本地优先的 AI 个人代理操作系统，基于文件智能、事件驱动工作流与 LLM 实现跨模态任务执行与多平台交互。
Second Brain 是一个以本地文件系统为核心的 Agentic 框架，旨在成为个人数字资产的智能操作系统。项目通过持续监控指定目录，对文本、PDF、DOCX、PPTX、电子表格、压缩包、图片（OCR）、音频、视频等全模态文件自动建立语义索引，提供关键词搜索、语义检索、混合排序与 SQL 直查四种检索模式。
在任务编排层面，Second Brain 构建了内部 pub/sub 事件总线，支持 cron 定时任务、链式后台执行、审批工作流与主动通知，任务间通过 DAG 管理依赖关系，具备暂停、重试与超时恢复能力。Agent 拥有持久记忆（memory.md）与完整对话历史，可跨会话保持上下文连贯。
项目的自扩展能力尤为突出：Agent 可通过 build_plugin 在沙箱中动态创建、编辑、删除插件（services/tasks/tools 三类），新插件热加载无需重启。面对复杂任务，主 Agent 可通过 ask_subagent 或 schedule_subagent 委托子代理处理。
交互层面提供 Telegram Bot（斜杠命令、文件推送、审批提示、后台任务主动通知）与终端 REPL 双前端，前端代码模块化设计可扩展至 Discord 等平台。Web 搜索集成 Brave Search 与 DuckDuckGo，在本地知识不足时自动补充公网信息。
架构上，所有前端操作通过统一的 ConversationState + ConversationRuntime 状态机调度，系统 Prompt 每次消息动态重建以反映最新工具、服务、任务与文件状态。全部数据（任务队列、对话历史、嵌入索引、文件元数据）存储在单一 SQLite 数据库中，实现零外部依赖的本地化部署。LLM 后端支持 OpenAI API 及 LM Studio 等兼容端点，通过 llm_profiles 与 agent_profiles 实现多模型、多 Agent 灵活配置。
待确认信息： 开源许可证未在 README 或仓库根目录明确标注；无独立官网或文档站；未发现关联论文或 Hugging Face 模型/数据集；最低 Python 版本要求未明确；无性能基准或评测数据。