MIRIX 是智能体领域的开源项目,由 Mirix-AI 开发,2025 年首次发布。
在全站 13,916 个收录项目中,它的 GitHub 星标数(3,449)位列前 30%,在智能体分类的 2,609 个项目里位列前 12%。
项目保持着较活跃的维护节奏,最近一次代码更新于 2026-09-12。
它主要面向的使用场景是:开发者回溯自己一天中在多个窗口间切换的工作轨迹。同类可对比的替代方案包括 mem0、Letta、screenpipe。

自动记住你的屏幕活动,随时问答找回。
MIRIX 是一个多智能体个人助理开源项目,核心能力是持续捕捉屏幕上的实时视觉活动,并把这些原始输入整理成结构化记忆,从而构建一个能随用户数字体验不断演化的个人知识库。它解决的是传统助手缺乏长期上下文、记不住你做过什么的问题:通过多智能体分工,分别负责屏幕采集、内容理解、记忆归纳与问答检索,让用户可以直接用自然语言询问“我刚才在做什么”“上周看过的那个方案在哪”等问题。项目用 Python 实现,围绕 llm-agents 与 llm-memory 设计,强调把零散屏幕信息转化为可检索、可累积的记忆资产,而不是一次性截图或临时上下文。适合希望拥有本地化、可扩展的个人数字记忆助手的开发者与研究者,也方便在此基础上接入自己的模型与存储方案。
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1启动后端与面板
在项目根目录执行该命令,会自动拉取最新镜像并后台启动后端服务与 Dashboard。
docker compose up -d --pull always2确认服务地址
启动后 Dashboard 在 http://localhost:5173,后端 API 在 http://localhost:8531,浏览器打开确认。
3创建并设置密钥
在 Dashboard 中创建 API key,然后将其设置为环境变量 MIRIX_API_KEY。
export MIRIX_API_KEY=your-api-key4安装客户端
使用 pip 安装官方 Python 客户端 mirix-client,供后续脚本调用后端。
pip install mirix-client5初始化客户端
在脚本中填入 api_key 与 base_url,并通过 initialize_meta_agent 配置 LLM、embedding 和各记忆智能体。
from mirix import MirixClient
client = MirixClient(
api_key="your-api-key",
base_url="http://localhost:8531",
)
client.initialize_meta_agent(
config={
"llm_config": {
"model": "gemini-2.0-flash",
"model_endpoint_type": "google_ai",
"api_key": "your-api-key-here",
"model_endpoint": "https://generativelanguage.googleapis.com",
"context_window": 1_000_000,
},
"embedding_config": {
"embedding_model": "text-embedding-004",
"embedding_endpoint_type": "google_ai",
"api_key": "your-api-key-here",
"embedding_endpoint": "https://generativelanguage.googleapis.com",
"embedding_dim": 768,
},
"meta_agent_config": {
"agents": [
{
"core_memory_agent": {
"blocks": [
{"label": "human", "value": ""},
{"label": "persona", "value": "I am a helpful assistant."},
]
}
},
"resource_memory_agent",
"semantic_memory_agent"6写入一条记忆
调用 add 方法把对话消息写入指定用户与会话,验证记忆系统可以正常接收数据。
client.add(
user_id="demo-user",
messages=[
{"role": "user", "content": [{"type": "text", "text": "The moon now has a president."}]},
{"role": "assistant", "content": [{"type": "text", "text": "Noted."}]},
],
session_id="sess-demo-001",
)| 配置项 | 必填 | 说明 | 示例 |
|---|---|---|---|
MIRIX_API_KEY | 是 | 在 Dashboard 创建的 API key,供客户端与后端认证 | your-api-key |
api_key | 是 | MirixClient 初始化时使用的客户端密钥 | your-api-key |
base_url | 是 | 客户端访问的后端 API 地址,默认本地 8531 端口 | http://localhost:8531 |
llm_config.api_key | 是 | 对话模型服务的 API Key,示例为 Google AI | your-api-key-here |
llm_config.model | 是 | 指定用于推理的语言模型名称 | gemini-2.0-flash |
embedding_config.embedding_model | 是 | 用于生成向量嵌入的模型名称 | text-embedding-004 |
浏览器打开 http://localhost:5173 能看到 Dashboard,且 http://localhost:8531 后端 API 可访问,即表示后端与面板启动成功。
Q:Dashboard 和后端 API 分别是什么地址?
A:README 中给出 Dashboard 为 http://localhost:5173,API 为 http://localhost:8531,启动 Docker 后直接在浏览器访问即可。
Q:客户端怎么安装?
A:执行 pip install mirix-client,该包来自 PyPI 官方页面 https://pypi.org/project/mirix-client/。
Q:MIRIX_API_KEY 从哪里来?
A:先在 Dashboard(http://localhost:5173)中创建 API key,再把它设置为环境变量 MIRIX_API_KEY。
Q:示例里用的什么模型?
A:README 示例中 LLM 使用 gemini-2.0-flash,embedding 使用 text-embedding-004,端点类型均为 google_ai,上下文窗口 1,000,000,嵌入维度 768。
mem0、Letta、screenpipe
MIRIX 是智能体领域的开源项目,由 Mirix-AI 开发,2025 年首次发布。
在全站 13,916 个收录项目中,它的 GitHub 星标数(3,449)位列前 30%,在智能体分类的 2,609 个项目里位列前 12%。
项目保持着较活跃的维护节奏,最近一次代码更新于 2026-09-12。
它主要面向的使用场景是:开发者回溯自己一天中在多个窗口间切换的工作轨迹。同类可对比的替代方案包括 mem0、Letta、screenpipe。
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