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Headroom
Headroom:AI Agent 的上下文压缩层,砍掉 90% Token 但答案不变
写 AI Agent 的人都有一个共同的焦虑:Token 烧得太快了。Agent 调一次工具返回几千字的 JSON,读一个文件灌进去几百行代码,RAG 检索拉回来一堆半相关的文档片段。这些内容里 70% 到 95% 是 LLM 根本不需要的噪音。但 Agent 不管,照单全塞进 prompt。 更反直觉的是:把这些冗余信息砍掉 70% 到 95%,LLM 给出的答案几乎没变。不是"差不多…
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