mimo code 的核心价值是将“人指挥 ai”升级为“人定义规则、ai 自主协作”，通过 dynamic workflow 动态编排子 agent、四层结构化记忆体系（session/project/global/history）、spec-manager 版本化工作流管理及 compose 模式自进化闭环，实现任务级自动调度、状态连续可溯、流程可评审可迭代。
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MiMo Code 的核心价值之一，就是把“人指挥 AI”变成“人定义规则、AI 自主协作”。它不靠固定脚本，而是用动态编排 + 记忆沉淀来实现 Agent 工作流的自动化管理和持续更新。
用 Dynamic Workflow 实现任务级自动调度
MiMo Code 不预设 Agent 数量，而是根据当前任务复杂度实时生成并行子 Agent。你只需描述目标，系统自动拆解、分发、协调。
- 调用 parallel() 原语即可触发动态并行：比如“重构用户模块”，它可能同时派子 Agent 写单元测试、改接口逻辑、更新文档，每个子任务独立执行、结果汇总
- 所有子 Agent 共享同一份上下文（包括 Project 记忆和 Session 状态），避免信息割裂
- 支持后台异步执行与手动取消，适合耗时操作（如构建、测试、部署）
靠四层记忆体系维持工作流连续性
普通 Agent 在长程任务中容易“断片”，MiMo Code 用结构化记忆防止状态丢失，让工作流可中断、可恢复、可复盘。
- Session 记忆（checkpoint.md）：保存当前会话全部状态，含 11 个字段，如当前步骤、已调用工具、待验证项
- Project 记忆（MEMORY.md）：记录项目级决策，比如“登录必须走 OAuth2.0”“数据库用 SQLite FTS5”，后续所有 Agent 都会读取并遵守
- Global 记忆：跨项目保存你的偏好，如默认测试框架、代码风格、Git 提交模板
- History（SQLite 轨迹库）：完整记录每条指令、每次命令执行、每个文件变更，支持按时间/关键词回溯
通过 spec-manager 实现工作流的版本化演进
单纯让 Agent 自动干活容易失控。spec-manager 把工作流变成可评审、可冻结、可迭代的工程产物。
- 先建 L1PRD（为什么做）、再定 L2Design（怎么做）、最后锁定 L3Impl（具体实现），只有 L3 冻结后才启动 Agent 执行
- 每次修改规格都会生成新版本，旧版本仍保留在 HISTORY 中，便于对比差异或回滚
- Agent 每次执行都关联到对应 spec 版本，输出自动附带验证证据（如测试覆盖率截图、CI 日志片段）
借助 Compose 模式完成工作流自进化
MiMo Code 的 compose 模式不是一次性的流程，而是支持反馈闭环的自进化机制。
- 当某次任务失败（如测试未通过、Git 推送被拒），系统会自动将错误日志、失败点、修复建议写入 Project 记忆
- 下次同类任务启动时，主 Agent 会主动参考历史失败案例，调整子任务分工或工具调用策略
- 结合 MiMo-V2.5 的滑动窗口注意力机制，模型能从百万 Token 级轨迹中提取有效模式，让工作流越跑越稳
