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The World's First Unified Virtual Filesystem For AI Agents

解決的問題

AI Agent 通常難以與多個碎片化的數據源進行互動，因為每個服務（如 S3、Slack 或 Google Drive）都需要其特定的 SDK 和複雜的身份驗證邏輯。Mirage 透過為所有這些服務提供單一的統一介面，消除了這種摩擦。

工作原理

Mirage 將各種服務和數據源（如 S3、Google Drive、Slack、Gmail 和 Redis）作為單個虛擬檔案系統並排掛載。這使得任何理解標準 bash 指令的 LLM 都可以執行 grep、cp 或 cat 等操作，而無需學習新的 API。它包含一個兩層快取系統（索引與檔案快取），以最大限度地減少網路呼叫並加快重複操作的速度。

適用對象

  • AI Agent 開發者：希望簡化其 Agent 在不同平台之間存取和操作數據方式的開發者。
  • 程式碼 Agent：需要在雲端和本地儲存之間以標準化方式讀寫檔案的 Agent。
  • 開發者：使用 LangChain、Pydantic AI 或 Vercel AI SDK 等框架構建複雜 AI 工作流的開發者。

亮點

  • 統一介面：透過標準檔案系統語義存取約 50 個內建後端（包括 GitHub、Notion 和 MongoDB）。
  • 原生支援 Bash：使 Agent 能夠在遠端服務上使用熟悉的指令，如 grep 和 find。
  • 可移植的工作區：支援工作區的複製、快照和版本控制，使 Agent 可以在機器之間無縫移動。
  • 可嵌入式 SDK：提供 Python 和 TypeScript 版本，可直接整合到現有應用程式或執行環境中。