Headroom は AI エージェントが LLM に送信する前のすべての入力を 60–95% 圧縮するコンテキスト圧縮レイヤーを提供

Hacker News2日前3分で読める

こういう要約が、毎朝あなたのメールに届きます。

3つのポイント

1
Headroom は Python・TypeScript ライブラリ、プロキシ、MCP サーバー、エージェント wrap コマンドなど複数の形式で、ツール出力・ログ・RAG チャンク・ファイル・会話履歴を圧縮してから LLM に送信する。同じ回答を得られるがトークン数は大幅に削減される。
2
SmartCrusher（JSON 用）、CodeCompressor（AST 対応、Python/JS/Go/Rust/Java/C++）、Kompress-base（テキスト用 HuggingFace モデル）の 3 つの圧縮エンジンがコンテンツタイプを自動判定して適用される。CCR（可逆圧縮）により元のデータは永続的に保存され、LLM が必要に応じて取得できる。
3
コード検索 100 件で 17,765 → 1,408 トークン（92% 削減）、GitHub issue トリアージで 54,174 → 14,761 トークン（73% 削減）など、実際のエージェント作業負荷で検証済み。GSM8K、TruthfulQA、SQuAD v2 などの標準ベンチマークでは精度が保たれている。
4
Claude Code・Codex・Cursor・Aider・Copilot CLI・OpenAI 互換クライアントに対応。Python 3.10+ が必須で、pip install "headroom-ai[all]" でインストール可能。