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MiMo Code 的持久化记忆通过工程化拆分实现:主 Agent 专注编码,子 Agent 专职管理项目记忆(SQLite 档案)、会话检查点(逻辑闭环快照)、任务进度日志(状态机)和 /dream 记忆蒸馏(每周自动压缩优化),全程自动化、可追溯、跨会话一致。

MiMo Code 的持久化记忆不是让 AI “努力记住”,而是用工程方式把记忆这件事彻底拆出来、交给专人干——主 Agent 只管写代码,子 Agent 专职记笔记、建档案、做归档。
项目记忆是 MiMo Code 持久化记忆的基石。它不是临时缓存,而是以 SQLite 数据库存储的结构化文件(如 MEMORY.md),包含模块依赖关系、接口约定、已实现功能、用户确认过的决策点等关键信息。每次进入项目,系统自动加载该档案,主 Agent 就能立刻知道“这个组件上次改到哪一步了”“暗色模式已启用但未适配按钮图标”。
传统 AI 编程助手在第 80 轮对话时开始胡说八道,是因为上下文窗口满了。MiMo Code 不靠压缩凑数,而是每完成一个逻辑闭环(比如“完成用户注册流程”),就由独立的检查点写入器子 Agent 生成一份精简快照——只保留当前任务所需的最小上下文:目标、已完成步骤、待验证假设、最近一次错误堆栈。
MiMo Code 把开发任务抽象成带状态的任务树,每个节点有明确入口条件、输出契约和终止信号。比如“添加支付回调接口”任务,会拆解为:[准备 webhook 签名验证逻辑] → [接入第三方支付 SDK] → [编写幂等性处理] → [通过沙箱测试]。每步完成即标记,失败则记录原因并建议重试路径。
光存得久不够,还得理得清。MiMo Code 每 7 天自动触发 /dream 命令,唤醒一个独立 Agent,扫描过去一周所有会话、检查点、任务日志,执行四步操作:合并重复决策(如多次确认“用 Pinia 而非 Vuex”)、剔除无效尝试(调试时的废弃分支代码)、验证路径有效性(确认某段重构是否真被采纳)、压缩为紧凑状态摘要。最终生成一份 DREAM-SUMMARY.md,融入项目记忆。
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