Headroom：AI Agent token 压缩神器

Headroom 是一个开源上下文压缩层，在 LLM 读取前压缩工具输出、日志、RAG 片段、文件及对话历史，平均减少 60–95% token 消耗，且答案一致。本地运行，支持可逆压缩，不会丢失数据。

- 实测效果：代码搜索 token 从 17,765 降至 1,408（-92%），SRE 调试从 65,694 降至 5,118（-92%），GitHub Issue 分类减少 73%，代码库探索减少 47%；基准测试准确率持平甚至微升。
- 三种部署方式：零代码代理 headroom proxy --port 8787，Python/TypeScript 库 compress(messages)，MCP 服务器；也可直接 headroom wrap claude 自动路由 Claude Code、Codex、Cursor、Aider 等。
- 内部压缩器栈：SmartCrusher（JSON）、CodeCompressor（AST 感知，支持 6 种语言）、Kompress-base（自定义 HuggingFace 模型）、CacheAligner（稳定前缀提升 KV 缓存命中），并支持 CCR 可逆压缩。
- 额外功能：跨 Agent 记忆存储（自动去重）和 headroom learn（分析失败会话写入 AGENTS.md）。

GitHub: github.com/chopratejas/headroom

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