这个工具是做什么的
编码智能体的账单大半花在「喂进去的东西」上：工具输出、日志、RAG 片段、文件与对话历史。Headroom 在这些内容到达模型之前做压缩，官方给出的口径是编码智能体可省约 20% token，JSON 类内容可省 60%—95%，并强调答案基本不变。压缩在本地完成，提示与文件内容不上传。它有四种接入方式：Python / TypeScript 库直接调用 compress(messages)；headroom proxy --port 8787 起一个代理，任何语言零改代码接入；headroom wrap <工具> 一条命令包装 Claude Code、Codex、Cursor、Aider、Cline 等十几款工具，headroom unwrap 可撤销；以及提供 headroom_compress / headroom_retrieve / headroom_stats 三个工具的 MCP server。内部按内容类型路由：JSON 走 SmartCrusher、源码走基于 AST 的 CodeCompressor、散文走 Hugging Face 上的 Kompress-v2-base；CacheAligner 会标记出会破坏供应商 KV 缓存前缀的易变内容，且不改写提示。压缩是可逆的（CCR），原文缓存在本地，模型需要全文时可以调 headroom_retrieve 取回。另有跨智能体共享记忆，以及 headroom learn：挖掘失败会话并把纠正写进 CLAUDE.md、AGENTS.md 等文件。
基本信息
- 分类：开发工具
- 厂商 / 团队：Headroom Labs（开源，Apache 2.0）
- 价格：免费（开源，Apache 2.0）
- 收录日期：2026-09-20
- 官网：github.com
适用场景
上下文压缩 · Token 成本 · MCP · 代理模式 · 编码智能体