TL;DR

FastContext-1.0-4B-SFT는 저장소 탐색을 전담하는 경량 서브에이전트로 설계되어 메인 코딩 에이전트가 불필요한 파일 읽기와 검색으로 소모되는 토큰을 대신 처리한다. 핵심 작동은 입력 쿼리를 검색 의도로 변환한 뒤 READ, GLOB, GREP를 병렬 호출하고 관찰 기반으로 탐색을 정교화하여 최종적으로 파일 경로와 라인 범위 형태의 압축된 증거를 반환하는 것이다. SFT로 초기 탐색 행동을 학습한 뒤 GRPO 기반 강화학습으로 파일·라인 F1과 병렬 탐색 보너스, 형식 준수를 보상 신호로 최적화했으며 통합 실험에서 정확도 최대 5.5% 향상과 토큰 최대 60% 수준 절감이 관찰되었다. 이 접근은 탐색과 해법 생성을 명확히 분리함으로써 메인 에이전트의 문맥 품질을 높이고 추론 비용을 줄이는 대신 탐색 전용 인터페이스와 도구 지원이 필요하다는 운영적 제약을 수반한다.

핵심 포인트

• 탐색 전용 서브에이전트로 설계되어 메인 에이전트 문맥 오염을 줄이는 아키텍처적 분리를 채택했다.
• 단순한 검색 도구가 아니라 관찰-정교화 루프와 라인 범위 인용을 통해 증거의 정밀도를 확보하는 탐색 행동을 학습했다.
• 병렬 READ/GLOB/GREP 호출을 한 턴 내에서 조합해 초기 탐색의 폭과 효율을 동시에 높이는 실행 전략을 사용한다.
• 메인 에이전트의 종단 간 정확도를 모든 주요 메인 에이전트와 벤치마크에서 개선했으며 최대 5.5%의 정확도 향상과 최대 60% 수준의 토큰 절감을 보고했다.

벤치마크