CDX A2A Slimmer
GA 출시 예정 (Q3 2026)

멀티 에이전트 LLM 통신 비용을
20~30% 절감하는 초저지연 미들웨어

자율 멀티 에이전트 환경에서 기하급수적으로 폭증하는 도구(Tool/MCP) 스키마와 대화 히스토리의 중복 페이로드를
0.08ms 초저지연으로 무손실 정제하여 지능 왜곡 없이 API 비용을 절감하고 엔터프라이즈 데이터 무결성을 보장합니다.

실시간 플레이그라운드 테스트
20 ~ 30%+ 실측 토큰 절감율 CrewAI·AutoGen 실측 (최대 31.55%)
< 0.08ms 초저지연 P99 처리 5,000회 부하 실측 (평균 0.056ms)
Zero Distortion 결정론적 AST 무손실 RFC 8259 코드·수치 100% 보존
< 50MB 사이드카 메모리 점유 C/Rust 기반 무마찰 인메모리 파서

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.

Multi-Agent Applications
CrewAI · AutoGen · LangGraph · Swarm
Raw Payload (100%)
CDX A2A Slimmer Gateway
< 0.08ms In-Memory Proxy (:8080)
Slimmed AST (-30%)
Upstream Frontier LLMs
OpenAI · Claude · Gemini · DeepSeek

글로벌 최신 프론티어 LLM · 에이전트 플랫폼 · 추론 엔진 100% 네이티브 호환

OpenAI GPT-5 / GPT-4.5 / o3 / o1
Anthropic Claude 3.7 Sonnet / 3.5
Google Gemini 2.0 / 3.0 Flash & Pro
DeepSeek-V3 / DeepSeek-R1
Alibaba Qwen 2.5 / QwQ
Meta Llama 3.3 70B / 405B
Fable 자율 에이전트 플랫폼
LangGraph / LangChain
CrewAI
Microsoft AutoGen v0.4
LlamaIndex Workflows
vLLM
SGLang
Ollama
TensorRT-LLM

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

토큰 절감률 31.55% 절감
원본: 1,580 Bytes 슬리밍: 1,081 Bytes

2. 대규모 MCP & 도구 정의 스키마

50개 이상의 사내 DB 및 API 함수를 호출하는 LangGraph 라우팅 워크로드

토큰 절감률 28.40% 절감
원본: 3,420 Bytes 슬리밍: 2,448 Bytes

3. 다자간 에이전트 토론 및 코드 리뷰

Microsoft AutoGen 기반 5인 다자간 코드 리뷰 및 정적 분석 워크로드

토큰 절감률 25.10% 절감
원본: 2,890 Bytes 슬리밍: 2,164 Bytes
예제 프리셋:
입력: 원본 에이전트 페이로드 (샘플 맛보기 데모 · 최대 10,000자) 1,580 Bytes (1,580 / 10,000자)
출력: 무손실 정제 페이로드 (Slimmed Result) 1,081 Bytes
실시간 토큰 절감율: -31.55% (처리 지연시간: 0.056ms, RFC 8259 완벽 준수)
💡 샘플 데모 안내: 본 플레이그라운드는 가벼운 샘플 맛보기용(최대 10,000자)입니다. 대용량 실전 페이로드 및 200+ 플릿 연동 테스트는 무료 티어를 이용하세요.

신속하고 안전한 드롭인(Drop-in) 연동 아키텍처

기존 프레임워크나 모델 코드를 재작성할 필요가 없습니다.
경량 Docker 사이드카 컨테이너를 구동하거나 Python SDK로 즉시 연동을 완료하세요.

STEP 01

터미널 배포 및 사이드카 실행

# [Step 1] 도커 사이드카 컨테이너 백그라운드 실행 (:8080) docker run -d -p 8080:8080 -e TARGET_UPSTREAM="https://api.openai.com" cantorlabs/cdx-a2a-sidecar:latest # [Step 2] 로컬 헬스체크 및 슬리밍 프록시 상태 확인 curl http://localhost:8080/health # {"status": "healthy", "latency_ms": 0.051, "tokens_saved": "31.55%"}
STEP 02

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)
STEP 03

공식 글로벌 배포 레지스트리 & 패키지 다운로드

✓ GA Verified Builds
Python SDK (PyPI)
pip install cdx-a2a-slimmer
공식 PyPI 전 세계 CDN 자동 배포
Docker Hub 공식 이미지
docker pull cantorlabs/cdx-a2a-sidecar:latest
50MB 초경량 Alpine/Scratch 런타임
GitHub 소스 & Dockerfile
git clone https://github.com/cantorlabs/cdx-a2a-slimmer.git
Dockerfile 원본 및 오프라인 번들 포함

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.

✓ Data Integrity Lock

JSON 스키마 명세 및 타입 무결성

`required`, `properties`, `type` 명세를 엄격하게 보존하여 Tool Calling 오류나 런타임 크래시를 방지합니다.

✓ RFC 8259 Compliant

컨텍스트 노이즈 정제 & 어텐션 최적화

AST 수준에서 중복 토큰과 불필요한 메타데이터를 정제하여 트랜스포머 어텐션 효율과 응답 품질을 최적화합니다.

✓ Context Optimization

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.

월간 에이전트 API 호출량: 300만 회 (3.0M / 월)
10만 회 최대 500만 회 (5.0M / 월) ※ 500만 회 초과 대규모 인프라는 Enterprise 전용 플랜으로 지원됩니다.
기존 LLM 비용 (추정)
$24,000 /월
CDX A2A 도입 후 예상 비용
$16,428 ~ $19,200 /월
월간 예상 순이익 절감액 (20% ~ 최대 31.55%)
+$4,800 ~ +$7,572 /월
연간 예상: +$57,600 ~ +$90,864 (약 7,776만 ~ 1억 2,266만 원 · 최대 340% ROI)
※ ROI 산출 기준 및 유의사항:
• 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.
1-MONTH OPEN BETA 현재 개인 개발자 및 연구팀을 위해 Developer 무료 티어(월 10만 회)가 즉시 개방되어 있습니다.
※ Team, Business, Enterprise 상용 플랜은 1달간의 오픈 베타 피드백 수렴 후 정식 출시(GA)됩니다. 사전 대기자 등록 시 얼리버드 30% 추가 할인 혜택이 제공됩니다.
현재 이용 가능 (Open Beta)

Developer

개인 개발자, 프로토타입 및 오픈소스 기술 검증(PoC)

$0 / Free Tier (오픈 베타)
  • 1대 로컬 머신 (개발 환경)
  • 최대 5 동시 에이전트 세션
  • 월 10만 회 슬리밍 호출
  • 기본 AST 스키마 정제 (20% 절감)
  • 커뮤니티 Discord 지원
정식 출시 준비 중

Team

성장 중인 스타트업 및 단일 AI 멀티에이전트 서비스

$499 / 월
  • 최대 5개 Node (Pod) 클러스터
  • 최대 50 동시 에이전트 세션
  • 월 100만 회 슬리밍 호출
  • 도구·대화 토큰 약 20%~30% 무손실 정제
  • RFC 8259 결정론적 스키마 정규화
  • Prometheus 텔레메트리 연동
정식 출시 준비 중

Business

대규모 동시성 트래픽 및 프로덕션 멀티에이전트 서비스

$1,499 / 월
  • 최대 20개 Node (Pod) 클러스터
  • 최대 200 동시 에이전트 세션
  • 월 500만 회 슬리밍 호출
  • 대규모 멀티스레드 동시성 최적화
  • k8s 오토스케일링 및 다중 VPC 지원
  • 기술 지원 전담 우선 응답권 (4h SLA)
기업용 사전 PoC 접수 중

Enterprise

대기업, 금융권, 공공기관 및 사내 폐쇄망 환경

Custom ARR / 전용 견적 (월 $4,999~)
  • 맞춤형 대규모 노드 (50~100+대)
  • 동시 세션 무제한 (전사 스웜)
  • 월 1,500만 회 이상 + 무제한 볼륨
  • 에어갭(Air-Gapped) 폐쇄망 라이선스
  • 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.

Q1. LLMLingua 같은 소형 신경망 기반 프롬프트 압축기와 무엇이 다른가요?
소형 신경망 압축기(Small LM)는 프롬프트 처리 시 50~200ms의 큰 지연시간이 발생하며, 문맥을 요약하는 과정에서 JSON 괄호 누락이나 파라미터 타입 왜곡 같은 치명적인 환각(Hallucination) 위험이 존재합니다. 반면 CDX A2A Slimmer는 지연시간 0.08ms 미만의 결정론적 AST(추상 구문 트리) 파서로 작동하여, 재무 수치, ID 식별자, SQL 쿼리문, Python/C++ 변수명을 단 1비트도 변형하지 않고 100% 원문 그대로 무손실 보존합니다.
Q2. 기존 멀티 에이전트 프레임워크(CrewAI, AutoGen, LangGraph)와 100% 호환되나요?
네, 완벽히 100% 호환됩니다. CDX A2A Slimmer는 투명한 인메모리 프록시로 동작하여 기존 소스코드 수정 없이 즉시 호환됩니다. RFC 8259 표준 JSON과 Pydantic v2 스키마를 완벽히 준수하므로 툴 콜링 오류나 런타임 크래시 없이 안전하게 토큰 비용을 절감합니다.
Q3. 도구 설명문이나 스키마를 슬리밍하면 LLM이 도구(Tool)를 잘못 호출하지 않나요?
핵심 기능 명세와 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.
Q4. 고객사의 데이터나 대화 로그가 외부 서버로 전송되거나 저장되나요? (보안 & 개인정보)
어떤 데이터도 외부 서버로 전송되거나 저장되지 않습니다. CDX A2A Slimmer는 고객사의 로컬 머신 또는 사내 프라이빗 VPC(도커 컨테이너) 내부의 RAM 메모리에서 100% 인메모리로 처리(0.08ms)되며, 어떤 데이터도 디스크에 기록되거나 외부로 유출되지 않는 완전 무상태(Stateless) 구조로 설계되었습니다.
Q5. 기존 멀티 에이전트 프레임워크(LangGraph, CrewAI, AutoGen)와 어떻게 연동하나요?
코드 재작성이 전혀 필요 없습니다. Docker 사이드카를 구동한 후 클라이언트의 엔드포인트 주소에 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.
Q6. 실시간 스트리밍(SSE / Streaming) 응답 환경에서도 지연시간(TTFT) 증가가 없나요?
지연시간 증가가 전혀 없습니다. CDX A2A Slimmer는 요청 페이로드를 LLM에 전송하기 직전(Inbound) 단계에서 0.08ms 미만으로 초고속 슬리밍을 완료합니다. 이후 LLM으로부터 수신되는 스트리밍 응답 토큰은 0ms 패스스루(Zero-copy pass-through)로 즉시 브라우저/클라이언트에 직결되므로 사용자 첫 토큰 도달 시간(TTFT - Time to First Token)에 영향을 주지 않습니다.