近日，小米MiMo团队正式发布并开源终端AI编程助手——MiMo Code V0.1.0。这是一款面向开发者打造的AI Coding Agent，不仅能够辅助代码编写，更希望成为长期陪伴开发者工作的智能协作伙伴。
MiMo Code基于开源项目OpenCode进行二次开发，并采用MIT开源协议发布。开发者可以自由使用、修改和分发，同时也支持企业集成到自身开发流程和工具链中。
与传统AI编程工具不同，MiMo Code将重点放在“长期协作能力”上，希望通过记忆系统、Agent协同机制以及持续学习能力，让AI从一次性工具逐步进化为真正理解开发者需求的数字队友。
一、内置持久记忆系统
长上下文一直是AI编程工具面临的重要挑战。
随着项目规模扩大和对话轮数增加，模型往往会逐渐遗忘前文信息，导致上下文丢失、代码风格不一致或任务中断。
针对这一问题，MiMo Code设计了一套持久记忆体系，通过项目记忆、会话检查点以及任务进度管理三层机制，持续保存关键上下文信息。
官方表示，即便在数百轮长程开发任务中，系统依然能够保持稳定的上下文理解能力，避免重要信息遗漏。
与目前许多Code Agent依赖模型自行记录笔记的方式不同，MiMo Code采用独立Sub-Agent负责状态记录与整理。当上下文窗口接近上限时，系统会自动生成结构化摘要，并重建新的工作上下文，让主Agent能够持续工作而无需重新开始。
二、Compose模式上线
目前大多数AI Coding Agent在收到需求后会直接进入代码生成阶段。
MiMo团队认为，不同模型在规划、推理、编码和验证环节存在能力差异，仅简单调用模型并不能充分发挥其潜力。
为此，MiMo Code针对MiMo系列模型打造了专属Harness系统，并推出Compose模式。
在Compose模式下，开发者只需提供一个简单想法，系统即可自动完成：
- 需求分析
- 架构设计
- 开发规划
- 代码实现
- 自动测试
- 代码审查
整个流程以Agent协同方式运行，目标是直接交付可用于生产环境的完整成果。
开发过程中，用户只需通过Tab键即可切换进入Compose模式。
三、实测案例：从“能运行”到“可交付”
官方展示了一组实际测试案例。
测试要求为：
使用Go语言实现一个兼容redis-cli连接的Redis服务。
在同样任务下，Claude Code能够快速生成可运行代码，但测试覆盖相对有限。
而MiMo Code则投入更多时间进行前期规划与验证，最终不仅实现了更丰富的功能模块，同时提供了完整的测试体系。
从整体开发周期来看，虽然前期耗时略长，但后期调试和返工时间显著减少，最终交付效率反而更高。
MiMo团队将这一思路总结为：
慢写代码，快做验证。
四、Dream机制：让AI真正积累经验
除了项目级记忆能力外，MiMo Code还引入了名为Dream的长期学习机制。
系统内置的“/dream”命令默认每7天自动执行一次。
运行期间，独立Agent会读取历史会话记录和现有记忆文件，并完成：
- 信息合并
- 内容去重
- 路径有效性验证
- 记忆压缩
最终生成一份更加精炼的全局记忆文件。
官方表示，这意味着MiMo Code不会在每次启动时重新认识用户，而是能够基于历史经验持续优化自身行为，实现真正意义上的“越用越懂你”。
五、支持语音交互，进一步提升开发效率
MiMo Code同时集成了语音输入与语音控制能力。
该功能基于MiMo-V2.5-ASR语音识别模型构建，开发者无需频繁切换键盘即可完成交互。
除了常规Prompt输入外，还支持：
- 修改指令
- 发送任务
- 执行命令
- 工作流控制
在移动办公或快速原型开发场景中，可进一步提升交互效率。
六、同模型对比测试：Agent能力带来性能提升
为了验证Agent系统本身的价值，MiMo团队在SWE-Bench和Terminal Bench两项真实开发测试集中进行了对照实验。
测试中，MiMo Code与Claude Code均使用相同的MiMo模型，仅比较Agent框架能力。
结果显示：
| 测试项目 | MiMo Code | Claude Code |
|---|---|---|
| SWE-Bench Pro | 62% | 57% |
| Terminal Bench 2 | 73% | 68% |
官方认为，性能提升主要来自：
- 专属Harness系统
- Compose工作流
- 多Agent协同机制
而非单纯依赖模型能力提升。
七、零配置即可上手
在安装体验方面，MiMo Code强调“开箱即用”。
Mac与Linux用户可直接执行：
curl -fsSL https://mimo.xiaomi.com/install | bashWindows用户则可通过：
npm install -g @mimo-ai/cli安装完成后，在终端输入：
mimo即可启动程序。
官方同时推荐Mac用户在iTerm或VS Code终端环境中使用，以获得更完整的交互体验。
八、支持多模型接入
除了内置限时免费的MiMo-V2.5模型之外，MiMo Code还兼容多个主流大模型服务，包括：
- DeepSeek
- Kimi
- GLM
- 第三方Token Plan
开发者可根据项目需求灵活切换模型来源。
值得一提的是，所有配置界面均已完成中文化适配，右侧状态面板还能实时显示任务进度和运行状态。
九、开源生态布局正式启动
随着本次开源发布，MiMo Code正式采用MIT协议开放全部核心代码。
- 对于个人开发者而言，可以自由学习、修改和扩展功能；
- 对于企业用户而言，也能够将其集成到内部研发流程中，无需担心授权限制；
- 对于社区开发者来说，则能够基于MiMo Code构建面向垂直行业的智能开发工具。
MiMo团队表示，希望通过开放协作推动Agent技术持续演进，共同探索AI编程助手从工具到协作者的发展方向。
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