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Lumi

Python 3.12+ License: MIT Version LangGraph Electron

简体中文 | English

一个开源的 AI 同事。 在桌面应用里跟它聊,或者直接在飞书里 @ 它——把日常事务真正交出去、做完。

不只是聊天:它有记忆、会用工具、能定时干活、能读你的文件、能开完会自动把纪要发给你。面向所有人,不只是程序员。

Lumi 项目主页


它能帮你做什么

不用写代码,把事情说给它听就行:

  • 📝 「把这周的会议纪要整理一下,发我一版周报初稿」
  • 📄 「这份 PDF 合同,帮我把关键条款和风险点列出来」
  • 💰 「这张打车发票录进报销 Excel,金额和日期对一下」
  • 📚 「读完这篇论文,给我一份带要点的读书笔记」
  • ✈️ 「规划下个月去日本 7 天的行程,按天列」
  • ⏰ 「每周五下班前提醒我交周报,顺便把本周的进展汇总给我」

它会记住你的偏好和项目背景(持久记忆),能把复杂任务拆给子 Agent 并行处理,也能定时在后台自己跑。

在飞书里就能用

不用切工具——把 Lumi 拉进飞书,它就是群里一位随叫随到的同事。私聊发消息,或群里 @ 它;文字、图片、文件都能发。详见 飞书接入指南。

✨ 开完会,纪要自动就到了

打开「妙记纪要」开关后,你录个音、或开个会(开启云录制)——飞书生成妙记,Lumi 就自动取回带说话人和时间戳的逐字稿,整理成一份纪要,推到你和它的私聊里。实测录完约 20 秒送达,你什么都不用点。

会议结束、走出会议室,纪要已经躺在飞书里了。

还有

  • 群里 @ 它协作 — 默认「@我才回」,也可设为响应全部;发图直接读、发文件(PDF/代码/文本)自动下载并阅读。
  • 斜杠命令 — /help /stop /clear /compact 等,加上项目自带的技能命令(如 /commit)。
  • 每日记忆整理 — 到点自动为有新消息的会话沉淀记忆、压缩历史,常驻群聊不会无限膨胀。
  • 一站式接入体检 — 桌面端填完 App ID / Secret,一键查出凭证、权限、事件订阅、版本发布哪一步没通,并给出预填好的开放平台直达链接。

🚧 更多渠道,陆续接入。 飞书是 Lumi 的第一个 IM 渠道,渠道层设计为可插拔——Telegram、微信、Slack 等已在规划中。想优先支持哪个?欢迎来 Issues 提。

为什么选择 Lumi

  • 面向所有人 — 读书笔记、旅行计划、周报、报销、家庭开支……不写代码也能用;通过提示词、技能和子 Agent 按项目扩展能力。
  • 两种用法,一套大脑 — 桌面应用专注深度工作,飞书随手交办;同一个后端、同一份记忆与配置。
  • 你的数据在你自己机器上 — 开源、MIT 协议、本地运行,模型 Key 和会话都存在你自己的机器;也支持自建服务器远程部署。
  • 可扩展 — 技能、子 Agent、MCP 协议、定时任务、多 Agent Workflow,多数改配置即扩展,无需改代码。
  • 多模型自由 — OpenAI / Anthropic / Bedrock / 任意 OpenAI 兼容 API,思考档位按模型可配,随时热切换。

Lumi MCP 面板

通过 MCP(Model Context Protocol)接入外部工具:按机器、按「全局 / 项目」层配置,STDIO / HTTP 均支持,开关即用。

快速开始

前置要求:uv、Node.js(含 npm)、Python 3.12+(uv 会自动装)。

git clone https://github.com/deku0818/Lumi.git
cd Lumi
./dev.sh            # 一键:装后端/前端依赖 → 起 vite + Electron + 后端 sidecar

./dev.sh 会自己 uv sync 装后端、npm install 装前端,并由 Electron 主进程拉起后端,无需单独启动。

配置模型:首次启动在应用内「设置 → 模型」里填 API Key 即可;也可预置 ~/.lumi/config.json:

{
  "env": {
    "LLM_MODEL_NAME": "gpt-4o",
    "OPENAI_API_KEY": "sk-xxx",
    "OPENAI_API_BASE": "https://api.openai.com/v1"
  }
}

完整配置见 docs/guides/config.md;接飞书见 docs/guides/feishu.md。

核心概念

项目与三层配置

聊天必须绑定一个项目(工作目录)。每个项目一套配置(提示词 / 记忆 / 定时 / 技能 / 子 Agent),按三层叠加、逐层同名覆盖:

内置 lumi/styles/  <  全局层 ~/.lumi/  <  项目层 <项目>/.lumi/

点进一个项目就是它的主页:左边输入岛直接在这个项目里开聊,右边五张卡(提示词 / 记忆 / 定时 / 技能 / 子 Agent)所见即会话所加载,项目层可增删改。详见 内置资源与用户覆盖。

权限与审批

⚠️ 无沙箱:Lumi 不做隔离,agent 的工具(bash、文件读写等)直接作用于你本地真实环境。工具执行由权限规则、审批模式和敏感文件保护控制——建议保持默认审批,谨慎使用 Privileged(一律放行)。

  • 权限规则(permissions.md):用户级 / 项目共享 / 项目本地三处加载,取最严格匹配(Deny > Ask > Allow > Unmatched)。
  • 审批模式:Default(权限引擎判定)· Accept Edits(文件编辑自动放行)· Privileged(禁止规则拒绝,其余放行)· Auto(交 AI 分类器裁决 approve / reject)。

多机 / SSH 远端

桌面端原生通过 SSH 连接完整远端 Lumi。新会话输入框旁可以搜索和选择「机器 + 项目」、新建远端项目或添加 SSH 主机;设置 → 连接管理同一组机器。

自动读取本机 SSH config(含 Include),由系统 OpenSSH 解析用户、端口、密钥与跳板机。支持私钥文件、粘贴私钥、密码和密钥口令;首次确认主机指纹。远端负责模型、工具、会话与文件,桌面负责环境准备与 SSH 数据通道,不再提供服务地址或 token 输入。目录选择直接浏览目标机器,也可输入路径。

分发 / 部署

完整桌面包包含本地后端和远端引导脚本;远端通过 uv 从 PyPI 安装与桌面匹配的 lumi-harness 版本。打包:

./scripts/build-desktop.sh

SSH 远端支持 Linux(systemd 用户服务,需要 linger)和 macOS(登录用户 launchd),远端需 Python 3;uv 准备 Python 3.12 与独立环境。无需 sudo 或额外的 Lumi TCP 端口,详见 SSH 远端指南。

远端数据默认在 SSH 用户 ~/.lumi。常驻进程通过私有 Unix socket 与 SSH 数据通道连接,保留实例锁;关闭桌面不停止远端进程。连接时复用同版本实例,远端版本较旧时自动升级并重启,较新时提示更新桌面。安装失败保留旧服务,切换失败尝试恢复旧版本;重启会中断未完成任务。不兼容 0.2 服务地址连接,不自动迁移或停止旧 Docker/系统服务。

CLI、HTTP API 与容器镜像仍可独立使用,它们不是桌面远端连接方式。

内置工具

工具 功能
read / write / edit 读取(支持行号范围)/ 写入 / 基于字符串替换的精确编辑
bash 执行 Shell 命令与文件搜索(优先 rg,持久化会话)
ask 向用户提问并等待回答
cron 定时任务(创建 / 删除 / 暂停 / 执行)
skill 调用自定义技能
agent 委托任务给子 Agent
workflow 多 Agent 编排(一段确定性 Python 脚本调度一群子代理)
background_task 管理后台运行的任务(Bash 命令 / 子 Agent)
artifacts 把产出文件作为制品呈现到界面供查看 / 预览(含 Office 窗口内预览)
vision 图像识别(tool 模式)

工具描述写在各工具函数 docstring 里;外部工具经 MCP 接入。

文档

主题 链接 · 主题 链接
完整配置 config.md · 飞书渠道 feishu.md
权限控制 permissions.md · 定时任务 cron.md
子 Agent agents.md · 斜杠命令 / 技能 slash-commands.md
内置资源 styles.md · 持久记忆 memory.md
桌面架构 desktop.md · 多 Agent Workflow workflow.md
思考管理 thinking.md · 上下文压缩 compact.md

开发

uv sync --all-groups       # 安装开发依赖
uv run pytest              # 运行测试
uv run ruff format .       # 代码格式化
uv run ruff check --fix .  # Lint 检查

技术栈

Metadata

Release files for lumi-harness 0.3.6

For a detailed explanation of source distributions (sdists) and built distributions (wheels), please see the package formats documentation.

Source distribution (sdist)

Source distribution for lumi-harness 0.3.6
File Size Uploaded
lumi_harness-0.3.6.tar.gz 2.1 MB Details

Built distribution (wheel)

Table of built distributions (wheels) for lumi-harness 0.3.6
File Interpreter ABI Platform
lumi_harness-0.3.6-py3-none-any.whl Python 3 none any Details

Total release size: 2.7 MB

Release files / lumi_harness-0.3.6.tar.gz

Download URL lumi_harness-0.3.6.tar.gz
Size 2.1 MB
Tags Source
SHA-256 checksum
How to use checksums
599c6da56791bcc1936e97604cbe7b31c96c26350860b4d983fee5f640c8f8ae
BLAKE2b-256 checksum
How to use checksums
0e0c90318de342cc83a4fcca3f27f62c9fca589e2f8ec99aeecc1cf204b8cec2
Upload date
Uploaded using Trusted Publishing?
What is trusted publishing?
Yes
Uploaded via uv/0.13.1 {"installer":{"name":"uv","version":"0.13.1","subcommand":["publish"]},"python":null,"implementation":{"name":null,"version":null},"distro":{"name":"Ubuntu","version":"24.04","id":"noble","libc":null},"system":{"name":null,"release":null},"cpu":null,"openssl_version":null,"setuptools_version":null,"rustc_version":null,"ci":true}

Release files / lumi_harness-0.3.6-py3-none-any.whl

Download URL lumi_harness-0.3.6-py3-none-any.whl
Size 579.8 kB
Tags Python 3
SHA-256 checksum
How to use checksums
0df80a3cdeb49d38e5222fc0012bed98efe433ea19bb76acc9acf3e552725c1c
BLAKE2b-256 checksum
How to use checksums
f683844da35e2c4d795641bb3d8d24a594e95e67777f8c1d328011ae6dec8701
Upload date
Uploaded using Trusted Publishing?
What is trusted publishing?
Yes
Uploaded via uv/0.13.1 {"installer":{"name":"uv","version":"0.13.1","subcommand":["publish"]},"python":null,"implementation":{"name":null,"version":null},"distro":{"name":"Ubuntu","version":"24.04","id":"noble","libc":null},"system":{"name":null,"release":null},"cpu":null,"openssl_version":null,"setuptools_version":null,"rustc_version":null,"ci":true}

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