Introductie van LobeHub: Agent-teamgenoten die met je meegroeien. LobeHub is de ultieme ruimte voor werk en leven: om agent-teamgenoten te vinden, op te bouwen en samen te werken die met je meegroeien. We bouwen het eerste en grootste mens-agent co-evoluerende netwerk ter wereld. Twee jaar geleden hebben we LobeChat gebouwd, een open-source interface voor het gebruik van verschillende AI-modellen. Vandaag de dag heeft LobeChat meer dan 70k GitHub-sterren en bedient het meer dan 6 miljoen gebruikers wereldwijd. Hoe we de kracht van modellen volledig kunnen ontgrendelen, is altijd een gedeelde missie geweest tussen ons en de gemeenschap. We zijn begonnen met interactie — een fundamenteel nieuwe, agent-eerste ervaring. Agents zijn niet langer passieve tools die in een enkel gesprek worden ingeschakeld. Ze moeten proactieve, altijd actieve eenheden van werk zijn. Het behandelen van agents als de minimale atomaire eenheid is ook de kern van onze agent-harness infrastructuur. De agents van vandaag zijn meestal eenmalige uitvoerders. Zelfs met geheugen is het vaak globaal — en hallucineert het. We bouwen langetermijn agent-teamgenoten die evolueren met gebruikers. Elke agent heeft zijn eigen toegewijde geheugenspace, bewerkbaar door gebruikers, waardoor mensen en agents in de loop van de tijd samen kunnen evolueren. Dit stelt ons op zijn beurt in staat om duidelijkere beloningen voor versterkend leren te ontwerpen en schonere omgevingen voor continu leren te creëren. Agent-teamgenoten kunnen in groepen werken. Via een multi-agent systeem opereren agentgroepen sneller, kosteneffectiever en gaan ze verder dan wat enkel-agent systemen kunnen bereiken. Bijvoorbeeld, een enkele agent vereist vaak zware betrokkenheid van de gebruiker om stap voor stap verder te gaan, terwijl LobeHub hetzelfde werk kan uitvoeren vanuit een enkele instructie, met een supervisor die agents coördineert die parallel draaien of debatteren om betere resultaten te produceren. We bouwen het samenwerkingsnetwerk tussen agent-teamgenoten — en tussen mensen en agent-teamgenoten ook. Gebruiksgemak is belangrijk. AI-intelligentie en gedeelde menselijke intelligentie zijn even belangrijk. Met eenvoudige instructies en toolselectie kun je moeiteloos agent-collega's opbouwen en samenwerken om complexe, systematische taken uit te voeren — zelfs het samenstellen van een quant-team om transacties uit te voeren. Via de LobeHub-gemeenschap kan iedereen agents en agentgroepen ontdekken, hergebruiken en remixeren, en ze aanpassen aan hun eigen workflows, voorkeuren en behoeften. Last but not least, onze visie begon met LobeChat: multi-model ondersteuning is de meest efficiënte benadering voor gebruikers. We geloven dat verschillende modellen uitblinken in verschillende scenario's. Door te routeren via meerdere modellen, verbetert LobeHub de kostenefficiëntie en ontgrendelt het mogelijkheden die een enkele-model opstelling niet gemakkelijk kan ondersteunen.