Lotus: 最適化されたエージェントおよびLLMのバルク処理

- **Lotus**は大規模言語モデル（LLM）を使ったバルク（一括）処理を効率化するオープンソースのフレームワーク。従来のLLM呼び出しを逐次（1件ずつ）行う方式と違い、複数のプロンプトをまとめて処理することでスループットを最適化する。 - エージェンティックなワークフロー（LLMがツールを使い分けたり複数ステップの推論を行う仕組み）の大量実行にも対応。単発のチャット用途ではなく、「数千〜数百万件のデータにLLMを適用したい」というバッチ処理ユースケースを想定。 - 既存の類似ツール（LangChainやLlamaIndex）が汎用的なLLMアプリ構築に重きを置くのに対し、Lotusは「バルク処理に特化した最適化」を売りにしている。具体的にはプロンプトのバッチ詰め込み、キャッシュ戦略、並列実行の自動調整など。 - GitHub上で開発が進んでおり、Pythonベース。企業のデータパイプラインや研究での大規模テキスト分析など、LLMを“計算資源”として大量に使いたい層に向けたプロジェクト。