■ **概要** C++制御平面とPython実行平面を分離し、agentic workloads向けに最適化した高性能LLM推論エンジン。 ■ **特徴・用途** - **アーキテクチャ差別化**: 制御平面を状態機械として実装し、KVキャッシュ・リクエスト生命周期を**型システムレベルで静的保証**（runtime検証でなく compile-time保証）。リソースリークやキャッシュ競合を設計段階で排除。 - **実行性能**: TensorRT-LLMレベルの速度とvLLMレベルの使いやすさを両立。Blackwell向けMLA最速実装を含む。agentic（複数エージェント並行・短い推論・頻繁なコンテキスト切り替え）シーンに特化。 - **開発効率**: 高速道路（C++制御平面）と下道（Python実行平面）を分離し、コア部は正確性、周辺は反復速度を最適化。 ■ **結論** エージェント型ワークロードの推論性能が重視される環境（マルチエージェント協調・リアルタイム応答・高スループット）での採用価値が高い；汎用推論には複雑さのオーバーヘッド。