📦 headroom-ai 安装指南

Token 智能压缩引擎 — 为 GMOS 模型调用管理控制系统提供上下文压缩能力

🟡 当前状态：未安装

headroom-ai 是开源的 Token 压缩引擎，安装后可显著降低长对话的 Token 消耗。

📋 安装步骤

1
确认 Python 版本

headroom-ai 需要 Python 3.10 或更高版本。

python3 --version
# 应输出: Python 3.10.x 或更高
如果系统 Python 版本过低，请先安装 Python 3.10+，或使用虚拟环境。
2
安装 headroom-ai

使用 pip 安装完整版（包含所有压缩后端）：

pip install "headroom-ai[all]"

如果只想安装最小版本：

pip install headroom-ai
3
验证安装 
python3 -c "import headroom; print(headroom.__version__)"

如果输出版本号（如 0.32.0），说明安装成功。

4
重启 爱魔豆 桌面应用

安装完成后，重启 GMOS 托盘应用中的服务，headroom 引擎将自动被检测并启用。

🔗 相关链接

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📦 PyPI 页面 — 版本历史与依赖信息

❓ 常见问题

Q: 安装后仍显示"未安装"？

A: 确保在 GMOS 运行所用的 Python 环境中安装了 headroom-ai。如果使用了虚拟环境，请先激活该环境再安装。

Q: 安装失败，提示 Python 版本不符合？

A: headroom-ai 需要 Python 3.10+。请升级 Python 版本，或使用 pyenv / conda 创建新环境。

Q: headroom-ai 会消耗多少资源？

A: 首次加载模型时会下载约 500MB 的模型文件，运行时占用约 1-2GB 内存（取决于压缩策略）。

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headroom-ai 基于 MIT 开源协议发布，由 chopratejas 开发维护。本产品仅作为集成使用，不修改其源代码。请遵守原开源协议保留版权声明。