市面上的 AI 产品大多是这样的：打开浏览器 → 登录 → 对话 → 关闭 → 下次打开，一切从零开始。它不记得你昨天在做什么，不知道你的技术栈偏好，不能帮你操作文件系统，更不会在你睡觉的时候推进任何事。
Lume 不一样。它运行在你的电脑上，有持久记忆，有完整工具集，有性格鲜明的角色团队。它不是更好的聊天框——它是一个真正参与你工作流的伙伴。
如果你想要的是一个会记住你、理解你、能动手干活的本地 AI 工作台，Lume 就是为此而生。
这不是一句口号，而是架构层面的选择。Lume 的所有数据——记忆、对话历史、项目上下文、技能配置——都存在你本地的 ~/.lume/ 目录下。
Markdown 是真源，向量索引只是缓存。这意味着什么？你可以随时打开终端：
cat ~/.lume/memories/*.md用纯文本读到 Lume 记住的关于你的一切。没有黑箱，没有云端数据库，没有"数据可能被用于训练"的焦虑。你的记忆就是一堆 Markdown 文件，你可以 grep 它、备份它、迁移它、甚至手动编辑它。
大多数 AI 的"记忆"是最近几轮对话的上下文窗口。Lume 的记忆系统是结构化的、有层次的、像人的经验一样运作的。
Lume 区分六种记忆类型：
| 类型 | 含义 | 示例 |
|---|---|---|
| fact | 事实 | 用户的技术栈是 TypeScript + React |
| preference | 偏好 | 偏好简洁回复，不要废话 |
| decision | 决策 | 项目选了 Electron 作为桌面壳 |
| lesson | 教训 | 上次 CI 跑挂是因为忘了配置发布 token |
| episode | 场景 | 昨晚一起 review 了那块渲染性能代码 |
| milestone | 里程碑 | v0.1.0 发布了 |
这些记忆有三个层级——全局（global）、工作区（workspace）、线程（thread），在新对话中自然浮现。当 Lume 发现你又在纠结同一个技术选型时，它会主动提醒你上次为什么做了那个决定。
记忆冲突不会被静默覆盖。 两条矛盾的记忆会并存，由你来决定保留哪条。这很关键——因为不是所有信息都能用"最后写入者胜"来处理。
Lume 不是中立的问答机器。它有自己的判断、偏好和风格。
你问它该选哪个方案，它会直接告诉你推荐哪个，为什么。你在代码里做了它认为有问题的设计，它会指出来。它在回复中会流露出自己的品味——不是因为被指示要"表现得有个性"，而是因为它的记忆里存着你过去的项目决策、你的技术偏好、你对某些方案的态度。
一个真正有用的助手不应该什么都对你说"好的，都可以"。它应该有立场。
很多 AI 产品号称"有工具调用能力"，实际上只接了 3 个玩具级 API。Lume 有一个完整的工具集——这不是营销话术，而是因为它真的需要这些工具来参与你的工作：
- 文件系统：Read / Write / Edit / Glob / Grep / ls — 完整的文件操作
- 代码执行：Bash，带超时控制和后台运行
- LSP 代码智能：go-to-definition、find-references、hover — 真正的代码理解
- Office 文档：docx / pptx / xlsx / pdf 的创建、编辑、格式转换、OOXML 解包修复
- Web：搜索、网页抓取、中文互联网搜索
- 图片生成：文生图、参考图改风格、多模型对比
- MCP 协议：标准 Model Context Protocol 客户端，连接任何 MCP 服务器
这些工具不是展示用的列表。它们是 Lume 的手——没有这些手，"参与工作流"就是一句空话。
Lume 的 Skill 系统不是静态的。它会分析使用中的失败模式，自动优化提示词，保留完整的版本历史，随时可以回滚。
这意味着 Lume 在变好——不是通过云端推送更新，而是通过你本地的使用模式学习。用得越多，它越懂你要什么。
Lume 知道你在哪、在做什么：
- 工作区上下文：自动加载项目的
AGENTS.md和.context/目录，理解项目约定 - 线程上下文：每个对话线程有独立的临时记忆和文件目录
- 余光系统：对话中穿插侧向观察——不是必须回答的信息，而是真正有价值的关联和洞察
多层记忆架构，Markdown 真源 + 本地向量索引双重检索：
- 三层作用域：global（跨工作区）、workspace（项目级）、thread（单次对话）
- 六种记忆类型：fact / preference / decision / lesson / episode / milestone
- 结构化提取：对话中自动识别并归类记忆
- 冲突保护：矛盾记忆并存，由用户决定取舍
- 自然召回：新对话中自动浮现相关记忆，不需要手动 @
每个专业 Skill 背后都有一个有性格、有名字、有工作偏好的角色。他们不是换皮——每个角色都有独立的写作风格、思考方式和专业领域：
| 角色 | 英文名 | 职能 | 风格 |
|---|---|---|---|
| 祁远 | Felix Qi | 开发者 | 需求先行、骨架验证、边界条件优先 |
| 江岚 | Rowan Jiang | 作家 | 结构优先、多版本交付、场景适配 |
| 唐栩 | Mason Tang | 分析师 | 定义先行、Python 可复现、三层结论 |
| 顾砚 | Milo Gu | 调研员 | 多源交叉验证、自动归档、结构化整合 |
| 白洛 | Lio Bai | 画师 | 提示词工程、风格一致性、多方向选择 |
| 林澄 | Nora Lin | 设计师 | 从设计到代码一手搞定 |
| 温序 | Wren Wen | 小说家 | 冷启动建档、有状态续写、伏笔追踪 |
| 许澄 | Clara Xu | 翻译官 | 自然流畅、术语管理、文化适配 |
| 宋澈 | Miles Song | 配音师 | 口播节奏、标注系统、多风格适配 |
| 阮知 | — | 文档工程师 | OOXML 全流程、格式转换、PDF 操作 |
| 纪衡 | — | 量化分析师 | 技术面分析、大盘研判 |
Lume 作为主线程协调者，理解任务需求后把工作分发给最合适的角色。当你需要写文章时，江岚接手；需要代码审查时，祁远上场；需要市场调研时，顾砚出动。
开箱即用的专家团队，每个 Skill 是一个独立的 SKILL.md 提示词模板：
| 类别 | Skills |
|---|---|
| 开发 | agent-developer · code-review · explain-code · executing-plans · writing-plans |
| 写作 | agent-writer · agent-novelist · agent-translator · agent-voice |
| 分析 | agent-analyst · agent-quant · agent-researcher |
| 创作 | agent-artist · agent-designer · agent-docsmith · image-gen |
| 知识 | agent-wiki · brainstorming · find-skills |
| 系统 | lume-self-evolution · skill-creator · system-info · ui-stylist |
所有 Skill 支持热加载——修改或添加 SKILL.md 即可即时生效，无需重启。配合自我进化机制，Skill 会越用越精准。
不是 3 个玩具 API，而是真正能干活的工具矩阵：
| 领域 | 工具 |
|---|---|
| 文件系统 | Read · Write · Edit · Glob · Grep · ls |
| 代码执行 | Bash（超时控制 + 后台运行） |
| 代码智能 | LSP — go-to-definition · find-references · hover · documentSymbol |
| Agent 编排 | Agent（并行调度、子代理、隔离上下文） |
| Office 文档 | docx / pptx / xlsx / pdf 创建与编辑 · OOXML 解包 / 打包 / 校验 / 修复 · 格式转换 |
| 记忆系统 | memory.search · memory.remember |
| Web | WebSearch · WebFetch · guanlan_search（中文互联网搜索） |
| 图片 | 文生图 · 参考图改风格 · 垫图 · 多模型对比 |
| 自动化 | automation_set · routine_read / trigger / update |
| MCP | 标准 Model Context Protocol 客户端 |
精细化的工具治理，不是"全开"或"全关"的二选一：
- 可视化工具面板：在设置页查看、搜索、启禁用所有工具
- 风险分级：每个工具标注
safe/moderate/destructive - 策略匹配：按工作区和场景动态控制工具可用性
- 别名归一化：
Read/read_file/cat自动映射到同一工具
Lume 可以在你不在的时候替你工作：
- 定时任务：cron 表达式 + 预设频率（hourly / daily / weekly / monthly）
- 日程系统：每天自动生成个性化日程，支持手动触发和调整
- 自动执行：到点自动运行，结果推送到指定渠道
不是简单的同步，而是完整的阅读工作流：
- 数据接入：书架同步、划线获取、想法/评论、阅读统计
- 智能笔记：种子笔记 + 深度笔记两阶段生成管线
- 三源路由：中文古诗词（今日诗词 API）→ 西方公版（Gutenberg）→ 现代书籍（微信读书）
- 进度追踪：自动推进，完成后自动标记并选下一本
- 分享卡片：一键生成精美读书笔记卡片
通过 OpenClaw ILINK 协议接入微信，让 Lume 走进你的日常沟通：
- 微信对话：在微信里直接和 Lume 对话
- 媒体发送：发送生成的图片、文档、分析结果
- 消息路由：微信消息自动绑定到工作区线程，上下文无缝衔接
通过 OpenAI 兼容接口，接入你选择的模型：
OpenAI · Anthropic · Google Gemini · DeepSeek · 智谱 (GLM) · 通义千问 · 阶跃星辰 · 豆包 · Moonshot · 以及任何 OpenAI 兼容 API endpoint
支持为不同任务配置不同模型——用最强的模型做推理，用快的模型做日常对话。
- 工作区上下文：自动加载
AGENTS.md、.context/目录 - 线程上下文：独立临时记忆和文件目录
- 余光系统：对话中穿插侧向观察和关联洞察
Lume
├── apps/
│ ├── desktop/ # Electron 桌面应用
│ ├── web/ # Vite + React 前端
│ └── sidecar/ # Electron 子进程核心（Agent runtime + 工具 + 记忆 + IM）
├── packages/
│ ├── sdk/ # @lume/agent-sdk — 可嵌入的 Agent SDK
│ ├── natives/ # @lume/natives — Rust N-API 性能模块加载器
│ ├── cli/ # 命令行工具
│ ├── shared/ # 跨端共享类型和工具
│ └── ui/ # 共享 UI 组件库
├── crates/
│ ├── lume-ast/ # Rust AST 摘要能力
│ └── lume-natives/ # 输出 .node 动态库，不是桌面 runtime
└── plugins/ # 外部插件
技术栈：Electron 42.5.1 · React · TypeScript · Bun（包管理与构建）· Rust N-API（仅用于构建 .node 性能模块）
所有数据存储在 ~/.lume/ 目录下——记忆、对话、工作区配置、技能定义，全部是你可以直接读写的本地文件。
git clone https://github.com/CavinHuang/lume.git
cd lume
bun install# 同时启动前端 + 桌面端
bun devbun build:desktop桌面版运行时仍只有 Electron。Rust 能力会构建为 apps/desktop/resources/natives/<platform>-<arch>/lume-natives.node，由 Electron UtilityProcess sidecar 通过 LUME_NATIVES_PATH 加载。
Lume 的 Agent 引擎已作为独立 SDK 开源，可以嵌入你自己的应用：
import { AgentEngine } from '@lume/agent-sdk';
const engine = new AgentEngine({
provider: 'openai',
model: 'gpt-4o',
tools: [/* your tools */],
});
const result = await engine.run('Analyze this codebase and summarize the architecture...');完整的 Agent 循环——工具调用、上下文管理、流式输出——全在进程内完成，不需要本地 CLI。可以部署到任何地方：云端、Serverless、Docker、CI/CD。
全局配置入口：~/.lume/lume.yaml
# 模型配置
models:
default: openai/gpt-4o
# 工作区
workspaces:
my-project:
path: ~/projects/my-project
context: .context/
# MCP 服务器
mcp:
my-server:
command: npx
args: ["-y", "my-mcp-server"]欢迎贡献！请阅读 AGENTS.md 了解工作协议和提交规范。
Commit 遵循以下格式：
✨ feat(web): 添加流式工具执行器
🐛 fix(sidecar): 修复子代理串行执行问题
♻️ refactor(sdk): 重构 provider 类型定义
Lume — 本地优先，记忆持久，属于你。