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Headroom：AI 智能体的上下文压缩层

Headroom 是专为 AI 智能体设计的上下文压缩层，可减少 60 - 95% 的 token 使用量。它提供了库、代理、MCP 等多种形式，包含 6 种算法，采用本地优先策略，支持可逆压缩。

功能特性

1.多形式支持

-库形式：可在 Python 或 TypeScript 中使用 `compress(messages)` 函数，能嵌入到任何应用中。

-代理形式：运行 `headroom proxy --port 8787`，无需更改代码，支持任何语言。

-智能体包装：通过一条命令 `headroom wrap claude|codex|cursor|aider|copilot` 对智能体进行包装。

-MCP 服务器：提供 `headroom_compress`、`headroom_retrieve`、`headroom_stats` 等功能，供任何 MCP 客户端使用。

2.跨智能体内存：在 Claude、Codex、Gemini 等智能体间共享存储，自动去重。

3.失败学习：`headroom learn` 可挖掘失败会话，将修正内容写入 CLAUDE.md / AGENTS.md。

4.可逆压缩（CCR）：原始内容不会被删除，LLM 可按需检索。

工作原理

智能体或应用（如 Claude Code、Cursor、Codex、LangChain 等）产生的提示、工具输出、日志、RAG 结果和文件等内容，会先经过 Headroom 处理。Headroom 本地运行，确保数据安全，其内部包含多个组件：

-CacheAligner：稳定前缀，使提供商的 KV 缓存能够命中。

-ContentRouter：检测内容类型，选择合适的压缩器。

-SmartCrusher：用于压缩 JSON 数据。

-CodeCompressor：基于 AST 对 Python、JS、Go、Rust、Java、C++ 等代码进行压缩。

-Kompress - base：基于 HuggingFace 模型，对文本进行压缩。

-CCR：本地存储原始内容，LLM 可按需调用 `headroom_retrieve` 进行检索。

处理后的压缩提示和检索工具将传递给 LLM 提供商（如 Anthropic、OpenAI、Bedrock 等）。

快速开始

1.安装

- Python：`pip install "headroom - ai[all]"`

- Node / TypeScript：`npm install headroom - ai`

2.选择模式

- 包装编码智能体：`headroom wrap claude`

- 代理模式：`headroom proxy --port 8787`

- 库模式：`from headroom import compress`

3.查看节省效果：`headroom stats`

实际效果

-节省 token：在实际智能体工作负载中，如代码搜索、SRE 事件调试、GitHub 问题分类、代码库探索等场景，可大幅减少 token 使用量，最高节省 92%。

-保持准确性：在标准基准测试中，如 GSM8K、TruthfulQA、SQuAD v2 等，能保持较高的准确性。

智能体兼容性

支持多种智能体，如 Claude Code、Codex、Cursor、Aider、Copilot CLI、OpenClaw 等。通过 `headroom proxy` 可兼容任何 OpenAI 兼容的客户端，MCP 原生支持 `headroom mcp install`。

使用场景

-适合使用的场景：日常运行 AI 编码智能体，希望在不更改代码的情况下节省成本；跨多个智能体工作，需要共享内存；需要可逆压缩，确保原始内容可随时检索。

-不适合使用的场景：仅使用单一提供商的原生压缩功能，且不需要跨智能体内存；在沙盒环境中，无法运行本地进程。

集成方式

可集成到各种技术栈中，包括 Python 应用、TypeScript 应用、Anthropic / OpenAI SDK、Vercel AI SDK、LiteLLM、LangChain、Agno、Strands、ASGI 应用、多智能体共享上下文等。

内部组件

-SmartCrusher：通用 JSON 压缩器，支持数组、嵌套对象和混合类型。

-CodeCompressor：基于 AST 对多种编程语言代码进行压缩。

-Kompress - base：HuggingFace 模型，基于智能体轨迹训练。

-图像压缩：通过训练的 ML 路由器实现 40 - 90% 的压缩率。

-CacheAligner：稳定前缀，提高 Anthropic/OpenAI KV 缓存命中率。

-IntelligentContext：基于分数的上下文适配，学习重要性。

-CCR：可逆压缩，LLM 可按需检索原始内容。

-跨智能体内存：共享存储，自动去重。

-SharedContext：在多智能体工作流中传递压缩上下文。

-headroom learn：基于插件挖掘 Claude、Codex、Gemini 的失败会话。

安装方式

- Python：`pip install "headroom - ai[all]"`

- TypeScript / Node：`npm install headroom - ai`

- Docker：`docker pull ghcr.io/chopratejas/headroom:latest`

文档与社区

提供详细的文档，包括快速入门、架构、代理、压缩原理、MCP 工具、CCR 可逆压缩、内存缓存优化、失败学习、基准测试、配置、限制等内容。社区方面，可通过 Discord 交流问题、反馈和经验，Kompress - base 模型可在 HuggingFace 上查看。

贡献与许可

欢迎贡献代码，可克隆仓库 `git clone https://github.com/chopratejas/headroom.git` 并进行开发。项目采用 Apache 2.0 许可。Headroom 究竟还会在 AI 领域带来哪些惊喜呢？