“无限上下文”这个概念听起来很有吸引力，但别被名称误导——它并不意味着模型窗口真的能容纳整个宇宙。真正关键的是：通过一套工程化的记忆系统，让AI在长期、多轮、跨会话的开发任务中，始终保持对项目的深度理解。这不是靠单次输入的长度堆积，而是依靠结构化沉淀与自动续写机制，本质上是构建一个可生长、可压缩、可复用的长效知识库。

那么，这个知识库具体如何运作？依靠三重记忆机制，实现知识分层存储，各司其职。

三重记忆机制：让知识分层落库

MiMo Code 的长效知识库由三个相互协同、职责分明的模块组成：

• 项目记忆（Project Memory）：记录代码库整体架构、关键设计决策、技术选型理由、已知限制等高阶信息。例如“本 Android 项目采用 Jetpack Compose + Hilt，禁用反射式 DI”，这类信息写入后会长期保留，不会随单次会话结束而清除。
• 会话检查点（Checkpoint）：在对话达到上下文窗口 20%、45%、70% 时自动触发，由独立 Writer 子 Agent 提取当前会话中的意图、动作、任务树、错误日志、设计变更等 11 个结构化字段，生成精简摘要并存入磁盘。
• 任务进度追踪（Task Progress）：实时标记当前任务所处阶段（如“已分析 gradle 配置”“正在重写 LoginActivity”），支持中断后精准续写，避免重复解释上下文。

自动重建与压缩：避免“越用越乱”

当主 Agent 的上下文即将满载时，MiMo Code 不会简单粗暴地截断或丢弃旧内容，而是执行 rebuild 流程：

• 切断当前长上下文流，暂停主 Agent 工作；
• 调用已保存的 checkpoint 文件和 project memory，重建一份轻量但语义完整的上下文；
• 将重建后的上下文注入新会话，主 Agent 继续执行，逻辑上仍是同一任务。

这个过程对用户透明，也不依赖模型自身记忆能力——主 Agent 对记忆文件只有读权限，无法篡改，确保知识一致性。就好比项目组里“执行者”不能修改“文档员”写的纪要，各司其职，不会乱套。

/dream 命令：让知识库自我进化

每 7 天，MiMo Code 自动触发 /dream 命令，启动一次深度知识整理：

• 读取全部历史会话、notes.md、checkpoint 和 project memory；
• 合并重复项，验证路径有效性（例如删掉已不存在的文件引用）；
• 去重压缩，把分散的记忆收敛为紧凑、一致、可索引的当前状态；
• 更新全局记忆快照，供后续所有任务调用。

这个机制让 MiMo Code 能真正实现“越用越懂你”：第一次改 build.gradle 可能只识别出版本号，第十次就能主动提醒“上次升级 AGP 后 testOptions.unitTests.includeAndroidResources = true 被注释了，是否需要恢复？”

配置建议：让知识库更稳更可控

长效知识库的价值，离不开合理配置：

• 在 mimocode.json 中启用 project_memory 字段，并指定本地路径，避免依赖云端同步；
• 把 notes.md 设为 Git 忽略项，但允许其参与 /dream 压缩流程，作为临时便签与正式记忆之间的缓冲区；
• 团队项目中，可统一设置 disabled_providers，防止不同成员接入不稳定 provider 导致记忆写入异常；
• 敏感项目建议关闭语音输入，避免语音转文本过程中意外泄露设计意图到本地 ASR 缓存。

这些配置不复杂，但容易忽略——细节决定知识库的稳定性和持续可用性。