RecursiveMAS: 텍스트 대신 잠재 공간에서 생각하는 AI 에이전트, 토큰 75% 절감
AI 에이전트들이 텍스트로 대화하는 대신 잠재 공간에서 내부 표현으로 협업하는 RecursiveMAS 프레임워크가 공개됐다. 중간 과정을 텍스트로 풀지 않고 최종 단계에서만 출력해 토큰 소모를 최대 75% 줄이고 추론 속도를 최대 2.4배 높였다.
AI 에이전트들이 텍스트로 대화하는 대신 잠재 공간에서 내부 표현으로 협업하는 RecursiveMAS 프레임워크가 공개됐다. 중간 과정을 텍스트로 풀지 않고 최종 단계에서만 출력해 토큰 소모를 최대 75% 줄이고 추론 속도를 최대 2.4배 높였다.