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Headroom：AI代理上下文压缩开源工具
原标题：chopratejas/headroom
TL;DR · 一句话结论
Headroom是一个开源库/代理/MCP服务器，在内容送入LLM前自动压缩，减少60-95% token，支持多种压缩算法和可逆恢复，兼容主流AI代理工具。
主要内容
- 01支持库、代理、MCP三种集成模式
- 02提供6种压缩算法，包括专门代码AST压缩
- 03可逆压缩，原始内容本地保留可按需恢复
- 04支持跨代理共享记忆和失败自动学习
- 05兼容Claude Code、Codex、Cursor等主流代理
- 06已发布Python和npm包，开源Apache 2.0
背景
AI代理在运行中常需将大量工具输出、日志、RAG结果塞入提示词，导致token消耗巨大。现有方案多基于外部API或只针对文本，无法在本地运行且不可逆。Headroom提供本地优先、多内容类型、可逆的压缩层，旨在不改变代理代码的情况下大幅减少token用量。
为什么值得关注
对AI工具用户而言，该工具可直接降低调用LLM的成本（token减少60-95%），同时保持答案质量。无需修改现有代码即可通过代理或库集成，尤其适合高频使用AI编码代理的开发者。可逆设计避免了信息丢失风险。
🇨🇳
对中国用户与市场
国内用户可正常通过PyPI/npm安装使用，但需注意网络获取HuggingFace模型可能受限。可离线使用本地算法。开源项目符合自主可控趋势，适合引入到国内AI开发工具链中。
继续关注
⚠尚未确定的部分
- ·需要Python 3.10+环境，部分旧系统可能不支持
- ·压缩效果依赖内容类型，极端场景可能影响准确度
- ·当前主要适配英文内容，对中文压缩效果有待验证
- ·作为新项目，长期维护和社区支持尚未稳定
→可采取的行动
- ·使用 'pip install headroom-ai[all]' 安装体验
- ·运行 'headroom wrap claude' 测试Claude Code集成
- ·用 'headroom proxy --port 8787' 零代码接入现有应用
- ·在GitHub关注项目更新，或加入Discord社区反馈
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