연구진은 LLM 에이전트 워크플로우의 병렬 구조를 활용하는 Parallel-Synthesis 프레임워크를 제안했어요. Parallel-Synthesis는 병렬 작업 에이전트의 KV 캐시를 직접 활용하여 텍스트 기반 합성 방식의 비효율성을 개선해요. 9개 데이터셋 실험 결과, 기존 방식과 성능이 비슷하거나 능가하며 토큰 생성 시간은 최대 11배 단축되는 효과를 보였어요.