headroom

HeadroomはAIエージェント向けのコンテキスト圧縮レイヤーであり、エージェントが読み取るすべてのコンテンツ——ツール出力、ログ、RAGチャンク、ファイル、会話履歴——をLLMに到達する前に圧縮し、回答の整合性を保ちながらトークン使用量を削減することを目的としています。圧縮処理はローカルで実行され、プロンプトやファイル内容は外部に送信されません。 機能: - ライブラリ: PythonまたはTypeScriptで`compress(messages)`を使用可能。任意のアプリケーションに直接組み込めます。 - プロキシ: `headroom proxy --port 8787`はコード変更不要なローカルプロキシで、OpenAI互換クライアントならどれでも利用可能です。 - エージェントラッパー: `headroom wrap`はClaude Code、Codex、Grok CLI、Cursor、Aider、Copilot CLI、VS Code Copilot、OpenClaw、OpenCode、Cline、Continue、Goose、OpenHands、Mistral Vibe、Oh My Pi、Kimi CLI、ZCodeなどに対応。`headroom unwrap`で設定を元に戻せます。 - MCPサーバー: `headroom_compress`、`headroom_retrieve`、`headroom_stats`のツールを任意のMCPクライアントに公開します。 - クロスエージェントメモリ: Claude、Codex、Gemini、Grok間で共有・重複排除されたメモリストアを提供します。 - `headroom learn`: 失敗したセッションを分析し、修正内容を`CLAUDE.local.md`（デフォルト、gitignore対象）または他のエージェント指示ファイルに書き込みます。 - 出力トークン削減: プロキシ側で冗長性を制御し、モデルが返す出力トークンの削減も可能（送信側だけでなく返信側も対象）。 - 可逆圧縮（CCR）: 圧縮前のオリジナルはローカルにキャッシュされ、`headroom_retrieve`で必要に応じて取得可能です。 動作原理: ContentRouterがコンテンツタイプを検出し、適切な圧縮器を選択します。JSONにはSmartCrusher、コード（Python、JS/TS、Go、Rust、Java、C/C++、Perl）にはAST認識型のCodeCompressor、文章にはHugging Faceでエージェントトレースに学習させたKompress-v2-baseを使用します。CacheAlignerはプロバイダのKVキャッシュプレフィックスを無効化する可能性のある揮発性コンテンツを検出し、live-zone圧縮により凍結されたプレフィックスをバイト単位で同一に保ち、プロバイダキャッシュを維持します。Anthropic/OpenAI SDK、Vercel AI SDK、LiteLLM、LangChain、Agno、Strands、ASGIアプリ、マルチエージェントSharedContext向けのフレームワークアダプタを提供しています。 READMEにはオフラインベンチマーク結果が記載されています：コード検索で21%、SRE障害デバッグで57%、コードベース探索で42%、GitHub課題トリアージで30%のトークン削減効果。繰り返しJSON/ログペイロードでは90%以上の削減が確認されています。10Kトークンでの圧縮遅延は1ミリ秒未満と報告されています。精度評価ではGSM8KとTruthfulQAで差異が検出されず、SQuAD v2とBFCLでは19–32%の圧縮率で97%の精度を維持しています。 インストール: `uv tool install --python 3.13 "headroom-ai[all]"`、`pip install "headroom-ai[all]"`、`npm install headroom-ai`（TypeScript SDKのみ、CLI非対応）、またはDockerイメージ`ghcr.io/headroomlabs-ai/headroom`。Python 3.10+が必要。Apache 2.0ライセンス。細分化されたエクストラには`[proxy]`、`[mcp]`、`[ml]`、`[code]`、`[memory]`、`[vector]`、`[image]`およびフレームワークアダプタが含まれます。