi-turn) LLM 에이전트는 모델 호출과 외부 도구 호출(tool invocations)을 교차하여 수행하며, 이로 인해 서빙의 성격이 상태 비저장(stateless) 요청 처리에서 상태 저장(stateful) 프로그램 실행으로 전환됩니다. 이러한 워크로드를 서빙하기 위해서는 턴 간 의존성(turn dependencies), 도구 호출로 인한 공백(tool-induced gaps), 재사용 가능한 KV 상태를 포함한 프로그램 수준의 컨텍스트를 활용하는 스케줄링(scheduling), KV 캐시 관리(KV-cache management), 그리고 라우팅 정책(routing policies)이 필요합니다. 각 설계 지점마다 도착률(arrival rates), 모델 규모(model scales), 서빙 인스턴스 수(serving-instance counts), 메모리 계층 구조(memory hierarchies)에 걸쳐 전용 가속기(accelerator) 시간이 필요할 수 있기 때문에, 실제 시스템에서 이러한 정책을 직접 평가하는 것은 비용이 많이 듭니다. 시뮬레이션은 확장 가능한 대안을 제공하지만, 기존의 LLM 서빙 시뮬레이터들은 상태 비저장 요청 수준(stateless request-level)의 워크로드를 대상으로 하므로 에이전트 서빙의 핵심 역학인 멀티턴 프로그램 실행, 턴 간 캐시 지역성(cross-turn cache locality), 그리고 도구 호출 공백 기간 동안의 KV 캐시 잔류(KV-cache residency)를 생략합니다. 본 논문에서는 멀티턴 LLM 에이전트 서빙을 위한 하드웨어 인식(hardware-aware) 시뮬레이터인 AGENTSERVESIM을 제시합니다. AGENTSERVESIM은 다음과 같은 결합 가능한 모듈을 통해 프로그램 입도(program granularity)에서 서빙 정책을 평가합니다: 프로그램 오케스트레이터(Program Orchestrator)는 프로그램 정체성과 턴 순서를 보존하고, 도구 시뮬레이터(Tool Simulator)는 도구로 인해 발생하는 공백을 구현하며, 세션 인식 라우터(Session-Aware Router)는 캐시 인식을 고려한 디스패치(cache-aware dispatch)를 위해 프로그램-인스턴스 친화성(program-to-instance affinity)을 유지하고, KV 잔류 모델(KV Residency Model)은 HBM, 호스트 DRAM/CXL 및 퇴거(eviction) 전반에 걸쳐 정책에 정의된 KV 배치를 추적합니다. 실제 서빙 배포 및 하드웨어 구성 전반에 걸쳐, AGENTSERVESIM은 완전히 일반 CPU(commodity CPUs)에서 실행되면서도 주요 성능 지표에서 6% 이내의 오차로 실제 시스템 동작을 재현합니다. 이러한 결과는 AGENTSERVESIM이 비용이 많이 드는 가속기에 대한 철저한 배포 없이도 에이전트 서빙 정책에 대한 통제 가능하고 반복 가능한 탐색을 가능하게 함을 보여줍니다.