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The World's First Unified Virtual Filesystem For AI Agents

解決する課題

AIエージェントは、各サービス（S3、Slack、Google Driveなど）が独自のSDKや複雑な認証ロジックを必要とするため、断片化された複数のデータソースとのやり取りに苦労することがよくあります。Mirageは、これらすべてのサービスに対して単一の統合インターフェースを提供することで、この摩擦を解消します。

仕組み

Mirageは、S3、Google Drive、Slack、Gmail、Redisなどのさまざまなサービスやデータソースを、単一の仮想ファイルシステムとして並列してマウントします。これにより、標準的なbashコマンドを理解できるあらゆるLLMが、新しいAPIを学習することなく、異なるバックエンド間でgrep、cp、catなどの操作を実行できるようになります。また、ネットワーク呼び出しを最小限に抑え、繰り返しの操作を高速化するために、2層のキャッシュシステム（インデックスとファイルキャッシュ）を備えています。

対象ユーザー

  • AIエージェント開発者: エージェントが異なるプラットフォーム間でデータをアクセス・操作する方法を簡素化したいと考えている方。
  • コーディングエージェント: クラウドおよびローカルストレージ間でファイルを読み書きするための標準化された方法を必要とするエージェント。
  • 開発者: LangChain、Pydantic AI、Vercel AI SDKなどのフレームワークを使用して、複雑なAIワークフローを構築している方。

ハイライト

  • 統合インターフェース: 標準的なファイルシステムのセマンティクスを通じて、約50の組み込みバックエンド（GitHub、Notion、MongoDBを含む）にアクセス可能。
  • Bashネイティブ: エージェントがリモートサービスに対してgrepやfindなどの使い慣れたコマンドを使用できるようにします。
  • ポータブルなワークスペース: ワークスペースのクローン作成、スナップショット作成、バージョニングをサポートし、エージェントがマシン間をシームレスに移動できるようにします。
  • 組み込み可能なSDK: PythonおよびTypeScript向けに提供されており、既存のアプリケーションやランタイムに直接統合できます。