LobeHub

继开源项目 LobeChat（GitHub 70k+ Stars，服务超 600 万用户）之后，Lobe 团队正式推出 LobeHub——一个面向未来的 人机协同工作空间。在这里，你可以发现、构建并协作于一群与你共同进化的智能体伙伴。

LobeHub 的目标不是提供“一次性对话机器人”，而是打造世界上首个大规模人类-智能体协同进化网络。

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从“工具”到“伙伴”：智能体的新范式

传统 AI 助手多为被动响应式工具：用户提问，AI 回答，对话结束即遗忘。
而 LobeHub 将智能体视为主动、持续在线的工作单元——它们拥有：

• 专属记忆空间：每个智能体拥有独立、可编辑的记忆库，避免全局记忆导致的幻觉与冲突
• 长期进化能力：通过与用户持续互动，智能体能学习偏好、积累经验、优化行为
• 可协作性：多个智能体可组成团队，分工协作完成复杂任务

智能体不再是“用完即弃”的执行者，而是可培养、可信赖的数字同事。

智能体团队：1 + 1 > 2

单个智能体在处理复杂任务时，往往需要用户频繁介入、逐步引导。
LobeHub 通过多智能体系统（MAS） 改变这一模式：

• 监督者-执行者架构：一个主智能体协调多个子智能体并行工作
• 辩论机制：关键决策由多个智能体讨论生成，提升结果质量
• 成本与效率优化：团队协作可在更短时间内完成高复杂度任务

例如：

用户只需说：“分析这份财报并生成投资建议”，
LobeHub 会自动调度数据提取、财务建模、风险评估、报告撰写等多个智能体协同完成，无需分步指令。

协作网络：共享与复用

LobeHub 不仅是个人工作台，更是智能体生态平台：

• 社区市场：发现他人创建的智能体或智能体小组（如“量化交易团队”“内容审核小组”）
• 一键复用：将现有智能体导入自己的工作流
• 自由组合：混合搭配不同功能的智能体，构建专属自动化流程

这让非技术用户也能快速组装出专业级 AI 工作流，无需从零开始。

多模型路由：性能与成本的最优解

延续 LobeChat 的核心理念，LobeHub 坚持 多模型支持：

• 根据任务类型自动选择最合适的模型（如 GPT-4 用于创意写作，Claude 用于逻辑推理，本地模型用于隐私敏感操作）
• 通过智能路由，在保证质量的同时显著降低推理成本
• 解锁单一模型无法实现的混合能力（如“视觉理解 + 代码生成 + 金融分析”）

“没有最好的模型，只有最适合的模型。” —— Lobe 团队

易用性：让强大变得简单

尽管底层架构复杂，LobeHub 的交互设计极为简洁：

• 自然语言指令即可启动智能体团队
• 可视化工具面板支持手动调整智能体角色与权限
• 所有记忆与配置均可人工干预，确保人类始终掌握控制权