Cursor stellte eine token-effiziente Methode vor, bei der KI-Agenten während der Inferenz gezielt relevante Daten abrufen statt statischen Kontext laden. Dazu zählen das Behandeln von Tool-Ausgaben als Dateien, das Zusammenfassen vergangener Chats und selektives Laden von Werkzeugen via Agent Skills-Standard.