■ 概要（1行） AIエージェントが参照するコンテキスト（履歴やドキュメント）を効率的に圧縮し、トークン消費を劇的に削減するコンテキスト圧縮レイヤー（プロキシ/ライブラリ）。 ■ 特徴・用途（2〜3行） 単なる要約ではなく、「60–95%のトークン削減」を主張する独自の圧縮アルゴリズムとプロキシ層を提供します。これにより、コスト効率の最適化と、大規模なコンテキストを保持した状態での情報伝達（再現性）を両立できます。ローカルで動作可能であり、本番環境でのLLM連携におけるオーバーヘッドを低減する設計が強みです。 ■ 結論（1行） LLMを用いた複雑なエージェントシステムを開発する際、APIコスト最適化とスケーラビリティ確保の観点から、必須となるインフラストラクチャ要素です。