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Fast Context は Windsurf に搭載された特化型サブエージェントで、従来のエージェント型検索と比べて最大 20 倍の速さでコードベースから関連コードを取得します。これにより、最先端の AI モデルの知能を活かしながら、Cascade が大規模なコードベースを素早く把握できます。

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Fast Context の使用

Cascade がコード検索を必要とするクエリを受け取ると、Fast Context は自動的に起動します。クエリ送信時に Cmd+Enter（Mac）または Ctrl+Enter（Windows/Linux）で手動で有効化することもできます。 Fast Context が動作しているサイン:
  • Cascade がコードベース全体から関連ファイルを素早く特定する
  • 大規模コードベースに対するクエリの処理が従来より速く完了する
  • Cascade が無関係なコードの読み取りに費やす時間が減る

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仕組み

Fast Context は、コードの高速検索に特化して学習されたカスタム AI モデルである SWE-grep と SWE-grep-mini を使用します。これらのモデルは、従来の埋め込み検索の速度と、エージェント型の探索の知性を組み合わせています。 コードベース内の検索を要するクエリを Cascade に送ると、Fast Context が自動的に有効化され、次を実行します:
  1. 並列ツール呼び出しで関連するファイルやコード範囲を特定する
  2. 複数の検索を同時に実行する
  3. 分単位ではなく秒単位で狙いどおりの結果を返す
この手法はコンテキストの汚染を防ぎ、従来の速度と精度のトレードオフを緩和します。取得処理を専門のサブエージェントに委譲することで、Cascade は本来のタスクに対するコンテキスト予算と推論能力を温存できます。

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SWE-grep モデル

Fast Context は SWE-grep モデルファミリーを基盤としています:
  • SWE-grep: 複雑なリトリーバルタスクに最適化された高知能バリアント
  • SWE-grep-mini: 1 秒あたり 2,800 トークン超で処理できる超高速バリアント
両モデルは強化学習で訓練されており、並列ツール呼び出しと効率的なコードベースのナビゲーションに優れています。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 ターンまで実行でき、コードベースの異なる部分を同時に探索できます。 これらのモデルは、さまざまなオペレーティングシステムや開発環境間で一貫したパフォーマンスを確保するために、制限されたクロスプラットフォーム互換のツールセット（grep、read、glob）を使用します。