经 AI Skill Hub 精选评估,Lumen AI工作流 获评「推荐使用」。这款Agent工作流在功能完整性、社区活跃度和易用性方面表现出色,AI 评分 7.5 分,适合有一定技术背景的用户使用。
Lumen是一款开源的AI工作流框架,支持从零开始安装和使用。它提供了一个可下载的AI代理框架,支持Python语言,目前有8个星星的关注度。它的主要功能包括工作流管理、Python支持等。
Lumen AI工作流 是一套完整的 AI Agent 自动化工作流方案。通过可视化的节点编排,将复杂的多步骤任务拆解为清晰的自动化流程,实现全程无人值守的智能处理。支持与数百种外部服务和 API 无缝集成,适合构建数据处理管线、业务自动化和 AI 辅助决策系统。
Lumen是一款开源的AI工作流框架,支持从零开始安装和使用。它提供了一个可下载的AI代理框架,支持Python语言,目前有8个星星的关注度。它的主要功能包括工作流管理、Python支持等。
Lumen AI工作流 是一套完整的 AI Agent 自动化工作流方案。通过可视化的节点编排,将复杂的多步骤任务拆解为清晰的自动化流程,实现全程无人值守的智能处理。支持与数百种外部服务和 API 无缝集成,适合构建数据处理管线、业务自动化和 AI 辅助决策系统。
# 方式一:pip 安装(推荐)
pip install lumen-agent
# 方式二:虚拟环境安装(推荐生产环境)
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate # Windows: .venv\Scripts\activate
pip install lumen-agent
# 方式三:从源码安装(获取最新功能)
git clone https://github.com/gabogabucho/lumen-agent
cd lumen-agent
pip install -e .
# 验证安装
python -c "import lumen_agent; print('安装成功')"
# 命令行使用
lumen-agent --help
# 基本用法
lumen-agent input_file -o output_file
# Python 代码中调用
import lumen_agent
# 示例
result = lumen_agent.process("input")
print(result)
# lumen-agent 配置文件示例(config.yml) app: name: "lumen-agent" debug: false log_level: "INFO" # 运行时指定配置文件 lumen-agent --config config.yml # 或通过环境变量配置 export LUMEN_AGENT_API_KEY="your-key" export LUMEN_AGENT_OUTPUT_DIR="./output"
<p align="center"> <img src="logo.png" alt="Lumen" width="180" /> </p>
<p align="center"> <strong>Open-source AI agent engine. Modular. No limits.</strong> </p>
<p align="center"> <em>"An agent you can shape without code."</em> </p>
<p align="center"> <a href="#quickstart">Quickstart</a> • <a href="#docker--docker-compose">Docker</a> • <a href="#dokploy-deployment">Dokploy</a> • <a href="#architecture">Architecture</a> • <a href="#manifesto">Manifesto</a> • <a href="MANIFESTO.md">Full Manifesto</a> • <a href="LUMEN_SPEC.md">Spec</a> • <a href="CHANGELOG.md">Changelog</a> • <a href="CONTRIBUTING.md">Contributing</a> </p>
---
RUN apt-get update \ && apt-get install -y --no-install-recommends ca-certificates curl \ && rm -rf /var/lib/apt/lists/*
COPY pyproject.toml README.md /app/ COPY lumen /app/lumen
RUN pip install --no-cache-dir .
EXPOSE 3000
Lumen can run as a containerized service using Docker Compose.
This is useful for:
Create a Dockerfile in the repository root:
```dockerfile FROM python:3.12-slim
ENV PYTHONDONTWRITEBYTECODE=1 ENV PYTHONUNBUFFERED=1
WORKDIR /app
CMD ["lumen", "server", "--host", "0.0.0.0", "--port", "3000"] ```
Use this for a simple local/VPS Docker deployment:
services:
lumen:
build:
context: .
dockerfile: Dockerfile
volumes:
- lumen_data:/root/.lumen
restart: unless-stopped
volumes:
lumen_data:
Run:
docker compose up -d --build
Check logs:
docker compose logs -f lumen
Health check:
curl http://localhost:3000/health
Expected response:
{"ok": true}
The response may also include version, ready module count, model and provider status.
---
On a fresh Docker volume, Lumen may need initial model/provider configuration before the server can fully start.
If the container keeps restarting and logs show something like:
¿Qué modelo querés usar?
1. DeepSeek
2. OpenAI GPT-4o-mini
3. Anthropic Claude
4. Ollama
5. OpenRouter
Aborted.
it means Lumen is waiting for the first interactive setup, but Docker cannot answer prompts in detached mode.
docker ps -a --format "table {{.Names}}\t{{.Status}}" | grep lumen
Example:
my-project-lumen-1 Restarting (1) 30 seconds ago
C=my-project-lumen-1
IMG=$(docker inspect -f '{{.Config.Image}}' "$C")
VOL=$(docker inspect -f '{{range .Mounts}}{{if eq .Destination "/root/.lumen"}}{{.Name}}{{end}}{{end}}' "$C")
echo "IMG=$IMG"
echo "VOL=$VOL"
docker update --restart=no "$C"
docker stop "$C"
docker run --rm -it \
-v "$VOL":/root/.lumen \
"$IMG" \
lumen server --host 0.0.0.0 --port 3000
Example choices:
2 = OpenAI GPT-4o-mini
5 = OpenRouter
CTRL + C
The config is now stored in the Docker volume.
docker update --restart=unless-stopped "$C"
docker start "$C"
curl http://localhost:3000/health
---
Use Compose, not Application, when deploying Lumen to Dokploy.
Recommended Dokploy settings:
Create Service → Compose
Repository: your-lumen-agent-repo
Branch: main
Compose Path: ./docker-compose.yml
Domain settings:
Domain: your-domain.example.com
Service Name: lumen
Container Port: 3000
Internal Path: /
Strip Path: OFF
HTTPS: ON
Use this when Lumen must be reachable through Dokploy/Traefik and also be able to talk to other internal projects later.
services:
lumen:
build:
context: .
dockerfile: Dockerfile
volumes:
- lumen_data:/root/.lumen
networks:
- neuron-internal
- dokploy-network
restart: unless-stopped
labels:
- "traefik.http.middlewares.lumen-ratelimit.ratelimit.average=60"
- "traefik.http.middlewares.lumen-ratelimit.ratelimit.period=1m"
- "traefik.http.middlewares.lumen-ratelimit.ratelimit.burst=30"
- "traefik.http.middlewares.lumen-secure-headers.headers.stsSeconds=31536000"
- "traefik.http.middlewares.lumen-secure-headers.headers.stsIncludeSubdomains=true"
- "traefik.http.middlewares.lumen-secure-headers.headers.stsPreload=true"
- "traefik.http.middlewares.lumen-secure-headers.headers.contentTypeNosniff=true"
- "traefik.http.middlewares.lumen-secure-headers.headers.browserXssFilter=true"
- "traefik.http.middlewares.lumen-secure-headers.headers.referrerPolicy=no-referrer-when-downgrade"
volumes:
lumen_data:
networks:
neuron-internal:
external: true
dokploy-network:
external: true
Create the shared internal network once on the server:
docker network create neuron-internal
If the network already exists, Docker will print an error. That is safe to ignore.
pip install enlumen
lumen run
Your browser opens at:
http://localhost:3000
First time? The setup wizard walks you through three paths:
module.yaml to configure Lumen your way.After that, Lumen awakens and you land directly in the chat. The sidebar gives you:
Charlas / Módulos / Memoria / Ajustes
No separate admin panel. No dev jargon.
lumen config set <module>.<key> <value> [--instance <name>]
lumen config get <module>.<key> [--instance <name>]
lumen config delete <module>.<key> [--instance <name>]
lumen config list <module> [--instance <name>]
Lumen exposes a REST API for external integrations.
Generate a new API key:
lumen api-key generate --label "my app"
List keys:
lumen api-key list
Revoke a key by prefix:
lumen api-key revoke <prefix>
Inside Docker:
docker exec -it <lumen-container> lumen api-key generate --label "n8n"
Use the generated key in n8n as:
Authorization: Bearer <your-api-key>
The full key is shown only once.
---
Lumen works well as an agent runtime behind n8n.
Recommended flow:
Webhook / Trigger
↓
Neuron Guard checks input safety
↓
Honcho returns conversational memory
↓
Qdrant returns relevant security documents
↓
Redis caches short-lived expensive results
↓
n8n sends enriched message to Lumen /api/chat
↓
n8n stores useful result back into Honcho
Lumen should stay focused on:
agent reasoning
personality
modules
skills
chat execution
REST API responses
Use external services for shared infrastructure:
Honcho = long-term conversational memory
Qdrant = large semantic document search
Redis = cache / temporary state / rate limits
n8n = orchestration
---
The catalog includes integration modules that connect Lumen with external services. Install like any other module.
| Module | What it does | Dependencies | Notes |
|---|---|---|---|
| **Paperclip** | Multi-agent orchestration — receive tasks, report status, heartbeat | Paperclip server | Registered agent in a Paperclip company |
| **Honcho** | Persistent cross-session memory — semantic search, recall, conclusions | honcho-ai SDK | Cloud (honcho.dev) or self-hosted |
lumen module install github:owner/repo
lumen module install https://github.com/owner/repo
lumen module install ./my-kit
lumen module install <catalog-name>
Lumen's native module manifest is module.yaml.
module.yaml is preferred for all new modulesmanifest.yaml is supported as a legacy fallbackx-lumen is an optional advisory namespacepersonality tag, not by typeExample:
name: docs-helper
provides: [docs.answer]
requires:
skills: [docs-helper]
x-lumen:
requires:
advisory:
mcps: [docs-mcp]
If you are authoring a new module, start from:
lumen/modules/_template/module.yaml
---
Lumen uses LiteLLM as its model abstraction layer. Any provider supported by LiteLLM can work.
Lumen has two startup modes depending on where it runs.
Lumen 是一个开源的 AI agent 引擎,主打模块化与无限制的扩展能力。它的核心理念是“无需代码即可塑造的 Agent”,旨在为开发者提供一个高度灵活的运行环境,让你可以根据需求自由定义 Agent 的行为与能力,实现从简单对话到复杂任务处理的平滑过渡。
运行 Lumen 需要基础的运行时环境,主要用于处理 TLS 证书及基础健康检查。在构建容器化环境时,系统需安装 ca-certificates 和 curl 等必要组件,以确保网络通信与安全校验的正常运行。
你可以通过 Docker 或 Docker Compose 将 Lumen 作为容器化服务进行部署,这非常适合在 VPS、Dokploy、Coolify、CapRover 或 Portainer 等环境中运行长驻的 Agent 服务。此外,你也可以通过编写 Dockerfile 并挂载 /root/.lumen 目录来持久化实例数据,确保服务重启后数据不丢失。
快速上手非常简单:通过 pip 安装 lumen 后,直接运行 lumen run 即可启动。首次运行时,系统会通过 Setup Wizard(设置向导)引导你进行三种选择:使用默认人格与免费的 OpenRouter 模型快速开始;从目录中挑选特定人格以匹配你的使用场景;或者通过上传自定义的 module.yaml 来实现“自带模块”的深度定制。
Lumen 提供了强大的 CLI 配置管理工具。你可以使用 lumen config 命令对特定模块的 key 进行 set(设置)、get(获取)、delete(删除)或 list(列出)操作。通过 --instance 参数,你可以针对不同的实例进行精细化的配置管理,确保不同场景下的参数隔离与安全。
Lumen 通过 REST API 向外部系统开放能力,方便进行集成开发。你可以使用 lumen api-key 命令进行 API key 的生命周期管理,包括 generate(生成)、list(列出)以及通过前缀 revoke(撤销)密钥。如果你在 Docker 环境中运行,可以通过 docker exec 命令进入容器执行 API 管理操作。
Lumen 支持高度复杂的集成工作流,例如作为 n8n 后端的 Agent 运行时。通过结合 Neuron Guard 进行安全检查、Honcho 管理对话记忆、Qdrant 提供向量检索、Redis 进行结果缓存,并最终通过 /api/ 接口与 n8n 交互,可以构建出极具生产力的自动化流程。同时,你可以通过 lumen module install 命令从 GitHub 或本地安装各类集成模块(如 Paperclip 多智能体编排模块),扩展 Agent 的边界。
Lumen AI工作流是一个开源的AI工作流框架,支持从零开始安装和使用。它提供了一个可下载的AI代理框架,支持Python语言。虽然它目前只有8个星星的关注度,但它的潜力和价值是存在的。它适用于需要管理AI工作流的场景,例如AI模型训练、数据分析等。
AI Skill Hub 为第三方内容聚合平台,本页面信息基于公开数据整理,不对工具功能和质量作任何法律背书。
建议在沙箱或测试环境中充分验证后,再部署至生产环境,并做好必要的安全评估。
✅ MIT 协议 — 最宽松的开源协议之一,可自由商用、修改、分发,仅需保留版权声明。
AI Skill Hub 点评:Lumen AI工作流 的核心功能完整,质量良好。对于自动化工程师和运维人员来说,这是一个值得纳入个人工具库的选择。建议先在非生产环境试用,再逐步推广。
| 原始名称 | lumen-agent |
| 原始描述 | 开源AI工作流:Lumen is a downloadable AI agent framework that works from minute zero. Install 。⭐8 · Python |
| Topics | workflowpython |
| GitHub | https://github.com/gabogabucho/lumen-agent |
| License | MIT |
| 语言 | Python |
收录时间:2026-05-25 · 更新时间:2026-05-30 · License:MIT · AI Skill Hub 不对第三方内容的准确性作法律背书。
选择 Agent 类型,复制安装指令后粘贴到对应客户端