Lumen — Agent 可観測性・信頼性ツール
Replay · Crash Recovery · Cost Tracking — Agent 向け 3-in-1
Lumen とは？
Lumen は AI Agent 開発者向けの三位一体の信頼性ツール — Replay（ゼロコストのリプレイ）+ Crash Recovery（マイクロ秒級のクラッシュリカバリCheckpointチェックポイント。メモリ内の完全な状態スナップショットをディスクに書き出します。クラッシュ復旧時は直近の Checkpoint から WAL をリプレイします。）+ Cost Tracking（リアルタイムのコスト追跡）です。提供形態：Python SDK 優先（pip install lumen-ai、LangGraph/Agent の第一選択）+ Rust エンジン（lumen-core パフォーマンスの土台）+ オプションの CLI（lumen-cli v0.1.0）。理念：Illuminate your AI agents. Never lose a run. Never burn tokens blindly.
pip install lumen-ai
from lumen_ai import LumenTracer, LumenCheckpointer, CostTracker
# 三行代码接入 — LangGraph 原生集成
graph = workflow.compile(
checkpointer=LumenCheckpointer(), # 崩溃恢复
callbacks=[LumenTracer()] # 执行追踪 + 成本追踪
)低レイヤーは Rust エンジン（lumen-core）が駆動し、Python SDK がフレンドリーなインターフェースを提供して、Kova Agent エンジン と Python エコシステムを接続します。
三位一体の信頼性
リプレイ、リカバリ、コスト — 一度の接続ですべて準備完了。
Replay — ゼロコストの決定論的リプレイ
trace JSON から任意の実行をリプレイし、LLM を呼ばずコストをかけずに、指定したステップから問題を精密に特定できます。lumen replay TRACE_ID（完全）/ --from 5（第 5 ステップから）。
Crash Recovery — マイクロ秒級のクラッシュリカバリ
LangGraph CheckpointSaver を完全実装し、ネイティブの SQLite/Redis Checkpointer をそのまま置き換えます。メモリ+ディスクの二層、アトミック書き込み、リカバリはエンジン級の WAL リプレイで実現し、外部サービスへの依存はゼロです。
Cost Tracking — リアルタイムのコスト追跡
30+ のモデル価格表（Claude / GPT-4o / Gemini / Llama / DeepSeek）を内蔵し、LLM が料金を返さなくても見積もり可能です。単一呼び出しが平均値の 2 倍を超えると自動でアラート。lumen cost --last 24h / lumen traces。
その他の機能
| 機能 | 説明 |
|---|---|
| Agent 管理 | Agent の作成、起動、停止、削除 |
| ワークフローのデバッグ | ワークフローをローカルで実行し、ステップ単位でデバッグ |
| ログ閲覧 | Agent の実行ログをリアルタイムで閲覧 |
| デプロイ | Agent を Kova クラウドインスタンスにデプロイ |
| MCP 管理 | MCP ツールサービスのインストールと設定 |
| インタラクティブ REPL | ターミナルで直接 Agent と対話 |
インストール
pip install lumen-ai # Python SDK（推荐）
curl -fsSL https://get.lurus.cn/lumen | sh # CLI macOS/Linux
# Windows (PowerShell): irm https://get.lurus.cn/lumen.ps1 | iex
# 从源码（Rust 1.93+，首次编译约 2-3 分钟）：
git clone https://github.com/hanmahong5-arch/lumen.git && cd lumen && cargo build --release
# 二进制在 target/release/lumen検証：lumen --version（→ lumen 0.1.0）；lumen doctor（Lurus API connected / Kova optional をチェック）。
クイックスタート
# 初始化项目（结构: agent.toml / prompts/system.md / tools/search.yaml / workflows/main.yaml）
lumen init my-agent && cd my-agent
# 配置 API Key
lumen auth login # 浏览器登录授权自动配置
lumen config set api_key sk-your-lurus-key # 或直接设置
# 本地运行 Agent
lumen run --interactive # 交互模式
lumen run "分析这段代码的性能问题" --file ./main.py
lumen run "翻译这段文本" --model gpt-4o # 指定模型
# 工作流调试
lumen workflow run main --input topic="AI trends"
lumen workflow run main --step-by-step # 逐步调试（每步暂停）
lumen workflow history main --last # 上次运行结果よく使うコマンド
# Agent 管理
lumen agent list / create researcher / info researcher / logs researcher / delete researcher
# MCP 工具
lumen mcp list / install github / test github / remove github
# 部署
lumen deploy --target kova # 或 --target docker
lumen deploy status
# 配置
lumen config list / set api_key xxx / get api_key設定ファイル
agent.toml は Agent プロジェクトのコア設定です：
[agent]
name = "my-researcher"
model = "deepseek-chat"
max_iterations = 20
[agent.llm]
base_url = "https://api.lurus.cn/v1"
temperature = 0.7
max_tokens = 4096
[tools]
builtin = ["web_search", "file_read", "file_write"]
[[tools.mcp]]
name = "github"
command = "npx"
args = ["-y", "@modelcontextprotocol/server-github"]
[deploy]
target = "kova"Kova との関係
開発者向けコマンドラインツール — ローカル開発、デバッグ、デプロイ。軽量ランタイム lumen run ですぐに使えます。
Agent ランタイムエンジン — 永続化実行、WAL、クラスタ管理。lumen deploy 後に完全な永続化とクラスタ機能を獲得します。
ローカル開発では軽量ランタイム（lumen run）を使い、Kova にデプロイ（lumen deploy）すると完全な永続化とクラスタ機能を獲得できます。
他のソリューションとの比較
比較
| 维度 | Lumen | Temporal | LangGraph Checkpointer | Conductor |
|---|---|---|---|---|
| Replay | ゼロコストの LLM リプレイ | Event replay | 部分対応 | Workflow replay |
| 接続コスト | 3 行のコード | Worker + SDK | 設定 | Worker |
| Cost 追跡 | 内蔵 | なし | なし | なし |