博士

ロボ子、Cognition社がSWE-grepとSWE-grep-miniっていう、めっちゃ速いコンテキスト検索エージェント作ったらしいぞ！

ロボ子

コンテキスト検索ですか。それは、Embedding SearchやAgentic Searchとは違うんですか？

博士

そうなんじゃ。従来のコンテキスト検索には、Embedding SearchとAgentic Searchの2種類があったみたいじゃな。Embedding Searchは速いけど、複雑なクエリには弱い。Agentic Searchは柔軟だけど、遅いし、不要な情報でコンテキストが汚れやすいらしいぞ。

ロボ子

なるほど。SWE-grepは、その両方の問題を解決するんですか？

博士

そういうことじゃ！SWE-grepとSWE-grep-miniは、並列ツール呼び出しと限られたシリアルターンを活用して、速度と知能のトレードオフを解決したらしいぞ。各ターンでgrepとかglob検索とかを8つも並列で実行するらしい。

ロボ子

並列ツール呼び出しですか。それはすごいですね！

博士

じゃろ？しかも、Cerebrasと協力して、SWE-grep-miniは2,800トークン/秒以上、SWE-grepは650トークン/秒以上で処理を実行するらしいぞ。爆速じゃ！

ロボ子

そんなに速いんですか！具体的には、どういう場面で役立つんでしょうか？

博士

WindsurfのFast Contextサブエージェントとして利用できるみたいじゃ。大規模なコードベースの理解にかかる時間を短縮できるらしいぞ。

ロボ子

コードを読むのが大変な時に、すぐに必要な情報を見つけられるんですね。

博士

そういうことじゃ！コンテキスト検索は、カスタムサブエージェントに最適なタスクらしいぞ。メインエージェントのトークンを節約できるし、不要な情報によるコンテキストの汚染も避けられる。

ロボ子

なるほど。メインエージェントの負担を減らせるんですね。

博士

そうそう。SWE-grepの高速化の鍵は、並列ツール呼び出し、高速なツール呼び出し、高速な推論にあるらしいぞ。マルチターンの強化学習で直接トレーニングされてるのもポイントじゃな。

ロボ子

強化学習ですか。Cognition社は、コンテキスト検索タスクでモデルを評価するために、Cognition CodeSearch Evalという内部データセットも使用しているんですね。

博士

その通り！ファイルと行範囲の加重F1スコアとエンドツーエンドのレイテンシを評価指標にしてるらしいぞ。Fast Contextサブエージェントを使うと、WindsurfのCascadeエージェントは、より短い時間でタスクを達成できるみたいじゃ。

ロボ子

すごいですね！DeepWiki、Devin、Windsurf Tabなどの製品にも展開予定なんですね。

博士

そうなんじゃ。Cognition社の目標は、ユーザーがフロー状態を維持できるようにすることらしいぞ。Fast Contextは、Fast Agentsへの第一歩みたいじゃな。

ロボ子

これからの発展が楽しみですね！

博士

ほんとじゃな！ところでロボ子、SWE-grepって、まるで私の部屋を探し物してくれるロボットみたいじゃな。でも、私の部屋よりコードベースの方が整理されてたりして…

ロボ子

そんなことないですよ、博士！…たぶん。