에지 디바이스의 멀티 에이전트 LLM 시스템은 잠재적 컨텍스트를 효율적으로 손절해야 하지만, 현재의 실용적인 선택은 비용이 많이 드는 재-프리필 또는 정밀도 전역 KV 전송입니다. 우리는 토큰 단위의 혼합 정밀도 할당, 자체 포함 CacheCard 표현, 그리고 HuggingFace 호환 캐시 주입 경로를 결합한 양자화된 KV-Cache 손절 에이전트 간의 QKVShare 프레임워크를 연구합니다. 현재 결과는 원래 초안보다 좁지만 명확한 이야기를 지지합니다: Llama-3.1-8B-Instruct 과 150 GSM8K 문제에서, 반복적인 손절 하에 적응형 양자화는 여전히 경쟁력 있고, 더 깊은 홉과 더 높은 예산 설정에서 균일 양자화에 대해 가장 명확한 이점을 보입니다. 손절 지연 시간 측면에서, QKVShare 경로는 모든 테스트된 컨텍스트에서 완전 재-프리필 대비 TTFT 를 줄입니다. 1K 컨텍스트의 명목 130.7 ms vs. 150.2 ms 에서 8K 컨텍스트의 명목 397.1 ms vs. 1029.7 ms 로, 현재 QKVShare 지연 시간 경로는 주입 후 생성이 카드 생성보다 지배적입니다. 이러한 결과는 양자화된 KV 손절을 유망한 에지 디바이스 시스템 방향으로 위치시키지만, 더 강력한 컨트롤러 아벨레이션과 애플에 대한 애플레런 비교의 필요성을 강조합니다.