mimo code通过工程化记忆管理提升ai编程持久性：项目记忆存入sqlite数据库，会话检查点与任务日志支持中断续写，/dream命令定期蒸馏优化记忆，子智能体协同实现记忆与编码职责分离。
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它不靠模型“硬记”，而是用工程化方式把记忆从主任务里剥离出来，让AI在上百轮交互后依然清楚你在做什么、做过什么、下一步该做什么。
项目记忆：把代码库的逻辑存进独立数据库
传统AI编程工具依赖上下文窗口临时保存信息，一旦超出长度就丢掉早期决策。MiMo Code 把项目关键信息——比如架构选型、模块职责、技术约束、已实现功能——持久化写入 SQLite FTS5 数据库，形成“项目记忆”层。这个库不是聊天记录快照，而是结构化提取后的知识单元，支持全文检索和语义关联。例如你第一次告诉它“这个服务要用 gRPC 替代 REST”，后续所有编码、测试、文档生成都会自动对齐该决策，无需重复说明。
会话检查点 + 任务进度日志：中断后精准续写
- 每次关键操作（如完成一个函数、通过单元测试、合并分支）都会触发自动检查点，记录状态快照和上下文摘要；
- 任务进度日志则像开发看板，实时追踪“需求拆解→API设计→核心编码→边界测试→PR描述”各阶段完成情况；
- 意外退出或第二天重启时，系统直接加载最近检查点+进度日志，主Agent基于精简简报恢复工作，跳过冗余解释。
/dream 命令：定期蒸馏记忆，越用越懂你
每七天自动运行一次 /dream，由独立子代理执行三项动作：合并同类会话（比如多次讨论“登录态刷新逻辑”）、剔除冲突或失效信息（如已被废弃的接口草案）、验证路径有效性（确认某段记忆是否仍与当前代码匹配）。最终输出一个压缩后的“当前项目状态快照”，下次启动时优先加载它，而不是翻几百条历史消息。
子智能体协同：记录这件事，不该由写代码的AI来干
MiMo Code 把记忆管理完全交给专用子代理（Writer subagent），主Agent只负责理解需求、生成代码、运行测试。这种分工避免了模型在编码过程中分心“记笔记”，也防止因注意力机制限制导致的记忆衰减。就像团队里有专人做会议纪要、有人专注执行，两者通过结构化协议同步，而不是靠口头转述。
