論文の概要: SemanticALLI: Caching Reasoning, Not Just Responses, in Agentic Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.16286v1
• Date: Thu, 22 Jan 2026 19:42:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-26 14:27:27.387595
• Title: SemanticALLI: Caching Reasoning, Not Just Responses, in Agentic Systems
• Title（参考訳）: SemanticALLI: エージェントシステムにおけるキャッシング推論
• Authors: Varun Chillara, Dylan Kline, Christopher Alvares, Evan Wooten, Huan Yang, Shlok Khetan, Cade Bauer, Tré Guillory, Tanishka Shah, Yashodhara Dhariwal, Volodymyr Pavlov, George Popstefanov,
• Abstract要約: PMGのマーケティングインテリジェンスプラットフォームのパイプライン対応アーキテクチャであるSemanticALLIを紹介する。 生成をAIR(Analytic Intent Resolution)とVS(Analytic Intent Synthesis)に分解することで、SemanticALLIは中間表現(IR)を第一級のキャッシュ可能なアーティファクトに構造化した。 我々の構造的アプローチは、83.10%のヒット率を達成するための追加のステージである可視化合成ステージを可能にし、4,023 LLMコールを2.66msで通過させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.029672905329379
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Agentic AI pipelines suffer from a hidden inefficiency: they frequently reconstruct identical intermediate logic, such as metric normalization or chart scaffolding, even when the user's natural language phrasing is entirely novel. Conventional boundary caching fails to capture this inefficiency because it treats inference as a monolithic black box. We introduce SemanticALLI, a pipeline-aware architecture within Alli (PMG's marketing intelligence platform), designed to operationalize redundant reasoning. By decomposing generation into Analytic Intent Resolution (AIR) and Visualization Synthesis (VS), SemanticALLI elevates structured intermediate representations (IRs) to first-class, cacheable artifacts. The impact of caching within the agentic loop is substantial. In our evaluation, baseline monolithic caching caps at a 38.7% hit rate due to linguistic variance. In contrast, our structured approach allows for an additional stage, the Visualization Synthesis stage, to achieve an 83.10% hit rate, bypassing 4,023 LLM calls with a median latency of just 2.66 ms. This internal reuse reduces total token consumption, offering a practical lesson for AI system design: even when users rarely repeat themselves, the pipeline often does, at stable, structured checkpoints where caching is most reliable.
• Abstract（参考訳）: エージェントAIパイプラインは、隠れた非効率性に悩まされる。メトリック正規化やチャートの足場といった同一の中間ロジックを、ユーザの自然言語のフレーズが完全に新規である場合でも、頻繁に再構築する。 従来の境界キャッシュは、推論をモノリシックなブラックボックスとして扱うため、この非効率性を捕捉できない。 冗長推論を運用するために設計された,Alli(PMGのマーケティングインテリジェンスプラットフォーム)内のパイプライン対応アーキテクチャであるSemanticALLIを紹介する。 生成をAIR(Analytic Intent Resolution)とVS(Analytic Intent Synthesis)に分解することで、SemanticALLIは構造化中間表現(IR)を第一級のキャッシュ可能なアーティファクトに高める。 エージェントループ内のキャッシュの影響はかなり大きい。 本評価では, 言語的差異により, ベースラインのモノリシックキャッシングキャップが38.7%のヒット率で上昇した。 対照的に、構造化されたアプローチでは、83.10%のヒット率を達成でき、4,023 LLMコールを最小2.66ミリ秒の中央レイテンシでバイパスすることができる。この内部再利用は、合計トークン使用量を削減し、AIシステム設計の実践的な教訓を提供する。ユーザがほとんど繰り返しない場合でも、パイプラインは、キャッシュが最も信頼性の高い構造化されたチェックポイントで、しばしば行われる。

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