■ 概要（1行） AIエージェントが参照する大量のコンテキスト情報（ドキュメントなど）を圧縮し、LLMへのトークン使用量とコストを劇的に削減するためのプロキシレイヤー。 ■ 特徴・用途（2〜3行） 複数のアルゴリズムを用いた高圧縮率（60–95%）を実現し、トークン節約とレイテンシ改善に貢献する。さらに、ローカルファーストかつ可逆的（reversible）な設計のため、重要な情報が圧縮過程で失われるリスクを最小限に抑えている。エージェントのインテリジェンス層（MCP）として機能するため、既存のRAGパイプラインへの組み込みが容易である。 ■ 結論（1行） 巨大なコンテキストウィンドウを扱う次世代のAIエージェントシステムにおいて、費用対効果と情報保全性を両立させるための必須の中間層（レイヤー）となり得る。