Headroom 上下文压缩器

在内容发给大模型之前先压缩,帮 AI 智能体节省用量的本地工具

需要技术AI 整理,待开发者认领智能体技能与插件
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这个项目只有源代码,需要会编程才能用。

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星标
7.9万
GitHub 下载量
1.5万
复刻
6126
主要语言
Python
许可证
Apache-2.0
最近更新
复制安装指令(给 AI 编程工具)

粘贴到 Codex、Claude Code、Cursor、Trae 等 AI 编程工具里,回车就会开始安装。第一次复制前请先阅读风险提示。

这些文件由项目作者放在 GitHub 上,本站不开发、不托管这些软件,也不检测其代码;国内访问 GitHub 可能较慢。使用前请阅读 第三方软件风险提示和项目的许可证。 数据更新于 2026/11/01 报告问题

介绍

Headroom 是 Headroom Labs 推出的开源上下文压缩层。它在工具输出、日志、文件、RAG 片段和对话历史送入大模型之前先做压缩,目标是在答案不变的前提下减少 token 用量。压缩在本机完成,内容不会发往外部服务。

它可作为 Python 或 TypeScript 库调用,也能以本地代理、智能体包装命令或 MCP 服务器形式运行,适配 Claude Code、Codex、Aider、Cline、Kimi CLI 等编程代理,兼容 OpenAI 接口的客户端也可经代理接入。公司另有付费企业版。

能做什么

  • 针对 JSON、代码和普通文本使用不同的压缩方式,原文缓存在本地,可按需取回
  • 在多个智能体之间共享记忆并去重
  • 从失败的会话中提取修正经验,并标出会破坏提示词缓存的内容

运行需要:Python 3.10 以上或 Docker;所用大模型服务的 API 访问权限;默认开启匿名统计,可关闭

这段介绍由 AI 根据项目的公开说明整理,可能有疏漏,以项目主页为准。

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