MiMo Code 的长期上下文机制通过项目记忆、会话检查点、任务进度追踪和动态简报压缩四大工程化设计实现：结构化保存关键决策、按任务粒度存档快照、标记执行计划进度、定期生成精简状态摘要，不依赖大上下文窗口。
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MiMo Code 的长期上下文机制不是靠模型“努力记住”，而是用一套可落地的工程设计，把记忆这件事从模型身上卸下来，交给专门的子系统来管。
项目记忆：记录关键决策，不是聊天记录
它不存你每句话，而是提取并结构化保存真正影响开发走向的信息：比如你选了 Vue3 而不是 React、数据库用 SQLite 而非 MySQL、某个 API 接口返回字段需要兼容旧版。这些信息被写入项目专属的 memory 文件，下次打开同一目录时自动加载，AI 就知道“这个项目有暗色模式需求”“后端接口必须返回 timestamp 字段”。
会话检查点：在关键节点自动存档
当 AI 完成一个子任务（如“生成登录页组件”“跑通单元测试”），它会触发一次检查点保存。这不像普通聊天历史那样线性堆积，而是按任务粒度打快照——包含当时修改的文件路径、生成的代码片段、执行过的命令、遇到的报错及修复方式。中断后再回来，可以直接从上一个检查点继续，跳过重复分析。
任务进度追踪：让 AI 知道“做到哪一步了”
Compose 模式下，AI 会先拆解整个交付目标（比如“做一个支持导出 PDF 的待办清单应用”），生成带编号的执行计划。每完成一项，就在进度表中标记状态。即使你中途切换项目或重启终端，/dream 命令能读取这些标记，自动恢复未完成项，并提醒“还差 PDF 导出逻辑和样式适配”。这不是靠上下文窗口硬撑，而是靠结构化状态管理。
动态简报压缩：避免越聊越乱
上百轮交互后，原始对话体积会膨胀。MiMo Code 不让主 Agent 直接读全部历史，而是由独立 subagent 定期把冗余描述、重复确认、调试过程等过滤掉，只保留“当前项目状态摘要+待办清单+已验证的技术约束”。主 Agent 基于这份简报工作，响应更稳，也不容易幻觉。
这套机制不依赖模型有多大上下文窗口，而是把“记住什么”和“怎么记住”做了明确分工。项目换机器重装、隔两周再续、甚至换人接手，只要 memory 文件还在，AI 就能接上之前的状态。
