Buda vs MiMo Code：长任务该从项目记忆恢复，还是从持续工作空间继续？

选择之前，先检查哪些状态必须跨会话保留，以及恢复后如何验收。

一个 Agent 在昨天的会话里完成了三分之二的任务。今天继续时，它能找到已经修改的文件，却忘了为什么放弃另一条方案，也没有识别测试还没跑完。文件还在，工作却没有真正接上。

Buda 和 MiMo Code 都值得从这个问题比较，但不能把它们写成“有记忆的平台”和“无记忆的代码 CLI”。MiMo Code 的官方 README 明确介绍了跨会话记忆、自动检查点、任务跟踪、停止条件以及多个工作流。它的桌面 beta 也覆盖办公和浏览器任务。Buda 的区别需要落实到持续工作空间与检查方式，而不是抹掉对方的能力。

如果工作以一个开发项目为中心，需要掌控模型入口、项目记忆和开发工作流，MiMo Code 值得优先试。若主要问题是让不同业务任务沿用文件、在会话中操作浏览器和终端、持续检查产物，则应评估 Buda 的 Agent Workspace。 下面把这个判断拆开。

MiMo Code 的“记住”至少有四层

官方 README 描述的记忆系统采用 SQLite FTS5 全文检索，并分别保留项目知识、会话检查点、临时笔记与任务进度。

这比简单把历史聊天全部塞回模型更有结构。README 还说明了上下文重建：当对话接近限制时，用最新检查点、项目记忆、任务进度和保留的近期消息重新组织上下文；注入有 token 预算和重要性排序。用户也能设置更早的压缩点。

对长任务，这些机制有明确价值：Agent 不必重新搜索全部项目，也可以保留已经探索过的方向。但记忆文件正确存在，不保证它包含了需要的每一个事实。错误判断也可能被记下来，旧约束也可能尚未清理。因此评估记忆要看“恢复后的行为是否正确”，而不只是“有没有记忆功能”。

官方英文页面截图，来源：产品说明，截取日期：2026-09-30。保留原文，避免把译文伪装成产品界面。

长任务的执行路径也不是单一模式

MiMo Code 的主 Agent 包括 build、plan 和 compose：build 承担开发执行，plan 用于只读分析，compose 用于编排。官方建议在特定前沿模型上通过 build 调用 /compose-next，按需求、规格、实现、验证、审查等阶段推进；独立 compose Agent 则是另一条流程。

此外，README 列出确定性 JavaScript workflows，包括 compose、deep-research、fact-check 和 research-experiment。它们可以固定阶段顺序、限制重试并行度、保存检查点；compose 工作流还描述了隔离 Git worktree、TDD 和阶段间结构化输出。交互路径适合人中途改变方向，非交互工作流适合范围已清楚、能分解的任务。

MiMo 的 /goal 停止条件也值得单独看：Agent 想结束时，由独立 judge 模型判断目标是否达到。这能增加一道检查，但 judge 仍是模型判断。对于可以运行的测试、可校验的文件和生产动作，团队仍应保留相应证据与人负责的放行步骤。

因此，MiMo 的选择理由不只在于终端体验。它把项目恢复、阶段编排与结束判定做成了具体机制。如果这些正是团队需要掌控的部分，应在真实代码库里验证它们。

Buda 的比较重点，是工作空间里能留下什么

Buda 的 Agent Workspace 将会话与 Drive、终端、浏览器、Git 等工具放在一个可持续使用的环境中。Drive 留下原始文件、工作文件与产物；人在任务中可以打开这些文件、查看执行过程，也可以在之后的任务中继续使用它们。

这里与 MiMo 不是“记忆文件 vs 完全不需要记忆”的区别。两个系统都需要清晰的输入、适当的上下文与验收条件。实际选择是：团队更希望围绕项目目录配置和检查 Agent，还是在统一工作空间中组织多类工作与产物。

这张表列的是公开机制与评估入口，不是性能排行榜。没有同任务实测时，不应把任何一列改成“更快”或“更可靠”。

办公任务要单独核对 MiMo Desktop 的版本边界

MiMo Code README 的桌面 beta 说明包括多格式文件、PPT、网页、3D 资产、区域编辑、版本回滚和浏览器控制。国际版本还列有 computer control 与 Record & Replay。桌面应用以 MiMo Code 为核心引擎，但仍是需要申请的 beta；不同版本的功能范围也有差别。

所以，若需求是“把资料做成演示文档，再到网页核查”，不能直接说 MiMo 不支持办公或浏览器。要确认自己实际拿到的是哪种入口和版本，再比较能否完成整项任务。README 所述最高缓存命中率同样属于厂商说明，不应换算成自己的成本节省，更不能当作 Buda 对比结果。

模型连接也有不同操作负担。MiMo 支持平台登录、部分 OAuth 路径、API key 和 OpenAI-compatible 自定义提供商；用户需要检查实际模型、端点、认证和上下文预算。Buda 使用产品内的模型入口时，仍应按公开模型与套餐说明确认可用性。这里不拿上游 token 单价或一方内部 Credits 去推算另一方价格。

做一次“中断后继续”的验收，比比较记忆容量更有效

下面是建议的评估任务，不是已运行的基准：维护一份研究报告。输入包括三份原始材料、上版报告、引用规则和新的数据文件。任务需要校核旧结论、更新两节分析，再生成一个可交付版本。

第一轮只让 Agent 完成资料梳理与修改计划，然后中断。恢复时不要重讲任务，只提供新增材料，观察四件事：

• 它有没有继续使用已确认的来源与版本，而不是重新把旧文件当最新？
• 已经否决的结论是否再次出现？能否找到否决原因？
• 未完成的检查是否仍被明确标注，而不是随总结压缩而消失？
• 最终报告能否逐条追溯修改依据，并列出尚待判断的冲突？

在 MiMo 中，检查点与任务日志是重要证据；在 Buda 中，Drive 中的源文件、修改记录和结果文件应容易找到。双方都应保留独立的验收清单，不把 Agent 自述“完成”当作唯一标准。

再加入一个人为变更：撤回一份来源，要求修订依赖它的结论。这个步骤能发现记忆中的旧事实有没有被正确替换。所谓持续工作，不只是保留过去，更包括识别过去哪些内容已经失效。

实际选择：看团队准备承担哪种管理工作

以开发项目为主要单位、习惯检查配置和文件、希望自行选择模型提供商的团队，可以先试 MiMo Code。测试重点应包括恢复质量、workflow 的阶段证据、停止条件和权限，而不是只跑一个生成页面的演示。

需要让资料研究、文件处理、工具执行和后续任务在同一工作空间持续推进的团队，可以从 Buda 开始。先把来源、输出和检查步骤放清楚，再选择合适的 Skill；可安装的 Skill 可以在 Buda AI 的 Marketplace 搜索并安装。稳定的流程才适合进一步定时化。

同一团队也可能用 MiMo 处理仓库开发，用 Buda 组织另一类持续任务。交接时应交付可检查文件、版本与未决事项，而不是复制一段“它已经做好了”的聊天摘要。

常见问题

MiMo Code 是不是只能调用小米模型？

不是。官方 README 列出多种提供商、部分 OAuth 入口以及自定义 OpenAI-compatible API。实际登录与模型可用性仍要按所选提供商确认。

MiMo 的持久记忆是否代表所有上下文都永久完整？

不是。README 说明了注入预算、重要性排序和重建过程。团队应该验证关键约束有没有被保留，而不是假设所有历史消息都会原样进入下一轮。

build、compose 和 workflows 应怎样选择？

先判断任务是否还需要交互改变方向。官方把 build 加 /compose-next 作为一条推荐开发路径；确定性 workflows 更适合已明确、可拆分的任务。具体功能与模型建议以当前 README 为准，不必为了多 Agent 而拆开本来简单的工作。

MiMo Desktop 与 MiMo Code 的能力可以混写吗？

不应混写。CLI 是公开说明的终端原生助手；桌面应用是以它为核心引擎的 beta，版本和申请资格需要核对。电脑控制明确有国际版本边界。

哪个更能防止任务“假完成”？

MiMo 公开描述了 /goal judge 和阶段验证；Buda 可以保留产物与工具执行供检查。没有同任务实测，不能宣称任何一方彻底消除了假完成。可执行验收与明确负责人应独立于 Agent 的自述。

来源

• MiMo Code 官方英文 README
• Buda Agent Workspace

核对日期：2026-09-30。功能依据公开说明；研究报告的中断测试为建议方案，未执行性能或效率对比。