LobeHub发布新型AI代理平台，强调长期记忆与多模型支持。

介绍LobeHub：与你一同成长的代理队友。\n\nLobeHub是工作与生活的终极空间：寻找、构建并与代理队友协作，它们与你一同成长。\n\n我们正在构建全球首个也是最大的人机共进化网络。\n\n两年前，我们构建了LobeChat——一个使用不同AI模型的开源界面。\n\n如今，LobeChat已获得70k+ GitHub星标，服务全球600万+用户。\n\n如何充分释放模型的力量一直是我们与社区的共同使命。\n\n我们从交互开始——一种全新的、以代理为先的体验。\n\n代理不再是单次对话中调用的被动工具。\n\n它们应该是主动的、始终在线的工作单元。\n\n将代理视为最小原子单元也是我们代理基础设施的核心。\n\n今天的代理大多是一次性执行器。即使有记忆，也往往是全局的——而且容易产生幻觉。\n\n我们构建与用户共同进化的长期代理队友。\n\n每个代理都有自己专用的记忆空间，用户可编辑，让人和代理随时间共同进化。\n\n这反过来让我们能为强化学习设计更清晰的奖励，并为持续学习创造更干净的环境。\n\n代理队友可以分组工作。\n\n通过多代理系统，代理组运行更快、成本更低，并超越单代理系统所能达到的效果。\n\n例如，单个代理通常需要大量用户参与来逐步推进，而LobeHub可以从一条指令执行相同的工作，由监督者协调并行运行或辩论的代理，以产生更好的结果。\n\n我们正在构建代理队友之间的协作网络——以及人与代理队友之间的协作网络。\n\n易用性很重要。人工智能和共享人类智能同样重要。\n\n通过简单的指令和工具选择，你可以轻松构建代理同事并与之组队，交付复杂的系统化工作——甚至组建一个量化团队来执行交易。\n\n通过LobeHub社区，任何人都可以发现、重用和混搭代理及代理组，根据自己的工作流程、偏好和需求进行定制。\n\n最后但同样重要的是，我们的愿景始于LobeChat：多模型支持是用户最有效的方法。\n\n我们相信不同的模型在不同场景中表现出色。通过在多个模型间路由，LobeHub提高了成本效率，并释放了单一模型设置难以支持的能力。