ReCAは、ジョージア工科大学、ミネソタ大学、ハーバード大学の研究チームによって2025年3月に提案されました。関連する研究成果は「…」という論文に掲載されました。ReCA: リアルタイムかつ効率的な協調型自律エージェントのための統合アクセラレーション”。

ReCAは、協調型具現化エージェントシステムを加速するための特徴量化および共同設計フレームワークであり、タスク効率とシステムのスケーラビリティの向上を目指しています。アルゴリズムレベルでは、ReCAは効率的なローカルモデル処理をサポートし、モデルコストの大幅な削減を実現します。システムレベルでは、ReCAは長期メモリと短期メモリを統合したデュアルメモリアーキテクチャ、集中型と分散型のコラボレーションを組み合わせた階層的な共同計画スキーム、そしてプランガイドに基づくマルチステップ実行を提案し、効率的でスケーラブルな協調型具現化エージェント計算を実現します。ハードウェアレベルでは、ReCAは高レベル計画GPUサブシステムと低レベル計画アクセラレータサブシステムを含む異種ハードウェアシステムを採用し、効率的で堅牢なタスク実行を実現します。