Lumen CLI 手册 开发中
lumen-cli 是 Lumen 的可选 CLI（Rust 构建），提供不依赖 Python SDK 的命令行工作流能力。
安装
bash
cargo install lumen-cli
# 或
curl -fsSL https://lumen.lurus.cn/install.sh | sh总览
lumen <command> [options]| 命令 | 用途 |
|---|---|
doctor | 环境自检：Token、网络、磁盘、Python 依赖 |
init | 在项目根生成 lumen.yaml 配置模板 |
agent | Agent 级操作：列表 / trace / replay / export |
mcp | MCP 兼容层：将 Lumen 能力暴露给 Claude/Codex |
workflow | 基于 lumen.yaml 的工作流执行器 |
deploy | 推送 Agent 定义到 Kova Cluster |
config | 查看/修改本地 CLI 配置 |
命令详解
bash
# doctor — 环境自检（退出码 0 全通过 / 1 至少一项失败）
lumen doctor
# ✓ LURUS_API_KEY present ✓ python3.11 detected ✓ /var/lumen writable (5.2 GB free)
# ✗ port 7070 occupied — close the process or set LUMEN_PORT
# init — 项目根生成 lumen.yaml（templates: langgraph / bare / multi-agent）
lumen init --template langgraph
# agent
lumen agent list # 列出本地/远端 Agent
lumen agent trace <run-id> # 打印 trace 树
lumen agent replay <run-id> # 不消耗 Token 重放
lumen agent export <run-id> # 导出 JSON / HAR / OTel
# mcp — 启动 MCP 服务端，暴露 Trace/Replay/Cost 为工具
lumen mcp serve --port 3333 # 或 --manifest ./my-tools.yaml
# Claude Code / Codex 的 mcp_servers 指向 http://127.0.0.1:3333 即可调用
# workflow — 按 lumen.yaml 执行多 Agent 编排
lumen workflow run # 默认 pipeline；-e prod 指定环境；--dry-run 不实际调 LLM
# deploy — 推送 Agent 定义到 Kova Cluster
lumen deploy --target kova://my-cluster
# config
lumen config get api_key
lumen config set api_key sk-xxxx
lumen config unset telemetry.endpointreplay 与 dry-run 都不花钱
lumen agent replay <run-id> 从历史记录回放，不消耗 Token；lumen workflow run --dry-run 走完编排流程但不实际调用 LLM，适合验证 lumen.yaml 配置。退出码
| Code | 含义 |
|---|---|
0 | 成功 |
1 | 通用错误 |
2 | 参数错误 |
3 | 配置缺失 |
4 | 网络错误 |
5 | 远端服务返回错误 |