Présentation de LobeHub : des coéquipiers agents qui grandissent avec vous. LobeHub est l'espace ultime pour le travail et la vie : pour trouver, construire et collaborer avec des coéquipiers agents qui grandissent avec vous. Nous construisons le premier et le plus grand réseau coévolutif humain-agent au monde. Il y a deux ans, nous avons créé LobeChat, une interface open-source pour utiliser différents modèles d'IA. Aujourd'hui, LobeChat a plus de 70k étoiles sur GitHub et sert plus de 6 millions d'utilisateurs dans le monde. Comment débloquer pleinement le pouvoir des modèles a toujours été une mission partagée entre nous et la communauté. Nous avons commencé par l'interaction — une expérience fondamentalement nouvelle, axée sur les agents. Les agents ne sont plus des outils passifs invoqués dans une seule conversation. Ils doivent être des unités de travail proactives et toujours actives. Traiter les agents comme l'unité atomique minimale est également au cœur de notre infrastructure de gestion des agents. Les agents d'aujourd'hui sont principalement des exécutants ponctuels. Même avec la mémoire, elle est souvent globale — et hallucine. Nous construisons des coéquipiers agents à long terme qui évoluent avec les utilisateurs. Chaque agent a son propre espace mémoire dédié, modifiable par les utilisateurs, permettant aux humains et aux agents d'évoluer ensemble au fil du temps. Cela nous permet à son tour de concevoir des récompenses plus claires pour l'apprentissage par renforcement et de créer des environnements plus propres pour l'apprentissage continu. Les coéquipiers agents peuvent travailler en groupes. Grâce à un système multi-agents, les groupes d'agents fonctionnent plus rapidement, de manière plus rentable, et vont au-delà de ce que les systèmes à agent unique peuvent réaliser. Par exemple, un agent unique nécessite souvent une forte implication de l'utilisateur pour avancer étape par étape, tandis que LobeHub peut exécuter le même travail à partir d'une seule instruction, avec un superviseur orchestrant des agents qui fonctionnent en parallèle ou débattent pour produire de meilleurs résultats. Nous construisons le réseau de collaboration entre les coéquipiers agents — et entre les humains et les coéquipiers agents également. La facilité d'utilisation est importante. L'intelligence de l'IA et l'intelligence humaine partagée sont également essentielles. Avec des instructions simples et une sélection d'outils, vous pouvez facilement construire et vous associer à des collègues agents pour réaliser un travail complexe et systématique — même assembler une équipe quant pour exécuter des transactions. Grâce à la communauté LobeHub, tout le monde peut découvrir, réutiliser et remixer des agents et des groupes d'agents, les personnalisant pour s'adapter à leurs propres flux de travail, préférences et besoins. Enfin et surtout, notre vision a commencé avec LobeChat : le support multi-modèles est l'approche la plus efficace pour les utilisateurs. Nous croyons que différents modèles excellent dans différents scénarios. En acheminant à travers plusieurs modèles, LobeHub améliore l'efficacité des coûts et débloque des capacités qu'une configuration à modèle unique ne peut pas facilement supporter.