Important
AgentOne 目前是可运行的 macOS 原型，而不是可直接分发的成熟产品。它会接触屏幕、Accessibility 与行为信号；请先阅读隐私边界，再授予系统权限。
大多数助手只在用户发出命令后工作。AgentOne 想解决的是另一类问题：当一个人已经走神、忘记原任务，甚至不知道该问什么时，助手能否仍然理解“刚才发生了什么”，用足够轻的方式把人带回来。
它的核心不是统计打开过哪些 App，而是把滚动、点击、输入、回车、应用切换、窗口标题、浏览器 URL、可见正文和关键截图聚合成持续的活动状态，推断用户此刻的真实意图。
LUMA 是 AgentOne 的抽象生命体形象。它不是悬浮的效率按钮，而是朋友与 Jarvis 之间的关系：会观察、会好奇、会保留没说出口的想法，也会因为共同经历而形成记忆和 Skill。
flowchart LR
A["行为信号<br/>滚动 · 点击 · 输入 · 回车 · 切换"] --> B["持续活动状态<br/>去重 · 聚合 · 分段"]
C["语义 Context<br/>窗口 · URL · 正文 · 选区"] --> B
D["关键证据<br/>输入框定位 · 局部截图 · OCR"] --> B
B --> E["意图与冲突判断"]
E --> F["轻提醒与一键返回"]
B --> G["Context 回放"]
B --> H["Agent 日记"]
G --> I["Memory 与 Skills"]
H --> I
I --> E
- 持续状态，而不是信号流水账：连续滚动会形成一段“正在阅读”，不会每滚一下就写一条日记。
- 回车是高价值语义 Hook：先定位全屏中的输入框，再裁剪输入区域、本地 OCR、保存关键截图，并将提交内容交给模型做静默语义分析。
- 浏览器阅读补全：读取 URL、标题与页面正文，区分“为了论文查概念”和无关跳转。
- 意图冲突提醒：默认只有新 Context 与当前任务冲突时才提醒；提醒强度随走神时长递增。
- 任务现场卡片：记录离开前的窗口、标签页、滚动位置与选中文本，为返回原任务提供入口。
- 双视角记录：回放回答“我今天具体做了什么”；Agent 日记回答“LUMA 从这些 Context 里理解到了什么”。
- 不可篡改的追加式记忆：原记录不被覆盖，纠正、隐藏与新理解都作为后续事件追加。
- 自动成长的 Skills：真实反馈会强化同一个 Skill，按证据、置信度和修正次数逐级解锁详情。
- 主动陪伴：在合适时机轻提醒、邀请聊天或提出有用的下一步，而不把主动性退化成通知轰炸。
以上截图由仓库内置的脱敏文档演示模式生成，不包含真实 Agent Home、聊天、工作内容或凭证。
LUMA 的视觉由意识核、记忆轨道和不断变化的粒子轮廓组成：
- 专注时，轨道收束，和用户一起安静工作。
- 好奇时，它靠近 Context，但先问一个中性问题。
- 发现冲突时，提醒从形象变化逐级增加，而不是立刻弹窗打断。
- 用户回到任务时，它会庆祝，但避免抢走注意力。
- 它可以“想而不说”；可展示的是经过整理的工作性思考，不保存或伪装原始模型推理链。
AgentOne 由三个明确分工的边界组成：
- Swift/macOS 应用层：全局信号、Accessibility、关键截图、隐私防火墙、状态聚合、意图引擎、日记与全部用户界面。
- AgentOneCore：可测试、与 UI 解耦的 Context、Activity Session、Replay、Memory、Skill 和提醒策略。
- Pi Runtime Sidecar：基于 Pi Agent Core 的受限模型循环，通过 stdin/stdout JSONL 与 Swift 通信，只暴露白名单工具和明确的 token/时间预算。
macOS Hooks / Accessibility / Screen Capture
│
▼
SensitiveContextPolicy
│
▼
Activity Session + Intent + Diary Core
│ │
│ ├── Replay / Journal / Memory / Skills
▼
Wake Policy + JSONL Bridge
│
▼
Pi Agent Core Sidecar
│
▼
Kimi OAuth / OpenAI-compatible API / Offline
完整说明见 架构文档。
- 不需要 AgentOne 账号，Context 归用户所有。
- Agent Home 由用户选择，日记以 Markdown 与结构化事件保存在本机。
- 密码、验证码、支付与银行 Context 是不可覆盖的禁止采集区，即使用户主动要求也不会开启。
- 聊天正文等内容属于可授权 Context；是否采集由用户设置决定。
- 不录制连续屏幕视频。关键截图由语义 Hook 触发，只保留与当前事件有关的局部证据。
- 用户可以隐藏敏感片段，但不能静默改写历史；纠正会以新的追加事件保留。
- 使用云模型时，只发送通过隐私策略与预算门的 Context。API Key 保存在用户目录下权限为
0600的私密文件中，不进入仓库或 JSONL 消息。
更完整的威胁边界、数据生命周期和发布检查见 PRIVACY.md。
- macOS 14+
- Xcode/Swift 6.1+
- Node.js 22.19+
- Deno（用于把 TypeScript Sidecar 编译成应用内自包含可执行文件）
cd AgentOneLifeRuntime
npm ci
cd ..swift build
./scripts/build_app.sh release产物位于 build/AgentOne.app.zip。项目在 iCloud Drive 中开发时，请先把 ZIP 解压到普通本地目录后再启动，避免 File Provider 元数据破坏代码签名。
./scripts/test_e2e.sh这不是启动冒烟测试，而是 10 阶段接口级发布门禁，覆盖：
- TypeScript 单元测试与真实 JSONL 子进程 E2E
- Swift Context/Memory 生产路径 Harness
- OpenAI-compatible 模型接口 Harness
- Swift ↔ Pi Sidecar 进程边界
- Kimi OAuth 本地接口
- 凭证文件权限
- Release App 打包、签名与内嵌 Sidecar 黑盒测试
详细开发说明见 DEVELOPMENT.md。
AgentOne/
├── Sources/
│ ├── AgentOneApp/ # macOS UI、采集、模型与 Sidecar 桥接
│ ├── AgentOneCore/ # Context、意图、日记、回放、Memory、Skills
│ ├── AgentOneModelAuth/ # Kimi device OAuth
│ └── AgentOneCredentialStore/ # 本机凭证文件
├── AgentOneLifeRuntime/ # Pi Agent Core TypeScript Sidecar
├── Tests/ # Swift 单元测试
├── scripts/ # 构建与接口级 E2E
├── docs/ # 产品、架构、隐私与截图
└── Package.swift
已可真实运行：全局行为信号、持续 Activity Session、浏览器 URL、回车输入框 ROI 截图/OCR、模型 Context 分析、回放、Agent 日记、Memory、Skill 成长、聊天、Kimi OAuth 和 OpenAI-compatible API。
仍属于产品与工程探索中的方向：更稳健的跨应用恢复、完全本地模型路由、移动端定位协同、外卖/购物视觉执行、长期主动惊喜策略，以及经过签名和公证的公开发行版本。
- 提交代码前请阅读 CONTRIBUTING.md。
- 安全与隐私问题请按 SECURITY.md 中的方式报告，不要在公开 Issue 中附带真实截图、日记或 API Key。
- 当前仓库尚未授予开源许可证；未经明确许可，请勿复制或再分发项目代码与素材。