codex
由 ContextManager、build_initial_context() 和 reference_context_item 共同决定，首次全量、之后增量。
进入 codex维度一
谁在组装模型真正可见的 context？
这是最容易混淆的地方。不是所有存储内容都会进模型，真正重要的是哪条链在负责“最后一轮可见输入”的拼装。
claude code
由 getSystemContext / getUserContext 和 loadMemoryPrompt 组合，再经过 compact boundary 重算可见视图。
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由 prompt_builder 拼 system prompt，再叠加 session_search、memory provider 和压缩链。
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由 Memory.compile() + PromptGenerator 编出 system prompt，再由 ContextWindowCalculator 评估窗口。
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由 messages、SummarizationNode、MemoryManager 和 namespace 路由共同形成运行时上下文。
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主要是为抽取 prompt 服务的上下文，不是完整对话 runtime 的总上下文。
进入 mem0维度二
谁在负责压缩 / 摘要？
压缩通常是窗口管理，不一定等于长期记忆写入。先分清这两者，读每个项目才不容易误判。
codex
compact 会重写历史和窗口身份，realtime 还有独立 startup context。
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由 /compact、microcompact 和 SessionMemory compaction 共同作用。
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ContextCompressor 会替换旧 tool 输出，再做结构化压缩和会话切换。
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Summarizer 会在窗口压力过大时插入 summary message。
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短期摘要本身就是核心产品能力，RunningSummary 是第一等公民。
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没有统一的 conversation compaction 主线，重点是抽取式长期记忆。
进入 mem0维度三
短期历史放在哪？
history 经常被误当 memory。它更像压缩、恢复和审计的原料。
codex
ContextManager 历史、history.jsonl 和 SQLite state 分层存在。
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session transcript、命令 history 和 compact boundary 后的可见消息视图是分开的。
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state.db transcript 与 gateway JSONL 双写并存，session_search 基于它们检索。
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messages + conversation_messages 维护顺序，system message 固定在位置 0。
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messages 和 running_summary 主要活在 graph state 里。
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SQLite messages 只保留最近 10 条消息，服务抽取上下文。
进入 mem0维度四
长期 memory 真正落到哪里？
同样叫 memory，落点可能是文件、SQL、BaseStore、Git 或向量库；实现成本和能力差别很大。
codex
最终同步到 codex_home/memories/，中间状态在 SQLite jobs / stage1_outputs。
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以 memdir / claudemd 的文件型 memory 为主，SessionMemory 只是当前会话摘要。
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内建文件 memory + 外部 provider backend 并行存在。
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core blocks、Git-backed block、archive/passage 和可选向量层同时存在。
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真实落点是注入式 BaseStore，namespace 决定写到哪个空间。
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主记忆体是 vector store，entity store 做实体索引，SQLite 只是辅助层。
进入 mem0维度五
检索路径怎么走？
长期记忆的价值不只在保存，更在于什么时候、怎样被重新找回来。
codex
memory tool 读 memory_summary.md，startup pipeline 再把长期记忆整理进文件层。
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主要依赖文件注入和 /context 视图统计，不是独立语义检索系统。
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session_search 查历史 transcript，provider recall 走各插件自己的检索路径。
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archive / passage 通过工具检索返回，通常不直接全塞进 prompt。
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先生成 query，再由 search_memory / BaseStore 检索候选。
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用语义向量、关键词、实体和 rerank 做混合检索。
进入 mem0维度六
多 agent / 多线程关系复杂吗？
一旦出现 subagent 或多会话协作，memory 的共享范围和回写策略就会显著变复杂。
codex
thread、subagent、spawn edges 全都进 state DB，结构化程度很高。
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有 subagent 和远端 session history，但 memory 仍主要围绕 session / project 组织。
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session、gateway、provider、subagent 路径并存，但以 session 为主轴。
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conversation、group、archive、Git-backed memory 并行，是平台型复杂度最高的一类。
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更多是 graph/store 级 workflow 组合，不是完整多 agent runtime。
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主要按 user_id / agent_id / run_id 组织隔离范围，不直接提供线程 runtime。
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