AKV 연구는 긴 에이전트 작업에서 대화문을 잘라 다시 계산하는 대신 KV 캐시의 일부를 drop으로 빼고 repos로 남은 키의 위치를 조정한다. 같은 토큰이라도 캐시 조작 이력이 다르면 상태가 달라지는 문제를 처리하는 서빙 엔진과 코드를 공개했다. 연구진 실험에서는 기존 임계값 기반 요약보다 평균 비용이 27.7% 낮고 점수가 1.7점 높았다. 특정 정책과 평가 조건의 결과이며 문맥을 무제한 보존하거나 모든 작업의 품질을 보장하는 방식은 아니다.