MiMo Code 的“无限上下文”是通过工程化记忆系统实现的：Writer 子 Agent 在窗口达20%/45%/70%时自动 checkpoint，构建项目画像、三层索引与 Cycle 重建机制，并严格权限隔离保障记忆一致性。
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“无限上下文”不是指模型窗口真的没有上限，而是 MiMo Code 用工程手段让 AI 在超大规模项目里不丢重点、不断片、不重复解释需求。它解决的不是理论极限问题，而是真实开发中反复出现的「越干越忘」——比如改完 build.gradle 又忘了刚重构的模块依赖，或者调试到第 87 步时把初始需求抛在脑后。
持久记忆系统：项目级理解不靠模型硬记
传统 AI 编程工具依赖模型自身注意力机制维持上下文，但 Transformer 对长序列中段信息天然衰减（Lost in the Middle）。MiMo Code 不让主 Agent 背锅，而是把记忆职责完全交给独立 Writer 子 Agent：
- 在对话达 20%、45%、70% 窗口容量时自动触发 checkpoint，提取结构化字段（意图、任务树、设计决策、错误日志等）写入磁盘；
- 主 Agent 只读取这些精简文件，不参与修改，确保记忆一致性和可追溯性；
- 项目首次加载时自动扫描 .gitignore、package.json、build.gradle 等关键文件，构建初始项目画像，后续所有操作都锚定在这个语义基座上。
Cycle 重建机制：窗口快满时“换气”而非“断连”
当上下文接近物理上限（如 MiMo-V2.5 的 100 万 token），MiMo Code 不会粗暴截断或清空历史，而是执行 rebuild：
- 切断当前长上下文流，用已保存的 checkpoint 文件重建轻量级上下文；
- 重建过程保留关键路径（如函数调用链、配置变更点、测试失败堆栈），剔除冗余对话和中间草稿；
- 用户无感切换，命令继续执行，且能准确引用三天前定义的接口契约或数据库 schema。
多文件协同理解：靠记忆索引，不靠全文塞入
面对几十万行的 Android 或大型微服务项目，MiMo Code 不把整个代码库扔进 prompt，而是构建三层索引：
- 符号层：基于 LSP 解析 AST，建立类/方法/变量跨文件引用图；
- 语义层：Writer Agent 持续更新 notes.md 和 project-memory.json，记录“这里用了 Retrofit 替代 OkHttp”“PaymentService 必须兼容 v2 接口”等约定；
- 任务层：每个 /task 指令生成独立任务树，子任务完成即归档，避免不同 feature 开发相互污染上下文。
权限与隔离：防止记忆被误操作覆盖
记忆系统再强，也怕人为或脚本误删。MiMo Code 在配置中强制约束：
- notes.md 和 memory 目录默认只读，仅 Writer Agent 有写权限；
- bash 权限设为 "ask"，禁止 ./gradlew clean && ./gradlew build 一类高危组合命令自动执行；
- 团队部署时可通过 disabled_providers + permission.rules 锁定记忆写入通道，确保所有开发者共享同一份可信状态。
