MiMo Code 通过工程化方式为AI编程构建长期记忆与自我整理机制，采用SQLite FTS5实现跨会话项目记忆、会话检查点和任务进度树，并支持子智能体协同、/dream记忆沉淀及多模型兼容部署。
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MiMo Code 不是单纯把大模型搬进终端，它用工程化方式给 AI 编程加了一套“长期记忆”和“自我整理”机制。这种进化不是靠换更大模型，而是让工具在真实使用中越用越贴合你的习惯。
持久记忆系统：解决“每次重启都失忆”的痛点
传统 Coding Agent 在新会话里无法继承项目结构、技术选型或代码规范，导致重复交代。MiMo Code 用 SQLite FTS5 实现跨会话记忆，包含三类自动维护内容：
- 项目记忆（MEMORY.md）：记录架构决策、依赖版本、自定义规则等，随项目目录自动加载
- 会话检查点：退出时保存上下文快照，下次启动自动恢复当前任务状态
- 任务进度树：以 T1→T1.1→T1.2 形式追踪子任务，支持中断后继续执行
子智能体协同：把单线程操作变成并行流水线
主 Agent 不再事必躬亲，而是按需调度子 Agent 并行处理不同环节：
One API key for 70+ AI models. Route to GPT, Claude, Gemini, Qwen, Deepseek, Grok and more
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统一LLM网关 - 一个API对接70+AI模型，使用单一API密钥即可调用GPT、Claude、Gemini、Qwen、Deepseek、Grok等主流模型。
- 按 Tab 键切换三种模式：build（全权限编码）、plan（只读分析）、compose（端到端交付）
- 例如重构模块时，可同时派子 Agent 写单元测试、改源码、做静态审查，结果汇总后统一反馈
- 所有子 Agent 共享同一份上下文，支持后台运行与手动取消
Dream & Distill：每7天一次的记忆沉淀
系统内置 /dream 指令，由独立子 Agent 定期执行：
- 扫描近7天会话轨迹，提取高频决策、重复问题、调试路径等有效知识
- 合并冗余记录，验证文件路径有效性，压缩记忆体积
- 更新全局 MEMORY.md，让后续交互能调用沉淀经验，而非每次都从零推理
兼容性与轻量部署：不绑定小米生态
虽然内置限时免费的 MiMo-V2.5 模型，但 MiMo Code 本身是模型无关框架：
- 支持接入 DeepSeek、Kimi、GLM、Qwen 等任意 OpenAI 兼容 API
- 安装只需一行命令：npm install -g @mimo-ai/cli，Windows/macOS/Linux 全平台可用
- 界面全中文，右侧状态看板实时显示任务进度、Token 消耗与 Agent 活动
