Introducing SMFS: The Supermemory Filesystem ✍ Dhravya Shah🕐 2026-04-29📦 6.8 KB 🟢 已读 𝕏 文章列表 SMFS 是一个结合了 RAG 和传统文件系统优势的新型可挂载文件系统。它允许 Agent 使用标准的 Unix 命令(如 grep)执行语义搜索,支持多格式文件的自动解析与提取,并提供本地优先的同步引擎。内部基准测试显示,SMFS 能显著减少 Token 消耗和工具调用次数,同时大幅提升检索准确率。 RAGAgentLLM文件系统开源语义搜索RustDevOps工具SMFS # Introducing SMFS - RAG sucks and filesystems are broken. We fixed both with supermemory filesystems. **作者**: Dhravya Shah **日期**: 2026-04-29T03:07:16.000Z **来源**: [https://x.com/DhravyaShah/status/2049324612635562492](https://x.com/DhravyaShah/status/2049324612635562492) ---  Everyone and their mom is arguing about "RAG is dead" and "filesystems are awesome", without capturing the full nuance. > TLDR: We brought the best of RAG and filesystem into a mountable filesystem which replaces the UNIX operations and makes them better for agents. it's called Supermemory Filesystem (SMFS.ai) > https://github.com/supermemoryai/smfs RAG isn't dead. With better agents, managing embeddings and vector databases just became too much of a pain. MCP and grep seemed to make "fancy retrieval" unnecessary. Claude Code popularized agentic search - letting the agent walk a codebase with grep and find... and it worked! Very well! And yeah, agentic search on a filesystem is a simply beautiful paradigm. You throw in some files and let the agent look around. It works because codebases are special. Filenames mean what they say. Function names are designed to be searchable. The whole tree was organized by humans(or agents) who knew an agent would walk it later. Your notes folder is not a codebase. Drop a thousand PDFs, meeting transcripts, and design docs in there and watch it fall apart. Filenames stop being signposts. The agent greps for "OAuth refresh failure" and misses the doc that calls it "token rotation issue." It can't grep a diagram inside a PDF at all. So, you reach for RAG. Top-K returns chunks - relevant, severed from the files they came from - leading to subpar answers. What do you do now? You stitch together many systems, trying to make it better one step at a time. ## What if you didn't have to choose? Introducing SMFS: Supermemory Filesystem. We made a mountable filesystem that our agent can use to do semantic search while also just... dealing with files. Still simply beautiful, but with steroids. 1/ Semantic grep What if grep itself was semantic? What if the agent didn't have to learn seperate tool calls like "search vectors" etc.? Agents are already great at filesystems, so what if the filesystem ITSELF could be made for the agent? Same command, same line-oriented output, same muscle memory, but the matching function underneath is a vector query, scoped to the path you're standing in. Results land back on real paths. The agent cats the file. Lists the directory. Re-greps with a narrower scope. The index and the file tree. both. It can do whatever it needs to do. ``` $ grep "oauth refresh failure" work/ work/debug-notes.md:42:refresh token failed after deploy research-paper.pdf:118:the benchmark failed after token rotation ``` Flagged grep -F stays literal. grep without flags is semantic. Same muscle memory. New reach. 2/ User profiles 𝚌𝚊𝚝 𝚙𝚛𝚘𝚏𝚒𝚕𝚎.𝚖𝚍 returns a live digest of every memory in the container. Not stored - synthesized on read and always fresh. The agent's first useful action in a new directory is usually a read. We made that read free. We keep it fresh because the profile is actually derived from the graph. if a fact updates in the supermemory graph, it automatically updates in the profile. 3/ Sync engine Multiple agents can mount the same container. Agent A writes a memory. Agent B sees it on the next pull. The folder is the shared state, always synced with supermemory cloud. This also means that the operations themselves are instant, in a local sqlite state, and can incrementally synchronize with the system. 4/ Auto extraction: Drop the file. We'll do the rest. PDFs, videos, screenshots, audio, docs — drop the raw files straight into the mount. No OCR. No transcription. No PDF parser. No chunking. The pipeline you would have built is gone, and grep works across every format. yes, so your agent can now grep through files as well. $ grep "action items" ~/smfs/ contract.pdf ...follow-up action items due Friday standup.mp4 [02:14] action items from yesterday screenshot.png [OCR] Action Items (whiteboard) handbook.docx §4 tracking action items effectively interview.m4a [8:02] emerging action items for Q1 ## The numbers We ran 20 real retrieval tasks with Claude and Codex. Same agent, same documents, with and without SMFS:  We asked coding harnesses to do retrieval tasks across large a corpus. with SMFS, agents used significantly less time and latency! - Codex: 1.2M → 203K tokens (-83%). Answer found 19/20 times - Claude: 116 → 42 tool calls (-64%). Tokens -36%. Answer found 16/20 → 18/20 with smfs. Less context, more right answers, fewer turns. The agent stops walking the tree speculatively and starts asking the right question, directly > We are working on a larger report which will be published soon on smfs.ai, it almost always beats agentic search by >50% in our internal benchmarks! ## A few details we sweated. One binary. Open source. Built with rust btw. No kernel extensions. FUSE on Linux. NFSv3 on macOS via a pure-Rust localhost server, mounted natively. No macFUSE. No kext. No security prompts. Shows up in Finder. Works with Daytona, E2b, Cloudflare, vercel, and pretty much all sandboxes. Local-first sync. Reads never block on the network. Writes commit to a local SQLite cache and drain to Supermemory in the background with exponential backoff. Survives restarts. Offline reads keep working. Your edits don't get lost. Same surface, every runtime. Your laptop, an ephemeral sandbox, a serverless edge runtime with no kernel — there's a virtual-bash SDK that exposes the same Unix surface as a single tool the agent can call. ``` $ curl -fsSL smfs.ai/install | sh $ smfs mount my-project # → grep away. we'll do the vectors. ``` You get the index. You get the map. Just try it! or view our demo at smfs.ai And star the repo! github.com/supermemoryai/smfs we'd love to see what you build 🫶 ## 相关链接 - [Dhravya Shah](https://x.com/DhravyaShah) - [@DhravyaShah](https://x.com/DhravyaShah) - [63K](https://x.com/DhravyaShah/status/2049324612635562492/analytics) - [SMFS.ai](https://smfs.ai/) - [https://github.com/supermemoryai/smfs](https://github.com/supermemoryai/smfs) - [smfs.ai](https://smfs.ai/) - [smfs.ai](https://smfs.ai/) - [github.com/supermemoryai/smfs](https://github.com/supermemoryai/smfs) - [Upgrade to Premium](https://x.com/i/premium_sign_up) - [11:07 AM · Apr 29, 2026](https://x.com/DhravyaShah/status/2049324612635562492) - [63.9K Views](https://x.com/DhravyaShah/status/2049324612635562492/analytics) - [View quotes](https://x.com/DhravyaShah/status/2049324612635562492/quotes) --- *导出时间: 2026/4/29 19:46:48* --- ## 中文翻译 # 介绍 SMFS - RAG 很烂,文件系统也坏掉了。我们用超级记忆文件系统修复了这两者。 **作者**: Dhravya Shah **日期**: 2026-04-29T03:07:16.000Z **来源**: [https://x.com/DhravyaShah/status/2049324612635562492](https://x.com/DhravyaShah/status/2049324612635562492) ---  所有人连同他们的妈妈都在争论“RAG 已死”和“文件系统很棒”这些话题,却没有抓住其中的微妙之处。 > TLDR:我们将 RAG 和文件系统的精华融合到一个可挂载的文件系统中,它取代了 UNIX 操作并使其对代理来说更加好用。它叫做超级记忆文件系统(SMFS.ai) > https://github.com/supermemoryai/smfs RAG 并没有死。随着代理变得更强大,管理嵌入和向量数据库变得太过痛苦。MCP 和 grep 似乎让“花哨的检索”变得不再必要。Claude Code 普及了代理式搜索——让代理通过 grep 遍历代码库并查找……它确实奏效了!效果非常好! 是的,文件系统上的代理式搜索确实是一个极其优雅的范式。你扔进去一些文件,然后让代理四处看看。 它之所以有效,是因为代码库是特殊的。文件名名副其实。函数名的设计初衷就是可被搜索的。整个树状结构是由知道代理稍后会来遍历的人类(或代理)整理的。 你的笔记文件夹可不是代码库。把一千个 PDF、会议记录和设计文档扔进去,然后看着它分崩离析。文件名不再是路标。代理用 grep 搜索“OAuth refresh failure(OAuth 刷新失败)”,却错过了那个称之为“token rotation issue(令牌轮换问题)”的文档。它根本无法 grep 一个 PDF 里的图表。 于是,你求助于 RAG。Top-K 返回代码块——虽然相关,但却切断了它们与源文件的关联——导致答案质量低劣。你现在该怎么办?你把许多系统缝合在一起,试图一步步让它变好。 ## 如果你不必做出选择会怎样?介绍 SMFS:超级记忆文件系统。 我们制作了一个可挂载的文件系统,我们的代理可以使用它进行语义搜索,同时也只是……处理文件。 依然极其优雅,但如虎添翼。 1/ 语义 grep 如果 grep 本身就是语义的会怎样?如果代理不必学习像“搜索向量”这样单独的工具调用会怎样?代理已经非常擅长处理文件系统了,那么如果文件系统本身就是为了代理而生的会怎样? 同样的命令,同样的面向行输出,同样的肌肉记忆,但底层的匹配函数是向量查询,范围限定在你当前所在的路径。结果返回到真实路径上。代理 cat 查看文件。列出目录。用更窄的范围重新 grep。 索引和文件树。两者兼得。它可以做它需要做的任何事。 ``` $ grep "oauth refresh failure" work/ work/debug-notes.md:42:refresh token failed after deploy research-paper.pdf:118:the benchmark failed after token rotation ``` 带标记的 grep -F 保持字面匹配。不带标记的 grep 是语义的。同样的肌肉记忆。新的触达范围。 2/ 用户画像 𝚌𝚊𝚝 𝚙𝚛𝚘𝚏𝚒𝚕𝚎.𝚖𝚍 返回容器中每一条记忆的实时摘要。不是存储的——而是在读取时合成的,并且始终是新鲜的。代理在新目录中第一个有用的操作通常是读取。我们让这个读取变得免费。 我们保持它的更新,因为画像实际上是从图中推导出来的。如果 supermemory 图中的事实更新了,它会自动在画像中更新。 3/ 同步引擎 多个代理可以挂载同一个容器。代理 A 写入一条记忆。代理 B 在下一次拉取时就能看到它。文件夹就是共享状态,始终与 supermemory 云端同步。 这也意味着操作本身是即时的,处于本地 sqlite 状态,并可以与系统进行增量同步。 4/ 自动提取:放入文件。剩下的交给我们。 PDF、视频、截图、音频、文档——直接将原始文件放入挂载点。无需 OCR。无需转录。无需 PDF 解析器。无需分块。你本需要构建的管道都不见了,而且 grep 可以跨越所有格式工作。 是的,所以你的代理现在也可以 grep 遍历文件了。 $ grep "action items" ~/smfs/ contract.pdf ...follow-up action items due Friday standup.mp4 [02:14] action items from yesterday screenshot.png [OCR] Action Items (whiteboard) handbook.docx §4 tracking action items effectively interview.m4a [8:02] emerging action items for Q1 ## 数据 我们使用 Claude 和 Codex 运行了 20 个真实的检索任务。同样的代理,同样的文档,使用和不使用 SMFS:  我们要求编码工具在大型语料库上执行检索任务。使用 SMFS,代理使用的时间显著减少,延迟也降低了! - Codex: 1.2M → 203K tokens (-83%). 找到答案 19/20 次 - Claude: 116 → 42 次工具调用 (-64%). Tokens -36%. 找到答案 16/20 → 18/20 次(使用 smfs)。 更少的上下文,更多的正确答案,更少的轮次。代理停止投机性地遍历树,并开始直接提出正确的问题。 > 我们正在制作一份更大的报告,很快将在 smfs.ai 上发布,在我们的内部基准测试中,它几乎总是将代理式搜索的性能提升 >50%! ## 我们死磕的一些细节。 一个二进制文件。开源。顺便说一句,用 Rust 构建的。 无需内核扩展。Linux 上使用 FUSE。macOS 上通过纯 Rust 本地主机服务器使用 NFSv3,原生挂载。无需 macFUSE。无需 kext。无安全提示。在 Finder 中显示。 适用于 Daytona、E2b、Cloudflare、vercel 以及几乎所有的沙盒。 本地优先同步。读取从不阻塞网络。写入提交到本地 SQLite 缓存,并以指数退避在后台排空到 Supermemory。经受得住重启。离线读取继续工作。你的编辑不会丢失。 同样的界面,适用于所有运行时。你的笔记本电脑、临时沙盒、无内核的无服务器边缘运行时——都有一个虚拟-bash SDK,它将相同的 Unix 界面作为单一工具暴露给代理调用。 ``` $ curl -fsSL smfs.ai/install | sh $ smfs mount my-project # → 尽情 grep 吧。向量交给我们。 ``` 你得到了索引。你得到了地图。 试试看吧!或者在 smfs.ai 查看我们的演示 给 repo 点个 star 吧!github.com/supermemoryai/smfs 我们很乐意看到你构建的东西 🫶 ## 相关链接 - [Dhravya Shah](https://x.com/DhravyaShah) - [@DhravyaShah](https://x.com/DhravyaShah) - [63K](https://x.com/DhravyaShah/status/2049324612635562492/analytics) - [SMFS.ai](https://smfs.ai/) - [https://github.com/supermemoryai/smfs](https://github.com/supermemoryai/smfs) - [smfs.ai](https://smfs.ai/) - [smfs.ai](https://smfs.ai/) - [github.com/supermemoryai/smfs](https://github.com/supermemoryai/smfs) - [Upgrade to Premium](https://x.com/i/premium_sign_up) - [11:07 AM · Apr 29, 2026](https://x.com/DhravyaShah/status/2049324612635562492) - [63.9K Views](https://x.com/DhravyaShah/status/2049324612635562492/analytics) - [View quotes](https://x.com/DhravyaShah/status/2049324612635562492/quotes) --- *导出时间: 2026/4/29 19:46:48*
阿 阿里开源 Zvec:像 SQLite 一样极简的嵌入式向量数据库 阿里开源了一款名为 Zvec 的向量数据库项目,主打“纯本地、内嵌式”极简体验,号称向量界的 SQLite。该项目基于 C++ 编写,支持零配置安装,性能强悍(毫秒级搜索数十亿向量),同时兼容稠密、稀疏向量及全文检索。它非常适合本地大模型、RAG 和个人知识库开发,彻底免去了部署繁琐的后端向量服务。 技术 › 后端 ✍ 智享🕐 2026-07-08 向量数据库阿里ZvecRAG本地大模型开源LLMAgent数据库工具
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B BestBlogs 早报 · 07-17|Bun 借 AI 重写、Hook 堵越权、Nemotron 登顶检索 本期早报聚焦 AI 工程落地,精讲 Bun 用 64 个智能体 11 天重写 53.5 万行代码、腾讯 DECO 用 Hook 治理 LLM 偷懒越权、NVIDIA Nemotron 登顶检索榜。此外涵盖 Kimi K3、Inkling 模型、全双工语音等速览,强调竞争焦点从模型参数向工程实践迁移。 技术 › Harness Engineering ✍ ginobefun🕐 2026-07-17 AI工程BunRustAgentNVIDIALLM检索Hook开源模型评测
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6 69个最佳开源AI仓库推荐(2026年4月) 文章精选了69个经过实战验证、维护活跃的开源AI仓库,旨在替代昂贵的API订阅。内容涵盖完整的AI技术栈,包括本地大模型推理、RAG知识库构建、AI智能体框架、提示词与评估、模型微调、工具链及部署等十大领域,为开发者、研究人员和独立黑客提供免费的生产级AI工具清单。 技术 › 工具与效率 ✍ self.dll🕐 2026-04-29 开源AI工具LLMAgentRAG模型微调OllamaLangChain本地部署资源合集
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R Run Your Harness Outside of the Sandbox (Why and How) 本文探讨了2026年以来关于Agent运行位置的争论,指出行业趋势是将Agent运行在沙箱之外。作者详细解释了沙箱内运行的三个主要问题:爆炸半径、信任边界和沙箱的间歇性运行,并提出了将沙箱作为工具暴露的正确架构,最后提供了基于Vercel AI SDK的实现示例和生产环境中的挑战。 技术 › Agent ✍ Nathan Flurry🕐 2026-07-28 Agent沙箱架构设计DevOps后端LLM安全性生产环境Vercel AI SDK状态管理
浪 浪费20亿Token之后,我做了一个帮自己定义目标的Skill 作者分享了一个名为Leader.skill的开源工具,旨在解决Agent交互中目标定义模糊的问题。该工具基于“目标七问”方法论,将模糊需求转化为清晰的目标任务书,支持多模型组合(如Claude规划、GPT执行),显著提升长程任务的完成率与Token利用率。 技术 › Skill ✍ 数字生命卡兹克🕐 2026-07-27 AgentGoal Engineering目标定义自动化开源LLM效率工具方法论ClaudeGPT
管 管理 AI 员工团队:Ryan Carson 的高效工作系统 Ryan Carson 分享了如何作为唯一员工,通过管理云端 AI Agent 团队日处理 40 个 Pull Request 的经验。文章详细介绍了将工作迁移至云端、建立工作节奏、将重复检查自动化以及控制 Token 成本四个关键步骤,强调在 AI 时代,优秀的工程管理能力比以往任何时候都重要。 技术 › Agent ✍ The Startup Ideas Podcast (SIP)🕐 2026-07-25 AIAgentDevin工程管理自动化云端开发成本控制DevOpsLLM