mimo code 通过结构化机制保障多 agent 协作的数据一致性：dynamic workflow 用可执行脚本替代 prompt 描述流程，checkpoint/rebuild 提供快照与回滚能力，writer subagent 统一管控写操作，goal 停止条件由独立验证器严格判定。
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MiMo Code 的任务编排不靠“猜”或“轮询”，而是用结构化机制保障多 Agent 协作时的数据一致性。核心思路是：把状态管理从模型推理中剥离，交给运行时系统统一管控，让每个 Agent 只专注自己那块逻辑，不操心别人改了什么、有没有覆盖。
Dynamic Workflow：用可执行脚本代替自由发挥
当任务涉及多个子 Agent 并行工作（比如同时查依赖、读测试用例、分析报错日志），MiMo Code 不让主 Agent 在 prompt 里描述流程，而是生成一段 JavaScript 脚本，在隔离沙箱中确定性执行。
- 脚本通过 agent() 显式派发子任务，每个子 Agent 拥有独立上下文和工具权限，互不污染
- 关键节点用 barrier() 强制等待所有并行任务完成，避免结果遗漏或顺序错乱
- 脚本本身可被校验、回滚、重放，比纯语言驱动的流程更可控、可审计
Checkpoint/Rebuild：每次交互都有“快照”和“还原点”
数据一致性不是靠模型记性好，而是靠运行时自动存档。MiMo Code 在每轮关键操作后（如文件修改、Git 提交、测试运行）触发检查点：
- 记录变更前后的文件哈希、依赖图快照、环境变量状态
- 若后续步骤发现冲突（例如两个子 Agent 同时改同一行代码），系统能定位到最早分歧点，选择回退或合并策略
- 用户中断后重启，自动从最近有效检查点恢复，而非从头开始
Writer Subagent：写操作集中代理，杜绝“多手乱改”
所有对代码、配置、文档的写入行为，必须经由专门的 Writer Subagent 执行。它不参与决策，只做三件事：
- 接收主 Agent 或其他子 Agent 提交的修改指令（含目标路径、期望内容、变更理由）
- 先做本地 diff 验证：检查目标文件是否已被他人修改，若存在冲突，拒绝写入并返回具体行号差异
- 写入成功后，同步更新项目记忆中的文件元数据，并广播变更事件给其他监听 Agent
Goal 停止条件 + 独立验证器：一致性的最终裁判
任务是否完成，不由主 Agent 自说自话，而由一个与执行过程完全隔离的验证器判定：
- 用户定义自然语言目标（如“所有单元测试通过且 PR 描述已补充”）
- 验证器每次收到终止请求，会重新加载全部检查点数据、实际文件状态、工具执行日志，独立判断条件是否满足
- 不满足时，反馈明确缺口（如“test/unit/order.test.ts 第42行断言失败”），而非模糊提示“未完成”
