Lumina desktop screenshot
Lumina 桌面端主界面 Lumina desktop main UI

本地运行 FastAPI 后端 + Electron 前端,灵犀在你本机运行:读文件、搜 Shibei 知识库、查连接器、连 MCP,Build 模式下可写文件/跑 Shell/委派子 Agent 或 CLI——高风险操作先问你

功能概览

能力说明
Agent 模式Build 执行 · Ask 只读问答 · Plan 只读规划
工具集FS · glob_files · 记忆/Shibei · 联网 · MCP · 连接器 · 浏览器 · ask_user
Shibei 知识库直连 Shibei 索引;读个人文档无需先同步
连接器飞书/读书等 → SQLite;Agent 可 list_connectors / sync_source
Sub-agentexplore/worker/verify/plan;暂停/恢复;进度树
CLI Agentspawn_cli_agent 外接 codex/kimi 等(Build,需确认)
Harness P0TurnRunner · SessionStore · SSE schema v2
Grounding文件/记忆回答需工具佐证;Verified / Unverified
多线程/api/chat/threads 持久化 + 侧边栏切换;标题自动跟随最新提问
分支地图对话节点化、fork/rollback/restore、紧凑节点视图
Chat Markdownmarkdown-it + DOMPurify

Agent 模式

模式适合典型工具
Ask查资料、问记忆、调研只读 FS、Shibei、web、browser、连接器状态
Plan出方案、拆任务Ask + todo、skills
Build改代码、跑命令、同步、委派全工具 + spawn_subagent / spawn_cli_agent

读记忆 vs 同步

读笔记 / 「读取记忆」     →  shibei_search(主路径)
写偏好 / 稳定事实         →  memory 工具(USER.md / MEMORY.md)
连接器专项 / 刷新数据    →  sync_source 或 设置里「同步」(备选)

技术架构

技术
后端Python 3.11+ · FastAPI · SQLite
前端Electron · 原生 HTML/CSS/JS
Agent自研 Loop · OpenAI 兼容 API · MCP SDK

数据全部本地存储,注重隐私与可控性。

满足的需求 Need

每天要处理飞书消息、微信读书笔记、小红书收藏、邮件等大量碎片化信息,散落各处难以整合利用。需要一个真正「懂你」的AI助手,把所有个人信息源打通。 Fragmented information across Feishu, WeRead, Xiaohongshu, email, and cloud drives is impossible to consolidate. You need an AI that truly 'knows you' — unifying all personal data sources.

为什么开发 Motivation

市面上的AI助手都是云端运行,隐私不可控,且无法连接个人数据源。我要做一个本地运行、数据不出机器、能接入个人全数据源的AI秘书。 Existing AI assistants run in the cloud with no privacy control and can't connect to your data. I built a local-first AI secretary where data never leaves your machine, with real access to all your personal data sources.

核心价值 Value

统一管理所有个人信息源,AI基于历史数据做出个性化响应;MCP协议让能力无限扩展;持久记忆让AI越用越懂你,真正成为专属秘书。 Unified personal data management with AI responses grounded in your history. MCP protocol enables infinite capability extension. Persistent memory means the AI gets better the more you use it.

技术栈 Tech Stack

PythonFastAPIElectronSQLiteMCP SDK