LobeHub

新一代 AI 智能体协作平台。...

【产品介绍】

LobeHub 是新一代 AI 智能体协作平台,源自拥有 7 万 GitHub 星标的开源项目 LobeChat。

该平台突破传统 AI 智能体"一次性任务工具"的局限,让用户能够轻松创建和协作长期的智能体团队伙伴。

【核心功能】

智能体团队协作:用户可创建多个智能体组成团队,完成复杂的端到端工作流程

持久化记忆系统:智能体具备可编辑的长期记忆,与用户共同成长进化

多模型编排:支持多个 AI 模型协同工作,优化成本效率和能力表现

社区驱动:用户可发现、复用和定制社区中的智能体及团队模板

全流程集成:从构思、执行到交付,智能体深度融入用户的完整工作流

LobeHub 致力于构建全球最大的人机协同进化网络,让 AI 智能体成为真正的工作伙伴。

2 个评论

localhost

很高兴lobechat现在终于上了降临派,就让我来发首评吧。
我从去年的4月开始用lobechat,并且一直用到了现在。(图1)
作为一个忠实用户,今天还在社区里面回答佬友们关于lobechat升级的时候的一些问题。

作为首评,我认为有必要对它做一个简单的介绍:这是一个开源的chatbot,支持作为一个chatbot应该拥有的几乎所有功能,并且维护了一个插件市场(图2),用户可以管理/发布自己的助手,可以安装MCP,支持几乎所有的供应商和模型调用方式(图3);自部署,同时支持桌面版和web server(我用的就是web server)。

最早(前年年末)我用的是 NextChat作为自部署chatbot,后来它不活跃了,无法跟上AI潮流中越来越多的新功能,我不得不转向去寻找更多其他的开源项目。
当时(25年4月)对比了 OpenWebUI 和 Lobechat,我发现 OpenWebUI 对我来说有一点重,它主打的是文件问答和 RAG,我对那个并没有什么需求。然后就部署了lobechat。

在整个使用过程当中,我觉得最主要的几个优点:

  1. 热情:lobe的整个团队非常认真和用心的维护,GitHub 的 commit 次数非常多,以至于它作为一个 chatbot 持续地在优化,跟上各种模型厂商出的奇怪的调用方式和新增功能,这种热情程度我无法想象。

  2. 功能:我看着它从一个简单的能够自定义 system prompt 的项目,发展到 Marketplace 里面支持一些自定义插件,后来支持了 MCP。再后来就一直是现在的这个 2.0 版本,现在把插件改名叫了技能,新增了记忆设置和群聊。感觉群聊用得好可以当 agent 用。

  3. 稳定性:维护复杂项目一直是一个非常复杂的问题,更不要说确保稳定性+前向兼容+新增各种功能,2.0版本甚至还完全地做了一个前端重构。我是用 Docker Compose 部署的 LobeChat,在LobeChat上我从来没有遇到过像 Dify 从 0.x 升级到 1.0 的所有东西都要大改、无法兼容并且导致可能会数据丢失的情况。我从 1.0 版本升级到 2.0 版本,只是新增了 4 个环境变量,然后把整个 docker-compose 文件更新到最新版本,重新pull和up。稳定的部署和升级是工程学里的极致优雅。

  4. less is more,这个项目没有去尝试加很多杂七杂八的花里胡哨的功能,由于更新只需要down->pull->up,并且给我一种稳定性上的信任,我时常没事就更新一下。很多更新我只感觉到了性能的优化或者bug的修复,这让我感觉非常好。给我一种:一个设计它已经足够好而不需要再额外的靠一些虚张声势的外型 的感觉。

  5. 移动端适配:IOS上只需要用safari打开然后保存为桌面图标,就可以像原生APP一样使用,真的很方便。

早期 LobChat 作为一个 chatbot,它被人诟病的是性能问题。也就是前端的样式加载或者是用户体验总是卡顿,当然现在已经被非常大的优化了,我用起来体验非常流畅。


2.0版本目前还没有深度使用,但是有一些可改进项

  1. 单独的某条消息分享有bug(图4);整个会话分享还行,但创建的文档不支持展开

  2. 默认助手现在不支持修改system prompt,说后面要锁定,但我不喜欢黑盒的东西,我倾向于自己定义

  3. memory提取的这一部分目前逻辑不看代码的话还是不太清晰,配置里没有提到用什么模型提取,只说用lobe ai;文档里也没有提到。找deepwiki才勉强搞清楚了一点(图6),看起来还是比较进阶,我还是等后面再用

天眼查

这个感觉从 GPT3.5时代开始就是神级的开源项目。没想到现在准备落地变成下一个 dify 了。
我觉得从产品气质到社区文化上都特别像 dify,不知道为什么 ?