Google 论文提出显式状态替代对话历史，长程 agent 省 token 更准

Google 发表论文《SKILL.state: Scalable Long-Horizon Agent Skills》（arXiv:2608.26263，已被 EMNLP 接收），主张长程 agent 不需要不断增长的对话历史，改用小而显式的执行状态即可完成任务。实验显示这一方案可节省约 16 倍 token，同时还能提升任务准确性，为构建可扩展的长程 agent 提供了新思路。

2026-08-29 ~ 2026-08-29 · 2 条相关

• Google 论文主张砍掉 agent 对话历史，显式状态让 token 省 16 倍 — rohanpaul_ai · 2026-08-29

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