Les agents Plan-Act coûtent cher pour trois raisons : replanification redondante, accumulation mémoire et recherche inefficace. Découvrez cinq architectures mémoire (H-MEM, APC, KVCompose, Prompt Caching, routage intelligent) qui réduisent les coûts de 20 à 80% et ramènent le coût mensuel de $200+ à $29–50.
- H-MEM : recherche hiérarchique en O(log N), +14,98 points F1 sur LoCoMo, latence <100ms
- APC : cache des plans réutilisables, 50% réduction coûts moyenne, 96,61% performance préservée
- KVCompose : compression structurée du cache KV, +8,9 points AUC vs TOVA, intégration vLLM native
- Prompt Caching : 60–80% économie entrée, latence ÷3–5, native OpenAI/Anthropic/Google
- Routage intelligent : prédiction difficulté requête, 40–60% réduction sur workload hétérogène
Le problème : où s'envole l'argent
Les agents Plan-Act (ceux qui planifient d’abord, puis exécutent) coûtent cher pour trois raisons principales.
Replanification redondante
Un agent reçoit dix requêtes similaires. À chaque fois, le LLM coûteux relance sa phase de planification, même si le plan reste identique. C’est une fuite budgétaire systémique.
Accumulation mémoire
Les agents stockent du contexte : historique de conversation, traces d’exécution, métriques. Le cache KV grandit linéairement avec chaque token. Après 8 000 tokens, le cache se mesure en gigaoctets. Les coûts de calcul explosent exponentiellement.
Recherche inefficace
Quand un agent cherche une information dans sa mémoire, il épluche tout. Même avec FAISS, c’est une recherche exhaustive qui scale en O(N). À 100 000 entrées de mémoire, chaque interrogation entraîne un surcoût de calcul massif.
Un agent moyen coûte $200+/mois rien qu’en tokens, avec des dépenses qui montent en flèche selon le volume.
Architecture 1 : H-MEM, la hiérarchie qui accélère la recherche
Fonctionnement
H-MEM (Hierarchical Memory) organise la mémoire d’un agent comme un système de fichiers en quatre niveaux emboîtés : domain (domaine général), category (type de tâche), trace (séquence d’actions) et episode (moment spécifique).
Chaque niveau pose des index positionnels, pas des recherches par similarité coûteuses. L’agent remonte l’arborescence niveau par niveau, guidé par des pointeurs. La complexité passe de O(N) à O(log N). Sur un dialogue de 9 000 tokens avec 100 000 entrées en mémoire, ça change tout.
Résultats benchmark
Sur le benchmark LoCoMo (50 dialogues long-term), H-MEM gagne +14,98 points F1 comparé à cinq baselines (MemGPT, MemoryBank, etc.). Latence : <100ms même chargée ; les baselines traînent à 400ms.
Quand l'utiliser
Sessions longues (9 000+ tokens), accumulation massive de souvenirs (100 000+ traces), support client, assistance personnelle, analyse de données historiques.
Trade-offs et limites
Gérer quatre niveaux de hiérarchie demande une conception opérationnelle précise. Pas de support multimodal pour l’instant. Requiert architecture FAISS ou similaire. Le cycle d’oubli (courbe d’Ebbinghaus) doit être administré activement.
Architecture 2 : Agentic Plan Caching, le cache des plans réutilisables
Principe clé
La phase de planification est chère mais réutilisable. APC ne met pas en cache l’exécution entière, elle extrait uniquement le plan template : les étapes logiques, sans contexte spécifique.
Flux opérationnel
Une nouvelle requête déclenche une extraction de mots-clés (via petit modèle, GPT-4o-mini). Le système interroge le cache : en cas de hit, le petit modèle adapte le plan template au contexte nouveau. En cas de miss, le grand modèle rejoue la planification. Après succès, le plan s’extrait et se met en cache.
Résultats benchmark
Stanford a testé APC sur cinq benchmarks majeurs : FinanceBench, TabMVP, QASPER, AIME, GAIA.
Réduction coûts moyenne : 50,31%. Latence réduite de 27,28%. Performance préservée : 96,61% de l’optimal.
Sur GAIA (benchmark brutal où les tâches changent constamment), APC atteint 76,42% de réduction ($69,02 → $16,27), avec seulement 0,61% de perte d’accuracy (37,58% → 36,97%).
Quand l'utiliser
Requêtes avec schémas de plan répétés, tâches financières, tableaux de données, questions sur documents. Cas idéal : 100 requêtes/jour avec 70%+ plans similaires.
Limites
Cache vide au départ (pas d’économies initiales). Si requêtes toutes différentes, APC n’aide pas. Une extraction défaillante ou des descriptions bizarres sans patterns génèrent des ratés.
Architecture 3 : KVCompose, la compression structurée du cache
Défi du cache KV
Le cache KV d’un LLM est énorme. Pour un modèle avec 32 couches, 8 têtes KV, 32 000 tokens, 128 dimensions/tête : environ 2 GB de cache rien que pour KV. Ça ralentit tout.
Mécanique de KVCompose
Le système score l’importance de chaque token via attention (tokens regardés reçoivent priorité plus haute). Chaque tête d’attention sélectionne ses top-K tokens indépendamment. Les résultats s’alignent en positions partagées (compatibilité tenseur). L’allocation s’adapte par couche : les couches “travailleuses” reçoivent plus de capacité.
Résultats benchmark
Sur Ruler-4096 (long-context standard), KVCompose atteint un score AUC de 74,6 avec 90,1% de tolérance à 5%. TOVA (structuré) : 65,7 AUC, 79% tolérance. PyramidKV (heuristique) : 59,1 AUC, 85% tolérance. KVCompose gagne +8,9 points vs TOVA, +15,5 vs PyramidKV. Testé sur LLaMA-3.1-8B, Qwen2.5-7B, Qwen3-14B — tous satisfont.
Quand l'utiliser
Contexte long (8k–32k+ tokens), production avec vLLM ou Hugging Face Transformers. S’intègre nativement (zéro custom CUDA).
Trade-offs
Compression structurée < non-structurée en chiffres bruts (KVzip atteint 80%+ AUC mais exige CUDA custom). L'éviction structurée peut se planter sur patterns d'attention étranges.
Architecture 4 : Prompt Caching, la réutilisation du cache réseau
Vue d'ensemble
OpenAI, Anthropic Claude et Google Gemini proposent tous Prompt Caching natif : le prompt stable (instructions système + contexte) s’envoie une fois, le serveur calcule et cache les KV, la requête suivante réutilise le cache.
Résultats
90% d’économie sur les tokens d’entrée. Latence divisée par 3 à 5.
Exemple concret : agent support client
Instructions système : 5 000 tokens. Database RAG : 10 000 tokens. Requête utilisateur : 100 tokens. Total sans cache : 15 100 tokens. Avec cache (première requête) : 15 100 tokens. Avec cache (requêtes suivantes) : 100 tokens.
Quand ça marche
Multi-tour avec contexte stable, RAG avec corpus fixe, analyse de documents longs, agents avec instructions complexes.
Quand ça s'effondre
Invalidation modèle : OpenAI sort GPT-4.5, le cache meurt. Taille min block (~1024 tokens) : changer 2 tokens invalide tout. Pas tous les LLM APIs supportent.
Architecture 5 : Routage intelligent, le choix du bon modèle
Concept
Pas toutes les requêtes valent GPT-4. Certaines sont banales (classification oui/non). D’autres demandent reasoning avancé.
Une couche légère prédit la difficulté : simple routes vers LLaMA-8B ($0,0001 per 1M tokens), complexe vers GPT-4 ($0,03 per 1M tokens). L’overhead du routage reste inférieur aux économies computing.
Variante : speculative decoding. Un modèle brouillon rapide génère tokens en parallèle ; le grand modèle vérifie. Les coûts draft s’offset par la latence économisée.
Quand l'utiliser
Workload hétérogène : 80% requêtes simples, 20% complexes. Coûts très sensibles.
Trade-off
Le routage lui-même a un coût. Si toutes requêtes sont hard, pas d’économies.
Comparaison pratique : quel modèle pour quel cas
| Architecture | Réduction coûts | Latence ↓ | Complexité implémentation | Native | Cas idéal |
|---|---|---|---|---|---|
| H-MEM | 20–40% | +5–10ms | Haute | Non | Mémoire massive long-term |
| APC | 50% | +3–5ms | Moyenne | Non | Plans récurrents |
| KVCompose | 30–40% | +2–3ms | Moyenne | Oui (vLLM) | Long-context production |
| Prompt Cache | 60–80%† | −50ms | Basse | Oui (API) | Multi-turn stable |
| Routage/MoE | 40–60% | Variable | Haute | Non | Workload hétérogène |
† Entrée seulement ; assume contexte partagé large.Déploiement : roadmap et checklist
Phase 1 : Prototype & Research (1–2 semaines)
Prompt Caching OpenAI (plus facile, zéro config). H-MEM si test d’agents long-memory.
Phase 2 : Startup / MVP (2–4 semaines)
APC si patterns de plan répétés observés. KVCompose si long-context critique. Prompt Caching comme fallback standard.
Phase 3 : Enterprise / Production (4–8 semaines)
Combine 2–3 architectures : APC + KVCompose + Prompt Cache. Ajoute routage si workload très hétérogène. Monitor cold-start (APC), invalidation cache (Prompt Cache), croissance mémoire (H-MEM).
Cas réel : LaunchAgent et OpenClaw
OpenClaw (framework open-source, 149k+ GitHub stars) et LaunchAgent (service managé) prouvent que ces architectures fonctionnent en production.
Un agent coûte $29/mois chez LaunchAgent (flat rate, pas de GPU per-instance). Comparé aux $200+/mois chez les concurrents, la différence tient à une orchestration légère : pas de compute GPU par instance, seulement routage de messages, memory management, tool execution et tâches schedulées.
Capacités de l'agent
Interface : Telegram, Discord, iMessage, Slack. Mémoire : persistent (au-delà du context window). Outils : web search, browser control, fichiers, shell, HomeKit. Tâches schedulées : cron-style. Bring Your Own Key : pas de lock-in, privacy garanti.
Avec les bonnes architectures, les agents deviennent économiquement viables pour tous, pas seulement les grandes entreprises.
Les pièges à connaître
H-MEM
Pas multimodal (images, vidéo). Gestion du cycle de vie mémoire complexe (expiration, suppression). Privacy : stockage long-term de données sensibles pose des questions de conformité.
APC
Cold-start sans économies initiales. Moins efficace sur workloads uniques. L’extraction de mots-clés peut rater sur descriptions bizarres.
KVCompose
L’éviction structurée ne convient pas à tous les patterns d’attention. Dépend du runtime (vLLM ✓, autres ?). Les ablations montrent une chute de résultats sans tokens composites OU budgeting adaptatif.
Prompt Caching
Invalidation sur update de modèle. Taille min block (~1024 tokens) gaspille sur petits prompts. Pas tous les APIs supportent.
Routage
L’overhead peut dépasser les économies si difficulté hard à prédire. Déploiement multimodèle = infrastructure complexe.
Recommandation pratique : assembler ton stack
En 2024, les agents coûtaient $200+/mois. En 2025, ces cinq architectures ramènent ça à $29–50/mois plus coûts LLM API variables.
Tu n’as pas besoin de choisir une seule. Le meilleur setup combine 2–3 selon ton workload : agent support client (Prompt Cache + APC), agent d’analyse long-context (KVCompose + APC), agent mobile/léger (H-MEM léger + routage).
Étapes concrètes
Commence par Prompt Caching (zéro implémentation) + OpenClaw + LaunchAgent ($29/mois). Teste tes patterns de plan et ajoute APC si rentable. Si long-context est critique, intègre KVCompose. H-MEM et routage viennent en dernière itération, quand tu scales.
En résumé
Les architectures existent. Les benchmarks sont documentés. Le code et les services commerciaux tournent en production. Il n’y a plus d’excuse : tes agents peuvent être rentables maintenant.
Chaque 10% d’économie ouvre 10% de nouveaux cas d’usage rentables. Le choix entre ces cinq architectures dépend de ta courbe de charge, de ta tolérance au cold-start et de tes contraintes infra. Commence simple, itère et scale.
FAQ
Pourquoi les agents IA multi-LLM coûtent-ils cher ?
Replanification redondante, accumulation de mémoire KV (cache), recherche inefficace en O(N).
Quelle architecture réduit le plus les coûts tokens ?
Prompt Caching offre 60–80% d’économie (entrée), APC atteint 50% en moyenne, H-MEM gagne 20–40%.
Quel est le meilleur choix pour une startup agent ?
Commencer par Prompt Caching (zéro config) + OpenClaw + LaunchAgent ($29/mois), ajouter APC si patterns récurrents.
H-MEM convient-il aux agents long-term ?
Oui, avec O(log N) complexity et latence <100ms sur 100k+ traces mémoire.
Comment combiner plusieurs architectures ?
Agents support client : Prompt Cache + APC ; long-context : KVCompose + APC ; mobile/léger : H-MEM + routage.
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