小米发布并开源 MiMo Code：面向长周期编程任务的 AI 编程 Agent

2026年6月11日，小米MiMo团队正式放出了MiMo Code V0.1.0。这可不是市面上又一款简单的代码补全工具，而是一个跑在终端里的、带着探索性质的AI编程助手。它基于开源项目OpenCode二次开发，采用MIT协议开源，一上来就把诚意摆在了台面上。

小米给MiMo Code的定位很有意思，叫“不止于编程”的AI队友。这听起来就不光是帮你写写代码、改改bug、跑跑测试那么简单。它的野心在于，通过记忆、规划、协作和自我沉淀这些机制，让这个Agent在长期使用中，慢慢摸透你的脾气和项目的门道。

先说模型接入。MiMo Code内置了一个限时免费的MiMo-V2.5模型通道。按照小米的说法，这个V2.5的性能是可以和Claude Sonnet 4.6掰一掰手腕的。当然，它也支持接入DeepSeek、Kimi、GLM这些主流模型，或者用第三方的Token Plan，大家完全可以按自己的成本、性能偏好和模型口味自由选择。

相比模型接入的灵活性，MiMo Code真正让人眼前一亮的地方，在于它的记忆系统。做过长项目开发的人都有体会，AI编程助手用着用着，在长会话里就容易“越用越忘”，上下文一长，前面交代的细节就全丢了。MiMo Code的解法是引入了项目记忆、会话检查点和任务进度这些机制。关键思路是，它不让主Agent自己费力去记笔记，而是把状态保存这个苦活交给一个独立的subagent。这个副手会自动维护任务状态，当上下文窗口快撑不住的时候，它就会重建一份干净利落的上下文简报，让主Agent能接着往下干，而不是傻乎乎地从头开始。

在Agent的工作方式上，MiMo Code强调“模型Agent协同优化”。一个有意思的设定是，小米认为不同模型能力各有特点，和不同Agent框架之间的适配度也很不一样。为此，他们专门为MiMo系列模型设计了一套专属的Harness系统，还加入了Compose模式。你只需要按Tab切到Compose模式，输入一个想法，系统就能自动完成设计、规划、编码、测试和审查这一整套流程。这背后的意图很明显：让AI编程从“直接上手写代码”升级为“先规划后执行再验证”的正规工程化流程。

举个例子，小米在技术文章里提到了一个对比测试：用Golang实现一个支持redis-cli连接的Redis。Claude Code那边，能很快生成可运行的代码，但测试覆盖明显不足。而MiMo Code启用Compose模式后，前期花在规划上的时间更长，但最终产出的功能更完整，配套的测试也更详细。小米把这套方法总结为“慢写、快验”——把时间花在开头设计和后期验证上，省得后面反复返工。

还有个不得不提的功能，是它的/dream命令，用于长期记忆沉淀。这个机制会定期派一个独立Agent去翻看历史会话和已有的记忆文件，进行合并、去重、验证和压缩，然后更新全局记忆。这样一来，MiMo Code就不会每次都从零开始，而是能调动以往的项目经验和用户偏好，慢慢就养成了“越用越懂你”的本事。

另外，语音输入也是一个亮点。MiMo Code内置了语音输入与控制能力，背后有MiMo-V2.5-ASR提供支持。你不仅可以用语音输入Prompt，还能口头修改指令，甚至发出“发送”、“执行”这样的操作命令。这在终端里搞AI编程，确实让交互更接近自然对话了。

测试数据也值得一看。在SWE-Bench和Terminal Bench这两个面向真实编程场景的测试集上，小米拿MiMo Code和Claude Code做了对照，用的都是同一个MiMo模型。结果呢，MiMo Code在SWE-Bench Pro上拿下了62%，Claude Code是57%；在Terminal Bench 2上，MiMo Code是73%，Claude Code是68%。这个对比很能说明问题：在模型相同的前提下，Agent系统本身的设计，对最终表现的影响是决定性的。

使用方式上，Mac和Linux用户可以直接用curl -fsSL https://mimo.xiaomi.com/install | bash命令安装；Windows用户则推荐npm install -g @mimo-ai/cli。装好后，终端里输入mimo就能启动。它还提供了中文化配置界面和TUI状态看板，方便你随时查看任务进度。

整体来看，MiMo Code是小米MiMo团队在AI编程Agent方向上的一次重要落地。它没有去复刻一个简单的代码生成工具，而是试图通过模型、Agent框架、记忆系统和任务流程的协同优化，去解决真实开发中那些长任务、复杂项目、跨会话协作的真正痛点。