Bộ đệm suy nghĩ là một phương pháp để tăng tốc độ suy luận bằng cách tích lũy các mẫu suy nghĩ được trích xuất từ các vấn đề đã được giải quyết trong quá khứ và gọi chúng ra và sử dụng lại chúng để giải quyết các vấn đề mới.
Buffer of Thoughts là phương pháp lưu trữ các "mẫu suy nghĩ" được trích xuất từ một nhóm các vấn đề đã được giải quyết trước đó trong metabuffer, thay vì xây dựng quy trình suy luận từ đầu mỗi lần như Tree of Thoughts hay Chain of Thoughts, và khi có vấn đề mới xuất hiện, một mẫu có mức độ tương đồng cao sẽ được truy xuất và áp dụng. Tiêu chí đánh giá tiêu chuẩn ngành bao gồm khả năng giảm số lượng mã thông báo được tiêu thụ trong khi vẫn duy trì độ chính xác bằng cách loại bỏ chi phí xây dựng lại bước suy luận bằng cách tạo mẫu. Trong hoạt động thực tế kể từ năm 2026, người ta đã chỉ ra rằng nếu độ chi tiết của mẫu được đặt không chính xác thì tính linh hoạt sẽ giảm và cạm bẫy là độ chính xác sẽ giảm do các định dạng sự cố không mong muốn. Ngoài ra, các suy luận bổ sung để trích xuất và cập nhật mẫu sẽ cộng lại thành chi phí API, vì vậy, trong thực tế, phương pháp lựa chọn cơ bản là xem xét sự cân bằng giữa số lượng lệnh gọi API suy luận và chi phí vận hành mẫu, đồng thời tránh sử dụng chúng cho các tác vụ yêu cầu lời nhắc đơn giản và tập trung vào các tác vụ liên tục xử lý cùng một loại vấn đề.