캐시를 지키는 압도적 슬리밍,
멀티 에이전트 통신의 새로운 기준
빅테크 프롬프트 캐시(OpenAI·Anthropic·DeepSeek·vLLM)의 캐시 적중을 100% 안정적으로 유지하면서,
가변적인 대화 턴과 도구 페이로드를 0.08ms 초저지연으로 30% 무손실 슬리밍하여 최적의 통신 효율을 실현합니다.
코드 재작성 없는 투명 인메모리 프록시 구조
CDX A2A Slimmer는 기존 AI 애플리케이션과 업스트림 LLM 엔드포인트 사이에 투명하게 위치합니다.
단 한 줄의 코드 수정 없이 모든 멀티 에이전트 통신 트래픽을 0.08ms 내에 무손실 슬리밍합니다.
글로벌 최신 프론티어 LLM · 에이전트 플랫폼 · 추론 엔진 100% 네이티브 호환
2-Tier Prefix-Tail Split: 캐시 역전 방지 및 듀얼 시너지 메커니즘
캐시 구조를 고려하지 않는 일반적인 텍스트 압축 방식은 매 턴마다 프롬프트 접두사를 임의로 변경하여 캐시 미스(Cache Miss)를 유발하고, 이로 인해 캐시 할인이 취소되어 비용이 오히려 2.5배 증가하는 위험이 있습니다. CDX A2A Slimmer는 페이로드를 2개 층위(2-Tier)로 분리하여 캐시 적중률 100%를 안전하게 유지하면서, 동적 페이로드에 대한 30% 무손실 슬리밍을 동시에 실현합니다.
- 대상: 시스템 프롬프트(System Prompt), 도구(Tool/MCP) 정의 스키마.
- 원리: 도구 함수와 파라미터를 사전식(Canonical Lexicographical)으로 엄격 정렬하고 직렬화 해시를 바이트 단위로 고정.
- 효과: Anthropic, OpenAI, DeepSeek, vLLM에서 Prefix Cache 적중률 100% 유지 (프롬프트 캐싱 할인 안정적 보존).
- 대상: 에이전트 간 턴(Turn), 중간 CoT 추론, 장황한 도구 결과값.
- 원리: 의례적 인사말 소각, 불필요한 공백 축약, 빈 필드 정제(코드·숫자 100% 락다운).
- 효과: 캐시 경계 뒤의 가변 페이로드를 30% 무손실 슬리밍하여 캐시 적중 유지와 함께 최적의 비용 효율 달성.
• 캐시 임계치 보호(Over-Slimming Prevention): 캐시 임계치(1,024 토큰)를 고려하지 않고 정적 스키마(1,100 토큰)를 무리하게 압축하여 950 토큰으로 축소할 경우, 최소 기준선 미달로 캐시 적중 자격이 상실될 수 있습니다.
• CDX의 구조적 제어: 정적 헤드는 1,024 토큰 이상의 캐시 적격 상태로 안전하게 보존하고, 무손실 정제는 경계선 뒤의 동적 대화 테일(Tail)에만 집중하여 캐시 탈락 위험을 원천 방지합니다.
1. CDX A2A Enterprise Sidecar (프로덕션 서버 & K8s 파드)
사내 전용 VPC, 클라우드 쿠버네티스 파드(Pod), 도커 컨테이너 환경에서 자율 멀티 에이전트 간 통신을 가속하는 50MB 초경량 인메모리 프록시입니다.
LangGraph, CrewAI, AutoGen 등 멀티 에이전트 스웜이 주고받는 전체 대화 턴(End-to-End) 트래픽을 지연시간 0.08ms 미만에 종합 20%~31.55% (평균 약 30%) 무손실 정제합니다.
HTTP REST / SSE 프록시 (포트 :8080). 기존 에이전트 애플리케이션의 base_url을 CDX 사이드카로 지정하여 소스코드 재작성 없이 즉시 가속을 개시합니다.
에이전트가 생성한 Python/SQL 코드, UUID 고유값, 금융 수치를 RFC 8259 무손실 원칙에 따라 100% 보존하면서 불필요한 CoT 미사여구만 소각하므로 실측 30%로 자연 수렴합니다.
Prometheus, Datadog, Grafana로 200+ 에이전트별 토큰 절감량, P99 지연시간을 /metrics로 전송하며 전사 툴 호출 감사 로그를 완벽히 격리 보관합니다.
2. CDX MCP Stdio Streaming Proxy (개인 개발자 & 로컬 IDE)
Claude Desktop, Cursor, Windsurf, Zed 등 차세대 AI IDE 개발자를 위한 초저지연 stdio JSON-RPC 2.0 스트리밍 프록시입니다.
매 턴마다 반복 전송되어 토큰 폭탄을 유발하는 도구 정의 스키마(Tool Schemas) 메타데이터 거품을 0.05ms 내에 단독 최대 40%~50% 소각하여 개인 API 비용을 즉각 절감합니다.
설정 파일(claude_desktop_config.json 또는 .cursor/mcp.json)의 도구 명령어 앞에 python -m cdx_a2a_slimmer mcp-proxy -- 만 붙이면 설정이 완료됩니다.
PostgreSQL, GitHub 등 오픈소스 도구 스키마 속 $schema, title, additionalProperties, UI 껍데기 메타데이터를 P vs NP AST Pruner로 제거 (필수 properties 100% 보존).
비정상 패킷 수신 시 원본을 무변형 바이패스하여 런타임 크래시를 방지하고, 실시간 토큰 절감 지표를 sys.stderr로 출력하여 투명하게 옵저버빌리티를 보장합니다.
워크로드별 실측 벤치마크 및 실시간 인터랙티브 검증
실제 멀티 에이전트 프로덕션 환경의 실측 절감 데이터를 확인하고,
브라우저 플레이그라운드에서 직접 원본 페이로드를 입력하여 실시간 슬리밍 결과를 즉시 검증할 수 있습니다.
1. 복합 에이전트 (도구 호출 + CoT 대화)
CrewAI 기반 리서치 및 문서 작성 멀티 에이전트 크루 워크로드
2. 대규모 MCP & 도구 정의 스키마
50개 이상의 사내 DB 및 API 함수를 호출하는 LangGraph 라우팅 워크로드
3. 다자간 에이전트 토론 및 코드 리뷰
Microsoft AutoGen 기반 5인 다자간 코드 리뷰 및 정적 분석 워크로드
신속하고 안전한 드롭인(Drop-in) 연동 아키텍처
기존 프레임워크나 모델 코드를 재작성할 필요가 없습니다.
경량 Docker 사이드카 컨테이너를 구동하거나 Python SDK로 즉시 연동을 완료하세요.
터미널 배포 및 사이드카 실행
애플리케이션 코드 연동
from cdx_a2a_slimmer import slim
# 원본 멀티 에이전트 요청 페이로드 (OpenAI / Claude / DeepSeek 규격)
raw_payload = {
"model": "gpt-4o",
"tools": [{"type": "function", "function": {"name": "query_db", "parameters": {...}}}],
"messages": [{"role": "user", "content": "Hello! As an AI agent, please execute SQL."}]
}
# AST 슬리밍 실행 (지연시간 < 0.08ms, 31.55% 토큰 절감)
slimmed_payload = slim(raw_payload)공식 글로벌 배포 레지스트리 & 패키지 다운로드
pip install cdx-a2a-slimmer
docker pull cdxno1/cdx-a2a-sidecar:latest
git clone https://github.com/oddkyu/cdx-a2a-slimmer.git
엔터프라이즈 무손실 거버넌스 및 신뢰성 보장
신경망 기반 요약 압축기가 아닌 결정론적 AST 파서를 적용하여,
지능 왜곡과 구문 오류를 원천 차단하고 기업 데이터의 완벽한 무결성을 보장합니다.
소스코드 및 데이터 무결성 보장
재무 수치, ID 식별자, SQL 쿼리문, Python/C++ 변수명은 단 1비트도 변형하지 않고 원본 그대로 보존합니다.
JSON 스키마 명세 및 타입 무결성
`required`, `properties`, `type` 명세를 엄격하게 보존하여 Tool Calling 오류나 런타임 크래시를 방지합니다.
컨텍스트 노이즈 정제 & 어텐션 최적화
AST 수준에서 중복 토큰과 불필요한 메타데이터를 정제하여 트랜스포머 어텐션 효율과 응답 품질을 최적화합니다.
월간 호출량 기반 워크로드별 예상 ROI 시뮬레이션 및 요금제
귀사의 월간 API 호출량과 워크로드별 절감 범위(20% ~ 최대 31.55%)에 따른 예상 절감액을 산출하고,
프로젝트 규모와 인프라 환경에 최적화된 4단계 맞춤형 요금제를 선택하세요.
• 상기 시뮬레이션 수치는 멀티 에이전트 워크로드 실측 데이터(도구 호출 스키마, CoT 사유 추론, 멀티턴 대화 등 20.0% ~ 최대 31.55% 절감 범위)와 표준 프롬프트 비용을 기준으로 산출된 예상 범위입니다.
• 고객사의 실제 절감액은 프롬프트 길이, 도구(Tool/MCP) 정의 스키마 밀도, 대화 턴 수 및 타겟 모델(GPT-5, Claude 3.7, DeepSeek 등)의 토큰 단가 체계에 따라 상이할 수 있습니다.
• 귀사 고유 워크로드에 대한 정밀 절감률 분석은 상단 실시간 플레이그라운드에서 직접 테스트하거나 Enterprise 사전 PoC를 통해 확인하실 수 있습니다.
Developer
개인 개발자, 프로토타입 및 오픈소스 기술 검증(PoC)
- ✓ 1대 로컬 머신 (개발 환경)
- ✓ 최대 5 동시 에이전트 세션
- ✓ 월 10만 회 슬리밍 호출
- ✓ MCP Stdio 1-Click 프록시 (Cursor / Claude)
- ✓ 20% ~ 최대 31.5% 무손실 토큰 최적화 및 100% KV-Cache 프리픽스 정규화 기본 탑재
- ✓ 커뮤니티 Discord 지원
Team
성장 중인 스타트업 및 단일 AI 멀티에이전트 서비스
- ✓ 최대 5개 Node (Pod) 클러스터
- ✓ 최대 50 동시 에이전트 세션
- ✓ 월 100만 회 슬리밍 호출
- ✓ 팀원 10인 MCP(로컬 & 원격 SSE) 무제한
- ✓ 도구·대화 토큰 약 20%~30% 무손실 정제
- ✓ Prometheus 텔레메트리 연동
Business
대규모 동시성 트래픽 및 프로덕션 멀티에이전트 서비스
- ✓ 최대 20개 Node (Pod) 클러스터
- ✓ 최대 200 동시 에이전트 세션
- ✓ 월 500만 회 슬리밍 호출
- ✓ 전사 중앙집중형 MCP Gateway & 스키마 캐시
- ✓ k8s 오토스케일링 및 다중 VPC 지원
- ✓ 기술 지원 전담 우선 응답권 (4h SLA)
Enterprise
대기업, 금융권, 공공기관 및 사내 폐쇄망 환경
- ✓ 맞춤형 대규모 노드 (50~100+대)
- ✓ 동시 세션 무제한 (전사 스웜)
- ✓ 월 1,500만 회 이상 + 무제한 볼륨
- ✓ 에어갭 폐쇄망 온프레미스 MCP Hub & 감사 로그
- ✓ PII 제로 트러스트 가명화 금고
- ✓ 사내 SSO (SAML / LDAP) & 24/7 전담 엔지니어
엔지니어링 & 아키텍처 자주 묻는 질문
CDX A2A Slimmer의 초저지연 성능, 무손실 데이터 무결성, 보안 거버넌스 및 프록시 연동에 대해
엔지니어와 기업 담당자들이 가장 자주 묻는 핵심 질문과 명확한 답변을 안내합니다.
required, properties, enum, 데이터 타입 명세가 엄격하게 보존됩니다. 500개 이상의 복합 도구 호출(Multi-Tool Calling) 벤치마크 테스트베드에서 검증한 결과, 도구 호출 정확도(Tool Calling Accuracy)와 파라미터 파싱 정합성을 100.0% 완벽하게 유지했습니다.
base_url="http://localhost:8080/v1"만 지정하거나, Python SDK의 slim(payload) 함수를 호출하면 모든 프레임워크 및 OpenAI/Claude 공식 SDK와 100% 드롭인(Drop-in) 호환됩니다.
2-Tier Prefix-Tail Split 아키텍처를 통해 도구(Tools) 스키마와 시스템 지침을 사전식(Canonical Lexicographical)으로 정규화하여 바이트 단위 불변성을 엄격히 유지합니다. 이를 통해 LLM 제공사의 프롬프트 캐시 적중을 100% 유지하면서, 동적 대화 페이로드 30%를 무손실로 슬리밍하여 안정적이고 실질적인 통신 비용 절감을 구현합니다.