LLM Context Memory

把 LLM 的上下文窗口当**内存（RAM）**来管理，而不是当硬盘无限扩容。

一句话：上下文窗口不是硬盘，是内存。问题从来不是"不够大"，而是"不会管理"。

核心观点

• 上下文 = 工作集，不是存储：窗口有硬上限，扩容没有尽头；管理才是正解。
• 三层分离：上下文（工作集）/ 会话（原文底账）/ 记忆（索引钩子），记忆是指针不是数据。
• 窗口 O(1) 单指针：窗口只留一个指针，指向外部的分层索引文件。
• 分区软配额 + 惰性驱逐：可预测性优先，窗口满了才清理，防缓存颠簸。
• 钩子半衰期：索引按主题聚合、随时间衰减，窗口预算制竞争上岗。
• 程序层 + 模型层分工：便宜的程序调度干 80%，贵的模型判断干 20%。

文档

详细设计见 llm-context-memory.md。

许可

保留所有权利（All Rights Reserved）。