MiMo Code 通过结构化持久记忆系统解决短期缓存局限，以项目记忆、会话检查点和任务进度追踪三重锚点稳住工程脉络，并借助简报重建与/dream自动进化实现可验证、可回溯的持续认知。
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记忆比短期缓存重要，是因为编程不是单次问答，而是持续演进的工程活动。缓存只管“刚说过什么”，而记忆要回答“我们为什么这么设计”“上次卡在哪”“接口约定是什么”。MiMo Code 的核心突破，正在于把“记住”这件事从模型的副业，变成系统级的基础设施。
短期缓存的局限：越聊越忘，越改越乱
主流工具依赖上下文窗口硬拼长度，比如 200K token 看似很长，但实际中很快被代码、日志、错误堆栈填满。一旦窗口饱和，模型对中间内容的注意力显著衰减（Lost in the middle），导致：
- 反复解释相同需求，比如第5轮和第45轮都要重述 API 返回字段格式
- 命名不一致：前天用 userProfile，今天生成 profileData
- 忽略已知约束：忘记项目禁用 eval()，或已确认必须兼容 IE11
持久记忆系统：三重锚点稳住项目脉络
MiMo Code 不靠拉长窗口，而是用结构化机制把关键信息锚定下来：
- 项目记忆：自动提取并存档架构决策、技术选型理由、第三方依赖限制等，存在本地 SQLite FTS5 数据库中，跨会话可查
- 会话检查点：在对话达 20%、45%、70% 窗口时触发，由独立 Writer 子 Agent 提取「意图、动作、任务树、错误、设计决策」等 11 个固定字段写入磁盘
- 任务进度追踪：记录每个子任务状态（如“登录模块 mock 已完成，JWT 验证待实现”），中断后可精准续写，不需重新加载整个上下文
无限上下文 ≠ 无差别塞满：靠简报重建保持轻量连贯
当窗口接近上限，MiMo Code 不是强行截断或丢弃，而是执行 rebuild：
- Writer 子 Agent 读取全部历史，生成一份语义浓缩的「干净简报」
- 主 Agent 切换到新上下文，只加载这份简报+当前任务输入，逻辑上仍是同一会话
- 简报不含原始日志/冗余对话，只保留决策链与约束条件，体积压缩率达 83%
/dream 自动进化：记忆不是静态快照，而是生长体
每 7 天自动运行一次 /dream 命令，由专用 Agent 执行：
- 合并分散的会话记忆，去重重复设计讨论
- 验证路径有效性（例如确认某项“暂不支持 SSR”决策是否仍适用）
- 将多份检查点收敛为统一的当前项目状态快照
- 结果不是覆盖旧数据，而是叠加演化层，支持回溯任意时间点的理解状态
它不追求一次性记住所有代码，而是确保每次交互都建立在真实、一致、可验证的项目认知之上。这才是长期协作中真正不可替代的“记忆”。
