Token Intelligence と圧縮¶
まず答え¶
context efficiency は一つの compression switch ではなく workflow です。Harness CLI は smallest-correct-change gate、RTK の shell output filter、Caveman の response style、明示的な Headroom MCP tool、pull-based ContextDB recall を分離します。どの層も test、privacy check、final verification の代わりにはなりません。
今すぐ実行¶
node scripts/aios.mjs init --all --dry-run
node scripts/aios.mjs init --all --yes-compression-tools --yes-headroom-mcp
aios doctor --native --verbose
Headroom には Python 3.10 以降と uv または pipx が必要です。AIOS は隔離された tool environment に headroom-ai[all]>=0.31.0,<0.32.0 を install します。
5 つの層¶
| Layer | Responsibility | Boundary |
|---|---|---|
| Ponytail-inspired gate | まず explanation、configuration、small edit を検討 | install される Ponytail plugin ではない |
| RTK | Agent が読む前の local shell / tool output noise を filter | scoped command や raw log の全行の代わりではない |
| Caveman | technical fact を残して response style を短くする | file や tool 自体は圧縮しない |
| Headroom MCP | 後続 step で必要な材料を明示的に compress / retrieve | current model request を transparent interception しない |
| ContextDB | 全 history を inject せず project context を必要時に recall | runtime history を全 prompt に自動表示しない |
planning、review、privacy、test、verification は別の quality gate です。
RTK と Caveman¶
RTK は local command-output layer です。path と failure を残すため、範囲を限定した command を使います。
rg -n "pattern" path
git diff --stat
sed -n '120,180p' file.ts
tail -n 120 test.log
Caveman は concise status と checkpoint のための local prompt skill です。command、path、error、date、decision、risk、missing verification を落とさないでください。
Headroom MCP は明示的¶
Headroom upstream には一部 client 向け official wrap target があります。AIOS v3.6.0 は aios init がすべての client launch を自動 wrap するとは主張しません。install と MCP registration は別です。
| Client | Route | Condition |
|---|---|---|
| Gemini CLI | user-scope official MCP registration | separate MCP consent |
| Grok Build | user-scope official MCP registration | separate MCP consent |
| Hermes Agent | user-scope official MCP registration | real TTY、なければ pending-interactive |
server は headroom_compress、headroom_retrieve、headroom_stats を公開し、model が明示的に呼び出します。model が original を先に見ている場合、現在の turn では節約されず tool call が増えることもあります。主な利点は後続 step で compact result を保持し、必要時に reference から original を retrieve できることです。
AIOS は所有する registration を ~/.aios/integrations/headroom-mcp.json に記録し、external / conflict entry を上書きしません。
ContextDB context pack¶
cd mcp-server
npm run contextdb -- context:pack \
--session <session-id> \
--limit 80 \
--token-budget 1200 \
--token-strategy balanced
balanced は最近の作業と failure signal を保ち、aggressive は detail budget を小さくし、legacy は compatibility のため history tail を使います。ContextDB も参照してください。
判断順序¶
code、dependency、file、広い context を追加する前に：
- explanation または configuration change で解決できるか。
- 既存の function、document、tool を使えるか。
- focused query で repository、page、log 全体の read を避けられるか。
- それでも足りなければ最小の tested implementation を追加する。
browser では semantic_snapshot または targeted extract_text から始めます。
これは約束しない¶
- local measurement のない universal token saving percentage。
- すべての model request の transparent interception。
- provider traffic が消えること。
- すべての client launch の自動 wrap。
- error、path、decision、verification evidence の破棄。
- ContextDB search、test、privacy review、final verification の代替。
FAQ¶
すべての layer を install すべきですか？¶
いいえ。まず aios init --all --dry-run で予定状態を確認し、必要な package と integration だけを選びます。
Headroom は RTK と同じですか？¶
いいえ。RTK は local command output を filter し、Headroom は明示的な MCP tool path、Caveman は response style だけを扱います。
実際の効果をどう測りますか？¶
headroom_stats で compression event と正の saved-token total の両方を確認します。upstream benchmark は local AIOS evidence ではありません。
ContextDB は単独で使えますか？¶
はい。memory、memo、search、checkpoint は RTK、Caveman、Headroom とは別です。