mimo code 的子 agent 协作依靠结构化信息流实现任务闭环：①用标准 task 对象统一输入；②由 writer 子 agent 按节点持久化 11 字段快照；③以 goal 机制驱动验证式交付；④通过 spec-manager 锚定工程上下文。
☞☞☞AI 智能聊天, 问答助手, AI 智能搜索, 多模态理解力帮你轻松跨越从0到1的创作门槛☜☜☜
MiMo Code 的子 Agent 协作不是简单“派活—交差”，而是靠结构化信息流驱动任务闭环。关键不在谁干得多，而在信息怎么传、怎么存、怎么验。
用标准任务单统一输入口径
每个子 Agent 不再接收模糊指令或自由格式文本，而是只认一种结构：Task 对象。它包含 task_id、agent_name、instruction 和 context 字典。比如让测试 Agent 运行单元测试，指令不能是“跑一下 test_auth.py”，而要写成：
- instruction：“执行 auth 模块的全部单元测试，覆盖 login、logout、token_refresh 三个函数”
- context：附带当前代码 diff、上一步生成的 mock 数据路径、CI 环境变量配置
这样主 Agent 不用记住每个子 Agent 的参数习惯，所有调度逻辑收束到 Orchestrator 一层，增减子 Agent 也不改调用方式。
靠独立 Writer 子 Agent 持久化关键信息
主 Agent 自己不记笔记，所有记忆由专用 Writer 子 Agent 负责。它在对话窗口到达 20%、45%、70% 时自动触发 checkpoint，提取 11 个固定字段（如意图、错误、设计决策），写入磁盘。这意味着：
- 当编码子 Agent 修改了 login.js，Writer 同步记录“修改原因：修复 JWT 过期校验逻辑”
- 当审查子 Agent 发现一处潜在 SQL 注入，Writer 将其归入“安全风险”字段，而非混在聊天流里
- 后续会话重启时，系统直接加载这些结构化快照，而不是靠模型从长文本里“回忆”
以 Goal 机制锚定交付终点
避免子 Agent 提前宣布“已完成”。MiMo Code 引入 Goal 机制——任务完成与否不由 Agent 自报，而由独立验证模块对照预设目标判断。例如：
- Goal 定义为：“生成可运行的登录页，含表单提交、错误提示、成功跳转，且通过 ESLint + Prettier 校验”
- 前端子 Agent 输出 HTML 后，验证模块自动执行 lint、启动本地服务、截图比对 DOM 结构
- 只有全部达标，才标记任务闭环；否则返回具体失败项（如“缺少 loading 状态反馈”），触发重试流程
用 spec-manager 补齐工程上下文
单纯子 Agent 协作容易陷入“技术执行正确，但偏离需求本质”。spec-manager 把协作拉回工程轨道：先生成 L1PRD（用户价值）、L2Design（技术边界）、L3Impl（实现细节），再分发给对应子 Agent。比如：
- L3Impl 冻结后，编码子 Agent 才开始写代码，且每步修改需关联到该规格 ID
- 测试子 Agent 的用例必须覆盖 L3 中列出的所有验收点，缺失则报 warning
- 所有子 Agent 的输出日志自动打上 spec_id 标签，方便后期按需求追溯全链路行为
不复杂但容易忽略
