Apresentando o LobeHub: companheiros de equipe agentes que crescem junto com você. O LobeHub é o espaço definitivo para trabalho e vida: para encontrar, construir e colaborar com colegas de equipe de agentes que crescem com você. Estamos construindo a primeira e maior rede coevolutiva humano-agente do mundo. Há dois anos, construímos o LobeChat, uma interface de código aberto para usar diferentes modelos de IA. Hoje, o LobeChat tem 70 mil+ estrelas no GitHub e atende 6 milhões + de usuários em todo o mundo. Como desbloquear totalmente o poder dos modelos sempre foi uma missão compartilhada entre nós e a comunidade. Começamos com a interação — uma experiência fundamentalmente nova, centrada no agente. Agentes não são mais ferramentas passivas invocadas em uma única conversa. Eles devem ser unidades de trabalho proativas e sempre ativas. Tratar agentes como a unidade atômica mínima também é o núcleo da nossa infraestrutura de harness de agentes. Os agentes de hoje são, em sua maioria, executores ocasionais. Mesmo com a memória, ela é frequentemente global — e alucinação. Construímos colegas de equipe de agentes de longo prazo que evoluem junto com os usuários. Cada agente possui seu próprio espaço de memória dedicado, editável pelos usuários, permitindo que humanos e agentes coevoluam ao longo do tempo. Isso, por sua vez, nos permite criar recompensas mais claras para o aprendizado por reforço e criar ambientes mais limpos para o aprendizado contínuo. Os colegas de equipe dos agentes podem trabalhar em grupo. Por meio de um sistema multiagente, os grupos de agentes operam mais rápido, de forma mais econômica e vão além do que os sistemas de agente único podem alcançar. Por exemplo, um único agente frequentemente exige forte envolvimento do usuário para avançar passo a passo, enquanto o LobeHub pode executar o mesmo trabalho a partir de uma única instrução, com um supervisor orquestrando agentes que rodam em paralelo ou debatem para produzir melhores resultados. Estamos construindo a rede de colaboração entre colegas de equipe de agentes — e também entre humanos e colegas de equipe agente. Facilidade de uso importa. A inteligência de IA e a inteligência humana compartilhada são igualmente importantes. Com instruções simples e seleção de ferramentas, você pode construir e se unir facilmente a colegas agentes para entregar trabalhos complexos e sistemáticos — até mesmo montando uma equipe quantitativa para executar as operações. Por meio da comunidade LobeHub, qualquer pessoa pode descobrir, reutilizar e remixar agentes e grupos de agentes, personalizando-os para se adequar aos seus próprios fluxos de trabalho, preferências e necessidades. Por último, mas não menos importante, nossa visão começou com o LobeChat: o suporte a múltiplos modelos é a abordagem mais eficiente para os usuários. Acreditamos que diferentes modelos se destacam em cenários distintos. Ao rotear entre múltiplos modelos, o LobeHub melhora a eficiência de custos e desbloqueia capacidades que uma configuração de modelo único não consegue suportar facilmente.