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# Fast Context

> Fast Context は、SWE-grep モデルを活用し、コードベースから関連するコードを最大 20 倍高速に取得できる特化型のサブエージェントです。

Fast Context は Devin Desktop の特化型サブエージェントで、従来のエージェントベースの検索と比べて、コードベースから関連するコードを最大 20 倍高速に取得します。これにより、Cascade は最先端モデルの高い性能を維持したまま、大規模なコードベースをすばやく理解できます。

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<div id="using-fast-context">
  ## Fast Contextの使用
</div>

Cascadeがコード検索を必要とするクエリを受け取ると、Fast Contextが自動的にトリガーされます。

次のような場合は、Fast Contextが機能しているとわかります:

* Cascadeがコードベース全体から関連するファイルをすばやく特定する
* 大規模なコードベースに対するクエリが以前よりも速く完了する
* Cascadeが無関係なコードを読む時間が短くなる

<div id="how-it-works">
  ## 仕組み
</div>

Fast Context は、高速なコード検索専用に学習されたカスタムモデル `SWE-grep` と `SWE-grep-mini` を利用します。これらのモデルは、従来の埋め込み検索の速度と、エージェントによる探索の賢さを組み合わせています。

コードベース内の検索が必要なクエリを Cascade に送ると、Fast Context が自動的に起動し、次のことを行います。

1. 並列のツール呼び出しを使って、関連するファイルとコード箇所を特定する
2. 複数の検索を同時に実行する
3. 数分ではなく数秒で、対象を絞った結果を返す

このアプローチにより、前提情報の汚染を防ぎつつ、従来の速度と精度のトレードオフを緩和できます。検索処理を専用のサブエージェントに委任することで、Cascade は実際のタスクに集中するために、前提情報の予算と推論能力を温存できます。

<div id="swe-grep-models">
  ## SWE-grep Models
</div>

Fast Context は、SWE-grep モデルファミリーを基盤としています。

* **SWE-grep**: 複雑な取得タスク向けに最適化された高性能モデル
* **SWE-grep-mini**: 毎秒 2,800 token を超える超高速モデル

どちらのモデルも、並列ツール呼び出しと効率的なコードベースナビゲーションに優れるよう、強化学習によって訓練されています。1ターンあたり最大 8 件の並列ツール呼び出しを、最大 4 ターンにわたって実行できるため、コードベースの異なる箇所を同時に探索できます。

これらのモデルは、異なるオペレーティングシステムや開発環境でも一貫した性能を確保するため、クロスプラットフォーム互換の限定されたツールセット (grep、read、glob) を利用します。