Mirage 是 **面向 AI Agent 的统一虚拟文件系统**：它把 S3、Google Drive、Slack、Gmail、Redis 等服务和数据源并排挂载为同一个文件系统。任何已经会用 bash 的 LLM 都可以开箱即用地对每个后端进行读取、grep 和管道操作，不需要学习新的词汇。
```python
ws = Workspace(
{
"/tmp": (RAMResource(), MountMode.EXEC),
"/redis": (RedisResource(url=redis_url), MountMode.WRITE),
"/slack": (SlackResource(SlackConfig(token=slack_bot_token)), MountMode.EXEC),
},
# monty 捕获 python，脚本在工作区内以沙箱方式运行
runtimes=[MontyRuntime(captures=["python", "python3"]), "vfs"],
)
# 一次 grep 扫遍所有数据源
await ws.execute("grep -rln session /redis /tmp")
# 运行存放在 Slack 里的脚本，把报告写入 Redis
await ws.execute(
"python3 /slack/channels/general__C0.../files/example__F0....py > /redis/report.txt"
)
# 以头部命令名安装一个类型化 CLI：按名称分发，而不是按路径，
# 并且像其他程序一样可以通过 `man`、`type`、`which` 发现
ws.register_cli("slack", SLACK, {"token": slack_bot_token})
await ws.execute('slack send-message --channel general --text "report is up"')
```
## 关于
- **一个接口，而不是 N 个 SDK 和 M 个 MCP。** 每个服务都使用同一套文件系统语义，管道可以像在本地磁盘上一样跨服务组合。
- **约 50 个内置后端：** RAM、Disk、Redis、S3 / R2 / OCI / Supabase / GCS、Gmail / GDrive / GDocs / GSheets / GSlides、GitHub / Linear / Notion / Trello、Slack / Discord / Email、MongoDB / GridFS / Postgres / LanceDB / Qdrant、SSH 等，并排挂载在同一个根目录下。
- **可移植的工作区：** 克隆、快照和版本化工作区；Agent 运行可以在机器之间迁移，而不必重启或重新配置系统。
- **可嵌入：** Python 和 TypeScript SDK 直接运行在 FastAPI、Express、浏览器应用或任何异步运行时的进程内，不需要单独的进程。
- **Agent 集成：** 通过 SDK 支持 OpenAI Agents SDK、Vercel AI SDK、LangChain、Pydantic AI、CAMEL 和 OpenHands；编码 Agent 则通过原生适配器、可安装插件、MCP 或 FUSE 接入。
## 架构
## 安装
- **Python** ≥ 3.11，用于 `mirage-ai` 包和 `mirage` CLI
- **Node.js** ≥ 20，用于 TypeScript SDK
- **macOS** 或 **Linux**（基于 FUSE 的挂载需要平台支持）
### Python
```bash
uv add mirage-ai # 安装 `mirage` 库和 `mirage` CLI 二进制
```
### TypeScript
```bash
npm install @struktoai/mirage-node # Node.js 服务器和 CLI
npm install @struktoai/mirage-browser # 浏览器 / edge 运行时
npm install @struktoai/mirage-agents # OpenAI / Vercel AI / LangChain / Mastra 适配器
```
两个运行时包都会自动引入 `@struktoai/mirage-core`。
### CLI
```bash
curl -fsSL https://strukto.ai/mirage/install.sh | sh
# 或
npm install -g @struktoai/mirage-cli
# 或
uvx mirage-ai
# 或
npx @struktoai/mirage-cli
```
## 快速开始
### Python
```python
from mirage import Workspace
from mirage.resource.ram import RAMResource
from mirage.resource.s3 import S3Config, S3Resource
ws = Workspace({
"/data": RAMResource(),
"/s3": S3Resource(S3Config(bucket="my-bucket")),
})
await ws.execute("cp /s3/report.csv /data/report.csv")
await ws.execute("grep alert /s3/data/log.jsonl | wc -l")
await ws.snapshot("demo.tar")
```
### TypeScript
```ts
import { Workspace, RAMResource, S3Resource } from '@struktoai/mirage-node'
const ws = new Workspace({
'/data': new RAMResource(),
'/s3': new S3Resource({ bucket: 'my-bucket' }),
})
await ws.execute('cp /s3/report.csv /data/report.csv')
await ws.execute('grep alert /s3/data/log.jsonl | wc -l')
await ws.snapshot('demo.tar')
```
### CLI
```bash
mirage workspace create ws.yaml --id demo
mirage execute --workspace_id demo --command "cp /s3/report.csv /data/report.csv"
mirage provision --workspace_id demo --command "cat /s3/data/large.jsonl"
mirage workspace snapshot demo demo.tar
mirage workspace load demo.tar --id demo-restored
```
## Agent 框架
Mirage 可以作为沙箱或工具层接入 Agent 框架。`read` 等 POSIX 操作也可以按资源和文件类型自定义：Mirage 不内置任何文件类型渲染器，因此某种格式如何渲染完全取决于你注册的实现，而针对特定资源和扩展名注册的命令优先于通用命令。
| | 集成 |
| ---------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
| Python | [OpenAI Agents SDK](https://docs.mirage.strukto.ai/python/agents/openai-agents)、[LangChain](https://docs.mirage.strukto.ai/python/agents/langchain)、[Pydantic AI](https://docs.mirage.strukto.ai/python/agents/pydantic-ai)、[CAMEL](https://docs.mirage.strukto.ai/python/agents/camel)、[OpenHands](https://docs.mirage.strukto.ai/python/agents/openhands)、[Agno](https://docs.mirage.strukto.ai/python/agents/agno) |
| TypeScript | [Vercel AI SDK](https://docs.mirage.strukto.ai/typescript/agents/vercel)、[OpenAI Agents SDK](https://docs.mirage.strukto.ai/typescript/agents/openai)、[LangChain](https://docs.mirage.strukto.ai/typescript/agents/langchain)、[Mastra](https://docs.mirage.strukto.ai/typescript/agents/mastra) |
| 编码 Agent | [Claude Code](https://docs.mirage.strukto.ai/python/agents/claude-code)、[Codex](https://docs.mirage.strukto.ai/typescript/agents/codex)、[DeepSeek Harness](https://docs.mirage.strukto.ai/typescript/agents/dsh)、[Grok Build](https://docs.mirage.strukto.ai/typescript/agents/grok-build)、[OpenCode](https://docs.mirage.strukto.ai/typescript/agents/opencode)、[Pi](https://docs.mirage.strukto.ai/typescript/agents/pi) |
## 缓存
每个 `Workspace` 都有两层缓存，让针对远端后端的重复操作命中本地状态而不是网络：
- **索引缓存：** 目录列表和元数据。第一次遍历目录会调用 API；之后在 TTL 过期前（默认 10 分钟）都从索引读取。
- **文件缓存：** 对象字节。第一次读取从源端流式拉取；之后的管道直接读缓存（默认 512 MB）。
两层默认都使用进程内 RAM，零配置。Redis 存储可以在 worker、进程和机器之间共享缓存状态：
```ts
import { RedisFileCacheStore, S3Resource, Workspace } from '@struktoai/mirage-node'
const ws = new Workspace(
{ '/s3': new S3Resource({ bucket: 'my-bucket' }) },
{
cache: new RedisFileCacheStore({ url: 'redis://localhost:6379/0', cacheLimit: '8GB' }),
index: { type: 'redis', url: 'redis://localhost:6379/0', ttl: 600 },
},
)
```
完整的 miss/hit 生命周期见[缓存文档](https://docs.mirage.strukto.ai/home/cache)。
## 贡献者
感谢所有为 Mirage 做出贡献的人。
