MiMo Code 的持久化记忆机制通过语义锚点构建轻量级项目心智模型，由代码变更、交互反馈和时间衰减三类信号驱动，并支持开发者用自然语言动态控制记忆边界。
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MiMo Code 的持久化记忆机制，并非把所有对话存成“聊天记录”，而是让 AI 在项目推进过程中，自动识别关键信息、提炼结构化知识，并在后续交互中动态调用和更新这些知识。它不依赖固定长度的上下文窗口，而是通过语义锚点与项目生命周期对齐——比如函数签名变更、配置文件修改、新增测试用例等事件，都会触发记忆的增量刷新。
记忆不是存储，而是建模
AI 不是记住你某次说过的某行代码，而是构建一个轻量级的项目心智模型：哪些模块已重构、接口契约是否稳定、当前处于开发/测试/部署哪个阶段。这个模型由三类信号驱动：
- 代码变更信号：Git diff、PR 描述、commit message 中提取意图（如 “fix auth token expiry” 会强化 auth 模块的状态记忆）
- 交互反馈信号：你纠正 AI 的输出、跳过某建议、反复追问同一类问题，都会降低旧假设权重、提升新模式置信度
- 时间衰减信号：未被引用超过 72 小时的临时上下文自动降权，避免过期配置干扰判断（例如临时调试分支的 env 变量）
上下文模型随项目演进自动重校准
当项目进入新阶段（比如从 MVP 开发转向灰度发布），MiMo Code 会检测到一系列协同变化：CI 日志中出现 staging 环境部署记录、README 新增 “Deployment Flow” 章节、issue 标签批量打上 release-blocker。这时模型不是简单叠加新信息，而是执行一次轻量级重校准：
- 冻结上一阶段的核心契约（如 API v1 接口定义不再接受逻辑变更）
- 激活新阶段关注维度（如开始优先检查可观测性埋点、健康检查端点是否就绪）
- 将用户近期高频指令（如连续三次 ask “how to rollback?”）升维为阶段策略层知识
开发者可控的记忆边界
你始终掌握记忆的粒度与范围。通过自然语言指令即可干预：
- “忘记上次关于 database migration 的讨论” → 清除特定主题关联节点，不影响其他模块记忆
- “锁定 config.ts 为权威源，忽略后续口头描述” → 将文件哈希绑定为该配置的唯一事实源
- “接下来只基于 v2.3.0 tag 之后的变更思考” → 切换记忆时间切片，屏蔽旧版本干扰
这种机制让 AI 的“记忆”更接近资深工程师的工作方式：记得为什么这么设计，而不是仅仅记得怎么写的。
