Anton Hristov 论文：改写推理历史为压缩状态记录，降低 Agent 后续 token 成本

Anton Hristov 的论文通过因果实验证明，无需重训模型，将冗长推理轨迹改写为紧凑状态记录，即可缩短开源权重模型后续生成长度并降低 token 开销。研究受 GPT-5.5 或采用紧凑 scratchpad 的传闻启发，为优化 Agent 成本提供了参考。