mimo code 的“无限上下文”依托结构化记忆机制而非堆叠 token，通过 checkpoint/rebuild、四层记忆体系、dream & distill 压缩验证及 compose 设计优先模式，实现跨会话的精准上下文延续与动态知识演进。
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MiMo Code 的“无限上下文”不是靠堆 token 实现的，而是用一套结构化记忆机制让 AI 真正记住项目、任务和协作过程。它不依赖单次会话的上下文长度，而是把关键信息提炼、存档、复用，从而在新会话里也能准确理解“这个仓库为什么不用 React Router”“上次重构卡在了 CI 配置哪一步”。
Checkpoint/Rebuild 机制：边干活边记重点
主 Agent 在对话中持续工作，但不会自己记笔记。当上下文使用率达到 20%、45%、70% 时，系统自动触发 checkpoint：
- 独立的 Writer 子 Agent 被唤醒，读取当前全部对话和操作日志
- 只提取 11 个结构化字段：意图、动作、任务树、错误原因、设计决策、依赖约束、文件变更列表等
- 写入磁盘固定格式的记忆文件（非原始日志，不可篡改）
- 接近窗口上限前，执行 rebuild：清空当前上下文，用已存记忆文件 + 当前任务目标重建精简上下文
这就像给长跑选手配了补给站——不是背着全部水跑完全程，而是在关键节点补充浓缩能量胶。
四层记忆体系：从项目到会话分层管理
MiMo Code 把记忆分成四个层级，各自负责不同范围的信息留存：
- 项目记忆：跨会话存在，记录仓库结构、技术选型、禁用规则（如“禁止引入 axios”）、历史重构路径
- 会话检查点：单次会话内生成的 checkpoint 文件，含任务进度、临时决策、未完成分支
- 任务树：当前开发任务的拆解结构（例如“添加登录页”→“设计 API 接口”→“实现 JWT 校验”→“补充测试用例”）
- notes.md：唯一允许用户手动编辑的会话级便签，用于临时标注、提醒或人工修正
当你重启 mimo 进入同一项目目录，它会自动加载项目记忆 + 最近检查点，再结合 notes.md 补充上下文，而不是从零开始问“这是什么项目？”
Dream & Distill：定期压缩与验证记忆
光存不够，还得“整理”。MiMo Code 提供两个内置命令来维护记忆质量：
- /dream：主动触发一次记忆整合。Writer 子 Agent 扫描所有 checkpoint 和项目记忆，合并重复项、剔除过期信息、验证设计决策是否仍适用（比如某项“暂不支持 SSR”的结论，在新增 Next.js 后会被标记为待重审）
- /distill：生成一份人类可读的项目状态摘要，包含当前架构图、未闭环任务、高频错误模式、团队约定条款，适合同步给新成员或做周报
这种机制让记忆不是静态快照，而是随项目演进动态更新的活文档。
Compose 模式：先设计，再编码，上下文自然延续
MiMo Code 的 Compose 模式是支撑长程理解的关键交互方式。按下 Tab 键进入该模式后，AI 不会直接写代码，而是先输出结构化设计草稿：
- 分析现有代码边界（哪些文件已存在、哪些接口被调用）
- 列出影响范围（修改 A 文件会导致 B 测试失败，需同步调整）
- 给出多方案权衡（用 SWR 还是自定义 hook？基于已有工具链选型）
- 确认后再执行，每步操作都绑定到当前任务树节点
整个过程产生的设计决策、权衡依据、风险提示，都会自动进入 Writer 的 11 字段提取流程——这些才是真正支撑“跨会话理解”的高价值信息，不是聊天记录本身。
