Amplified Parameter Comprehension System through Opt-In Browser Sandboxes and Multi-Agent Orchestration (A-Query)

A-Query is an architecture for amplified context comprehension in LLMs that couples opt-in browser sandboxes (WebGPU/WebAssembly) with domain-specialized multi-agent orchestration, semantic prompt compression, KV-cache compression, and RAG with source traceability.On the client, A-Query performs chunking, saliency analysis (POS/NER), and Semantic Prompt Compression (PCS) under explicit user consent, encrypting artifacts before transmission. The server side employs efficient attention (sparse/compressive) and optimized memory for long-context workloads, trading off quality, latency, and cost.Each specialized agent returns evidence-grounded outputs; a consensus layer merges them and exposes a transparency panel with steps and citations —without revealing raw chain-of-thought.The paper contributes system design, mathematical grounding (rate–distortion view of semantic compression), security/privacy considerations (opt-in, isolation, encryption), and an evaluation protocol (quality, token/latency savings, ablations).Expected impact: significant cost/latency reductions on large-context tasks, improved fidelity, and better adoption in regulated domains by providing practical transparency and data control.Keywords: LLM, sparse attention, semantic compression, KV-cache, WebGPU, WebAssembly, RAG, multi-agent, transparency, privacy. A-Query es una arquitectura de comprensión amplificada de contexto para LLMs que combina sandboxes opt-in en el navegador (WebGPU/WebAssembly) con orquestación multi-agente por dominio, compresión semántica de prompt y compresión de KV-cache, más RAG con trazabilidad de fuentes.En el cliente, A-Query realiza chunking, análisis de saliencia (POS/NER) y Prompt Compression Semántica (PCS) bajo permisos explícitos, cifrando los artefactos antes del envío. En el servidor, integra atención eficiente (dispersa/compresiva) y memoria optimizada para contextos largos, balanceando calidad, latencia y costo.Cada agente especializado produce respuestas verificables con evidencias, y un agregador de consenso fusiona resultados, mostrando al usuario un panel de transparencia con pasos y citas —sin exponer cadena de pensamiento cruda.El trabajo aporta diseño, fundamentos matemáticos (formulación rate–distortion para compresión semántica), consideraciones de seguridad/privacidad (opt-in, aislación, cifrado) y un protocolo de evaluación (calidad, ahorro de tokens/latencia, ablations).Impacto esperado: reducción sustancial de costo y latencia en tareas con mucho contexto, aumento de fidelidad y adopción en dominios regulados (legal, salud, finanzas, ingeniería), al ofrecer transparencia práctica y control de datos.Palabras clave: LLM, atención dispersa, compresión semántica, KV-cache, WebGPU, WebAssembly, RAG, multi-agente, transparencia, privacidad.