zerostack 是一个 Rust 写的极简终端编码 agent，灵感来自 pi 和 opencode，主打超低内存占用与性能：二进制 8.9MB、空会话 ~10MB RAM、工作时 ~13MB（对比 opencode 等 JS 编码 agent 的 ~300MB），却保留多 provider（OpenRouter/OpenAI/Anthropic/Gemini/Ollama/自定义）、标准工具集、四档权限系统、MCP、Exa 搜索、loop、git worktree 集成等完整能力。
来源：README 首段 + Features + Performance + Cargo.toml 查看 GitHub 仓库 →主流终端编码 agent 多是 JS/TS 写的，常驻内存动辄几百 MB、idle 也吃 CPU。zerostack 反其道用 Rust 把同样的能力做到罕见的轻量：8.9MB 二进制、idle ~10MB / 工作 ~13MB RAM、idle 0% CPU / 工作 ~1.5%（i5 7 代实测，对比 opencode idle ~2% / 工作 ~20%）。它没有为了轻量砍功能——多 provider、标准工具集（按 opencode 文档对齐）、四档可配权限、MCP（编译期可选特性）、Exa 集成 WebSearch/WebFetch、ACP 编辑器集成、prompt 模式系统、session 管理、loop（含 doom-loop 检测：同一 tool call 重复 3+ 次触发）、git worktree 集成都在。对在意资源占用、想常驻跑或在低配机/服务器上用 agent 的人，这是个有吸引力的取舍。极新（5 月创建）但发版活跃。
来源：README Performance / Features二进制 8.9MB，空会话 ~10MB RAM、工作时 ~13MB（对比 opencode 等 JS agent ~300MB）；idle CPU 0.0%、用工具时 ~1.5%（i5 7 代实测，opencode 对应 ~2% / ~20%）。用 compact_str 等做内存优化，tokio 只开必要 feature。
来源：README Performance + Cargo.toml（compact_str/tokio features）支持 OpenRouter（默认）、OpenAI、Anthropic、Gemini、Ollama 及自定义 provider（任意 base URL + API key 环境变量）；暴露 opencode 文档描述的全套标准编码 agent 工具（文件读写、bash 等）。--provider/--model 显式指定，如 deepseek/deepseek-v4-flash。
来源：README Features / Supported providers / Quick start四种可配权限模式（如 restrictive -R：每个 tool 动作都要批准，除非命中白名单），支持 per-tool glob 模式、session allowlist、外部目录策略。可细粒度控制 agent 能动什么，契合谨慎使用场景。
来源：README 'Permission system'（four modes / per-tool patterns）loop 系统支持反复执行直到满足条件，可经 CLI 跑 headless loop（无人值守）；内置 doom-loop 检测——同一 tool call 连续重复 3+ 次自动触发干预，避免 agent 卡死空转。
来源：README 'Loop system'（headless loops + doom-loop detection）内置 git worktree 集成（默认编译包含），让 agent 在隔离 worktree 里工作不污染主分支，支持并行任务工作流。README 给出 worktree 使用与示例工作流。
来源：README 'Git worktrees integration'MCP server 支持作为编译期可选特性接入扩展工具；ACP（Agent Communication Protocol）支持编辑器集成（可选编译）；集成 Exa 搜索提供 WebSearch/WebFetch；prompt 系统有多种模式（默认 code 模式：全文件 + bash 工具访问 + TDD 工作流），prompts/ 目录可定制；slash 命令（/model 等）+ session 管理（继续上次会话）。
来源：README Features / Prompts system / Slash commands / Installation（features）zerostack 是一个聚焦的 Rust 项目，src/（67 文件）按职责分模块：main.rs 入口、cli.rs（clap 命令行）、provider.rs（多 LLM provider 抽象）、event.rs（事件循环）、sandbox.rs（可选 sandbox 模式）等，TUI 用 ratatui、异步用 tokio（只开 rt/macros/sync/time/process/fs 必要 feature）、HTTP 用 reqwest、MCP 用 rmcp（编译期可选）。prompts/（11 文件）是可定制的 prompt 模式（code 等）。能力靠 Cargo feature 编译期裁剪——MCP、ACP、loop、git-worktree 是可选/默认 feature，sandbox 单独，让用户按需取舍二进制大小与功能。内存优化体现在选型（compact_str 紧凑字符串、tokio 精简 feature、Rust 无 GC）。HASHEDIT.md 描述基于哈希的编辑机制（类似锚点编辑，减少全文件重写）。设计判断：用 Rust + 编译期 feature 裁剪 + 紧凑数据结构把「完整能力的编码 agent」压到 ~10MB RAM，是非常清晰的「轻量优先」工程取舍，对标 opencode 的能力面但砍掉运行时开销；代价是 Rust 生态的 agent 工具链不如 JS 成熟，且极新（1.x 但 5 月才建）意味着稳定性与生态都待验证。
来源：src/ 模块 + Cargo.toml（features/deps）+ README + HASHEDIT.md中心为项目本体，内环 = 核心功能模块，外环 = 关键技术依赖；按 deep.json 中的 core_features 与 tech_stack.key_deps 自动生成
tokio（精简 feature：rt/macros/sync/time…reqwestrmcpcompact_strclap + serde/serde_json + chrono + u…Exa1. 资源敏感场景：在低配机、容器、VPS 或想常驻跑 agent 的环境，用 ~10MB RAM 的编码 agent 替代 ~300MB 的 JS 方案；2. 多 provider 切换：用同一 CLI 在 OpenRouter/OpenAI/Anthropic/Gemini/Ollama/自定义 endpoint 间切换，本地模型走 Ollama；3. 谨慎权限工作流：用 restrictive 等模式 + per-tool glob 严格控制 agent 能执行什么，适合在重要仓库上小心使用；4. 无人值守任务：用 headless loop 跑反复执行类任务，doom-loop 检测防卡死；5. 并行隔离开发：git worktree 集成让多任务在独立 worktree 互不干扰；6. 编辑器集成：用 ACP 把 zerostack 接进支持 ACP 的编辑器。
来源：README Features / Loop system / Git worktrees / Permission systemv1.2.2（2026-05-19）。最近 4 个 release 全在 2 天内：v1.1.1 (2026-05-18) → v1.2.0 (2026-05-18) → v1.2.1 (2026-05-18) → v1.2.2 (2026-05-19），高频迭代。仓库 2026-05-12 创建，虽已进 1.x 但属诞生初期。
来源：GitHub Releases API（4 个 tag）+ repo created_at如果你在意编码 agent 的资源占用——想在低配机/容器/VPS 常驻跑，或受够了 JS agent 几百 MB 的内存——zerostack 是个有吸引力的 Rust 方案：~10MB RAM、8.9MB 二进制，却保留多 provider、权限系统、MCP、loop、git worktree 等完整能力。务实建议：1) 它最大卖点是资源占用，先确认这对你是真需求（桌面随便用的话 JS agent 的内存未必是问题）；2) 设好 OPENROUTER_API_KEY（或换 provider）跑起来，重要仓库上用 restrictive 权限模式 + per-tool glob 控制范围；3) 极新（5 月建、1.2.x），别上关键生产，先在非关键任务验证它写代码的实际质量——README 只给了资源 benchmark、没给编码质量对比；4) 要的功能记得在安装时启用对应 feature（MCP/ACP 等是编译期可选）；5) GPL-3.0 有 copyleft，商业集成前看清许可；6) 想要最新能力跟 release，但 API 可能变，配置写法以 CONFIG.md 为准。
来源：综合分析