用途
0CompactMem（仓库中亦称 vMem）为 Claude Code 及各种 LLM 智能体提供持久化记忆，解决上下文压缩后智能体丢失决策、约束与历史理解的问题。它把上下文窗口当作热工作集，把持久知识放在窗口之外，用到时再按需换入，实现“操作系统式”的上下文连续性，使记忆能跨会话、跨压缩、跨智能体保留。
主要能力
- 持久化多智能体记忆，单文件 SQLite（WAL 模式）存储，内置 FTS5 全文索引。
- 借鉴操作系统原语：按需分页（demand paging）、kswapd 式淘汰、mlock 式固定、容量感知回收。
- BM25 检索与重要性评分。
- 多智能体共享：提供跨智能体通知总线（notify bus）与 IPC。
- MCP 原生支持。
- 智能体运行时无需手动管理记忆。
- 无需 GPU、无需外部 API，全部本地运行。
使用方式
官方推荐一行命令通过 Claude Code 安装；也支持手动安装。安装后整个流水线运行在 Claude Code 钩子内，钩子位于 Claude Code 的系统调用边界（SessionStart、UserPromptSubmit、Stop、PostToolUse），调用存储层。详细的钩子配置、守护进程管理与故障排查见 docs/SETUP.md，架构说明见 docs/ARCHITECTURE.md，设计理念见 docs/DESIGN_PHILOSOPHY.md。文中提到 pip install 作为使用方式的线索，但具体安装命令内容暂未提供。
架构与子系统
- 钩子层：位于 Claude Code 系统调用边界。
- 存储层：单一 SQLite 文件，统一 VFS 接口（memory_os.store.api / memory_os.store.vfs / memory_os.store.criu）。
- 守护进程与 IPC：持久检索守护进程（Unix 套接字）、异步提取器池（kworker 风格）、跨智能体通知总线。
适用场景
- 使用 Claude Code 时频繁遭遇“context compacted”打断的开发者。
- 需要多个智能体共享已学知识、避免各自从零开始的团队。
- 希望记忆能力本地运行、不依赖外部 API 或 GPU 的场景。
- 需要固定关键约束（pinning）不被淘汰的工作流。
验证与性能
仓库提供了针对 mem0 / Letta / Zep 的论文式评测说明（arXiv 预印本，资料中称“正式评估”），以及性能概览，具体数值暂未提供。已落地能力覆盖每会话数据库隔离、并发写入安全、跨智能体 IPC 投递、提取器池队列语义、CRIU 检查点校验、目标进度幂等性，累计 1,051+ 次调优迭代、八轮主要能力建设。
限制
- 资料未提供收费、价格或商业授权信息。
- 资料未提供具体支持的操作系统、Python 版本或硬件要求。
- 路线图中的分布式 vMem、自适应水位线、按块嵌入路由等尚属规划，资料未说明发布时间。
- 评测数据的具体指标暂未提供。
