LLM 에이전트가 장기적인 세션(long-horizon sessions)에 배치됨에 따라, 컨텍스트(context)의 축적은 추론 비용을 상승시킵니다. 기존 방식들은 토큰 발자국(token footprints)을 최소화하기 위해 텍스트 프루닝(text pruning) 또는 동적 메모리 제거(dynamic memory eviction)를 활용하지만, 이들의 제약 없는 시퀀스 변이(sequence mutations)는 레이아웃을 변경하여 접두사 불일치(prefix mismatches)와 캐시 무효화(cache invalidation)를 유발합니다. 이는 텍스트 희소성(text sparsity)과 프롬프트 캐시 연속성(prompt cache continuity) 사이의 중대한 트레이드오프(trade-off)를 드러냅니다.

이를 해결하기 위해, 우리는 이중 입도(dual-granularity) 컨텍스트 관리 프레임워크인 TokenPilot을 제안합니다. 전역적으로는, Ingestion-Aware Compaction이 프레임워크 하네스(framework harness)로서 작동하여 프롬프트 접두사(prompt prefixes)를 안정화하고 입력 게이트(ingestion gate)에서 오픈 월드(open-world) 환경 노이즈를 제거합니다. 국소적으로는, Lifecycle-Aware Eviction이 컨텍스트 세그먼트(context segments)의 지속적인 잔여 유용성(residual utility)을 모니터링하며, 작업 관련성(task relevance)이 만료될 때만 콘텐츠 세그먼트를 오프로드(offload)하도록 보수적인 배치 턴(batch-turn) 스케줄을 강제합니다.

격리 모드(isolated mode)와 연속 모드(continuous mode) 모두에서 PinchBench 및 Claw-Eval을 통한 실험 결과, TokenPilot은 이전 시스템들과 비교하여 경쟁력 있는 성능을 유지하면서도 격리 모드에서는 비용을 61% 및 56% 절감하였고, 연속 모드에서는 61% 및 87%를 절감함을 입증했습니다. TokenPilot은 https://github.com/zjunlp/LightMem2 에 있는 LightMem2에 통합되었습니다.