마이크로소프트가 코드 에이전트의 레포지토리 탐색 과정을 분리하는 FastContext 논문을 발표했어요. 레포지토리 탐색을 별도 에이전트로 분리하여 메인 에이전트의 컨텍스트 비용을 줄일 수 있다는 내용입니다.
연구진은 Attemory라는 검색 엔진을 활용해 레포지토리 내 관련 파일과 라인 범위를 미리 검색하여 Claude Code 에이전트에게 힌트로 제공하는 실험을 진행했어요. 이 방법으로 SWE-QA에서 총 토큰 사용량이 43.8% 감소했습니다.
Attemory는 코드 탐색 외에도 다양한 장기 컨텍스트 소스에 활용될 수 있으며, 레포지토리를 오프라인에서 인덱싱하여 여러 SWE-QA 질문에 재사용할 수 있다는 장점이 있습니다. GPT-5.4 심사관 점수는 큰 차이 없이 유지되었습니다.