mimo code 是以 agent 编排为核心的 ai 编程框架，通过 build/plan/compose 三种模式匹配研发阶段，支持子 agent 并行协作、spec 驱动开发与终端原生持久记忆。
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MiMo Code 不是把 AI 当成打字员，而是让它当项目经理——靠编排 Agent 把“人盯任务”变成“Agent 自驱执行”。它不靠堆算力，而是用结构化分工和上下文共享，让研发响应从“等反馈”转向“看结果”。
三种核心模式精准匹配研发阶段
不同开发场景需要不同权限和粒度，MiMo Code 内置的三种 Agent 模式直接对应工程节奏：
- build 模式：默认全权模式，适合已确认需求的功能开发。AI 可读写文件、执行命令、提交 Git，相当于一个有权限的初级工程师。
- plan 模式：只读分析，不改代码。常用于接手陌生项目时快速生成架构图、依赖链或安全风险点清单，也适合 Code Review 前的预审。
- compose 模式：面向交付的全流程编排。从需求规格（spec）出发，自动拆解为设计、实现、测试、验证等子任务，再分发给对应子 Agent 并行推进。
子 Agent 协同解决“单点瓶颈”
传统 AI 编程工具常卡在“顺序执行”上：写完代码→补测试→跑检查→再修改，一环扣一环。MiMo Code 的子 Agent 系统打破这种线性依赖：
- 主 Agent 接收指令后，按需生成多个子 Agent，每个专注一类职责（如 test-gen、code-refactor、lint-check），共享同一份上下文快照；
- 所有子 Agent 后台并行运行，互不阻塞。比如重构模块时，一个子 Agent 写单元测试，另一个重写业务逻辑，第三个同步做静态扫描；
- 任意子 Agent 可随时取消或重试，不影响其他进程，避免“一个失败全盘重来”。
Spec 驱动让响应可追溯、可复盘
响应快不等于质量稳。MiMo Code 接入 spec-manager 后，强制把“想清楚”前置：
- 每项任务必须先建 L1PRD（明确用户价值）、再建 L2Design（框定技术边界）、最后冻结 L3Impl（锁定接口与数据结构）；
- 只有 L3 规格冻结，Agent 才被允许进入 build 或 compose 执行阶段；
- 所有决策、变更依据、验证证据都沉淀在 spec 中，下次迭代或交接时，不用翻聊天记录，直接查 spec 就能复现上下文。
终端原生 + 持久记忆支撑长周期协作
响应力不只是“快”，更是“不断线”。MiMo Code 的终端原生设计配合持久记忆系统，让协作真正延续：
- 会话间记忆不丢失，重启终端后仍能接续上次分析路径，例如昨天查到的第三方 SDK 兼容问题，今天继续跟进修复方案；
- 跨会话上下文自动压缩与索引，百万 Token 上下文不是摆设，而是真实支撑多轮迭代、多模块联动的底座；
- Git、CI/CD、测试框架深度集成，Agent 修改代码后自动触发 lint、unit test、甚至部署预览链接，反馈闭环压缩到分钟级。
