Headroom
Локальное сжатие контекста для агентов: выводы инструментов, логи, файлы и RAG ужимаются до отправки в LLM. Прокси, CLI, библиотека и MCP
Установка
uv tool install --python 3.13 "headroom-ai[all]"Или pip install "headroom-ai[all]". Проверка: headroom doctor.
Это чужой код. Посмотрите файлы в репозитории перед установкой.
Что делает
Headroom встает между агентом и провайдером модели и сжимает то, что агент читает: JSON, код, логи и обычный текст, для каждого типа свой компрессор. Оригиналы хранятся локально, и модель может запросить полный текст через инструмент headroom_retrieve. Команда headroom wrap запускает прокси и сам агент (Claude Code, Codex, Aider, OpenCode, Goose и другие) уже через него, headroom unwrap все откатывает. Есть MCP-сервер с инструментами сжатия, извлечения и статистики, общая память между агентами, команда headroom learn, которая по неудачным сессиям дописывает поправки в CLAUDE.md или AGENTS.md, и опциональное сокращение ответов модели.
Для кого. Для разработчиков, которые много работают с агентами и хотят тратить меньше токенов на длинные выводы инструментов.
Подходит, если
- Агент тонет в длинных логах, JSON-ответах и результатах поиска
- Хотите снизить расходы на API без изменения кода
- Нужна общая память между Claude Code и Codex
- Собираете свое LLM-приложение и хотите сжимать сообщения библиотекой
Не подходит, если
- Контекст и так короткий и состоит из плотной прозы, выигрыш будет небольшим
- Нельзя пропускать трафик к провайдеру через локальный прокси
Пример запроса к агенту
Покажи, сколько токенов сэкономил Headroom в этой сессииОграничения
Экономия сильно зависит от содержимого: повторяющийся JSON и логи сжимаются хорошо, проза почти нет. CLI есть только в пакете PyPI, npm-пакет это лишь TypeScript-библиотека. wrap по умолчанию регистрирует Serena на уровне пользователя, отключается флагом --code-memory none. Сам Headroom работает локально, но доступ к API Anthropic и OpenAI из России требует VPN.
Как отключить. Выполните headroom unwrap <агент>, чтобы убрать обертку, и удалите пакет командой uv tool uninstall headroom-ai или pip uninstall headroom-ai.
MCP
- Транспорт
- stdio
- Авторизация
- не нужна
Проверка безопасности
- Весь трафик агента к провайдеру модели идет через локальный прокси вместе с ключами API
- wrap меняет конфигурацию агентов и регистрирует дополнительные MCP-серверы
- learn записывает изменения в CLAUDE.md и AGENTS.md
Коротко о README
README описывает четыре режима: библиотека compress для Python и TypeScript, прокси headroom proxy, обертка headroom wrap для агентов и MCP-сервер. Сжатие устроено через маршрутизатор по типу контента и отдельные компрессоры для JSON, кода и текста, плюс локальный кэш оригиналов. Приведены воспроизводимые замеры экономии и точности, таблица совместимости с агентами и настройки сокращения ответов модели. Лицензия Apache 2.0.
Частые вопросы
Уходит ли содержимое промптов на чужие серверы для сжатия?
Нет, по README сжатие выполняется на вашей машине, оригиналы тоже хранятся локально.
Не испортит ли сжатие ответы модели?
Авторы публикуют прогон на GSM8K, TruthfulQA, SQuAD и BFCL без заметной потери точности, методика есть в документации.
Похожие
Открытый личный AI-ассистент на своем компьютере: отвечает в Telegram, Slack, Discord и WhatsApp, расширяется скиллами и плагинами
Самообучающийся агент от Nous Research: терминал, мессенджеры, cron-задачи и скиллы, которые он пишет сам
Открытый агент для программирования в терминале и на десктопе с режимами разработки и планирования
Агент Anthropic для терминала, IDE и GitHub: понимает кодовую базу, выполняет задачи и работает с git