mimo code 通过 dynamic workflow 机制自动调度多智能体协同，将流程控制转为可执行 javascript 脚本，在沙箱中运行；默认启用 build、plan、compose 三类主代理按需触发，并依托 writer subagent 管理持久化上下文记忆。
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MiMo Code 的协作链不是靠手动拼接命令实现的，而是通过内置的 Dynamic Workflow 机制自动调度多智能体协同工作。它把流程控制从提示词里解放出来，变成可执行、可验证、可中断的 JavaScript 脚本，在隔离沙箱中运行，从而显著提升长任务下的响应稳定性与执行连贯性。
明确主代理与子代理分工
MiMo Code 默认启用三种主代理：Build（构建执行）、Plan（任务拆解）、Compose（全流程编排）。它们不并列运行，而是按需触发：
- 用户输入一个复杂目标（如“给后端加 JWT 鉴权并更新 Swagger 文档”），系统默认由 Plan 启动，生成带依赖关系的子任务列表；
- 每个子任务被分发给 Build 执行具体代码修改或命令运行；
- 当涉及跨文件协调、Git 提交策略或测试验证时，Compose 会介入，生成 workflow 脚本并调用
barrier()等待所有子任务完成后再统一校验。
启用 Max Mode 提升单步决策质量
在响应速度与结果可靠性之间做平衡，关键在于是否开启 Max Mode。它不是“更快”，而是“更准——减少返工”，间接加快整体进度：
- 默认关闭，适合快速试探性操作（如查看某函数逻辑）；
- 对关键任务（如重构核心模块、修复 CI 失败）建议开启：
mimo --max-mode或在 Web UI 中勾选“高置信模式”； - 开启后每步生成 3–5 个候选方案，经 majority voting 和 self-verification 筛选最优项，实测在 SWE-Bench Pro 上错误率下降 10–20%，避免后续反复修正消耗时间。
合理设置 Goal 停止条件
响应慢常源于 AI 过早终止或反复确认。Goal 是独立裁判，只判断“是否真完成”，不参与执行：
- 用自然语言定义终点，例如：
"所有接口返回 200，且新增单元测试覆盖率 ≥85%"； - 避免模糊表述如“做得差不多了”“看起来可以了”，Goal 模型无法解析；
- 每次 Agent 尝试结束前，系统自动调用验证模型比对实际输出（含 git diff、test log、curl 结果），未达标则给出具体缺口（如“/auth/login 测试失败：缺少 token 字段校验”），直接驱动下一步动作。
利用 Writer Subagent 管理上下文记忆
响应延迟有时来自重复加载项目结构或重读旧文件。Writer Subagent 负责持久化记录关键上下文，下次启动自动重建：
- 首次运行时自动建立 SQLite FTS5 索引，对
src/、tests/、package.json等高频路径做语义快照； - 跨会话打开同一仓库，无需重新
git status或tree -L 2，直接继承上次的项目理解； - 可通过
mimo memory list查看当前记忆摘要，用mimo memory forget <id></id>清除过期条目，防止冗余干扰判断。
