LobeHub AI 智能体团队工作台

由 lobehub 制作工具包效率

新上架第 2 版 · 更新于 2026-11-09

星标84.4k

lobehub/lobehub 的 GitHub 星标随时间的变化，由 star-history.com 绘制

LobeHub 是一个用来运行 AI 智能体团队的工作台，采用它自己的社区许可证。你可以创建智能体、把它们分组、给它们布置任务和定时计划，并保留可编辑的记忆。这份说明涵盖 Docker、Vercel、各个应用、接入 Claude Code 或 Codex，以及从源码运行。

LobeHub AI 智能体团队工作台是一款 GitHub 上的开源项目，属于效率类，由 Mindket 上架。可免费获取。当前为第 2 版，最近更新于 2026-11-09。按它的 README 从 GitHub 安装。Mindket 的设置说明可在你的 Mindket 账户获取，以 zip 压缩包下载。

速览

用在

你自己的服务器：用 Docker Compose（文档推荐），或者一个 Docker 容器加上你自备的数据库
Vercel、Zeabur、Sealos、RepoCloud、Dokploy 和阿里云
app.lobehub.com 的网页版，macOS、Windows 和 Linux 的桌面应用，以及 iOS 和 Android 的下载
源代码，如果你想改它

先运行

mkdir lobehub && cd lobehub

平台

Docker容器

macOS操作系统

Windows操作系统

Linux操作系统

iOS操作系统

Android操作系统

用在哪里里还有 3 个

关于

它是什么

LobeHub 是一个用来运行 AI 智能体团队的工作台。它的 README 称它是你的 Chief Agent Operator（首席智能体运营官），说它会“hires, schedules, reports on your entire AI team”，也就是招募、调度并汇报整个 AI 团队的情况，所以你不在的时候它也在干活。你可以向智能体构建器（Agent Builder）描述需求来创建智能体，也可以添加社区分享的智能体。智能体可以组成小组，按顺序、并行、多轮迭代或辩论的方式协作。你给智能体布置任务，再设一个计划让它重复运行。记忆以条目的形式保存，你可以查看和修改。智能体通过连接器和 MCP 服务器使用工具，每个智能体也可以用自己的模型。LobeHub 还能接入运行在你电脑上的编程智能体，比如 Claude Code 和 Codex。这个条目讲的是自己运行 LobeHub，以及它的各个应用。

你向智能体构建器描述一个智能体，或者从社区添加一个
你给它布置任务，或者把它放进一个小组
它用自己的模型、工具和记忆来工作
设了计划的话，任务会按时重新运行
你查看运行记录和输出

适合谁

想把几个 AI 智能体放在一处、让聊天、文件和记忆都留在一起的人，以及想把这个地方放在自己服务器上的团队。已经在用 Claude Code、Codex 或 Cursor 的开发者，可以把它们接到同一个工作台里。自托管意味着要自己照看数据库、文件存储和应用本身，所以比用网页版要求更高。

谁在用，怎么用

行业	谁在用	怎么用	例子
内容和营销	写作者和小型内容团队	让研究员、写手、编辑和 SEO 四个智能体组成一个依次协作的小组	团队要一篇博客文章，小组把它从调研、初稿、编辑一路传到关键词。
运营和报告	创始人和分析师	设一个定时任务，让报告在固定时间生成；要发送出去，需要接入邮件或消息工具	一位创始人设了每天 08:00 的任务，汇总昨天的指标、注明来源并列出缺失的数据。
软件团队	开发者	在桌面应用里接入一个编程智能体，在 LobeHub 里和它对话	一位开发者在笔记本上接入 Codex，先给它一个只读任务：概括仓库结构。
社区和客服	社区管理员和小团队	把一个智能体绑到 Discord、Slack 或 Telegram 机器人上	一位社区管理员把 Discord 机器人绑到一个智能体上，成员就在那里和它聊天。

如果你不想自己运行数据库、文件存储和服务器，就别走自托管这条路。app.lobehub.com 的网页版和桌面应用不需要这些。

用在哪里

LobeHub 放在哪里就在哪里运行，文档列出了这些地方。

你自己的服务器：用 Docker Compose（文档推荐），或者一个 Docker 容器加上你自备的数据库
Vercel、Zeabur、Sealos、RepoCloud、Dokploy 和阿里云
app.lobehub.com 的网页版，macOS、Windows 和 Linux 的桌面应用，以及 iOS 和 Android 的下载
源代码，如果你想改它
Claude Code、Codex、Cursor 和它列表上的其他编程智能体，可以从桌面应用接入，也可以从用 LobeHub CLI 加入的电脑接入

如何设置

点“获取”会把一个装有 Mindket 安装说明的 zip 压缩包存进你的下载文件夹，每种部署方式一个文件，另有一个讲怎么接入智能体。主要途径是在 Linux 或 macOS 上用 Docker Compose。Windows 要通过 WSL 2 运行。

先准备好这些

需要	说明
Docker	Compose 途径把应用、PostgreSQL、文件存储和一个网关都当作容器来运行
命令行	Linux 或 macOS。Windows 上要通过 WSL 2 运行脚本
空闲端口	3210、9000、9001、8787 和 8788
机器	文档给出的轻度使用下限是 2 个 CPU 核心、4 GB 内存和 20 GB 存储
模型密钥	至少一家 AI 提供方的 API 密钥，比如 OpenAI、Anthropic 或 Google

建一个文件夹，在终端里打开它。
运行安装脚本。按 Enter 选默认的本地模式，只有这台电脑能访问。端口模式和域名模式用于局域网或域名访问。
看脚本打印的报告，里面有各个服务的地址，以及文件存储的用户名和密码。
启动整套服务，看日志。
打开 http://localhost:3210。

mkdir lobehub && cd lobehub

bash <(curl -fsSL https://lobe.li/setup.sh) -l en

docker compose up -d

docker logs -f lobehub

文档说，应用启动后日志里会出现一行数据库迁移的信息。这个脚本每次都从 lobe.li 取回来运行，想先看看内容的话，可以先下载下来读一遍。Vercel 和 Dokploy 需要你自己准备数据库、存储和密钥。Zeabur 和 Sealos 的模板自带 PostgreSQL 和存储，并配好 Logto 登录，RepoCloud 是一键部署。各自的步骤都在这份说明里。单个容器的方式需要一个带 pgvector 和 pg_search 扩展的 PostgreSQL 数据库（Docker 页面用的是 paradedb/paradedb:latest-pg17，2.0 的说明建议 PostgreSQL 17 或更高）和兼容 S3 的存储，设置从一个文件里读取。

如何使用

打开 LobeHub，从内置智能体 Lobe AI 开始，用它不需要先配置智能体。反复要做的事，就建一个自己的智能体。

点左侧栏的“创建智能体”，在右侧面板里向智能体构建器描述这份工作。它会写出角色、系统提示词和技能配置，你再调整。
要用团队，点“创建小组”。从模板开始或者自己组建团队，再选择是否加入编排者（Orchestrator）以及它用的模型。文档介绍了小组的四种协作方式：顺序、并行、迭代和辩论。
需要后续跟进的工作，在智能体页面打开“任务”，描述这份工作，点“创建任务”。
要让它重复运行，打开任务详情，进入“自动化”，再选“定时”。设好频率、时间、时区和运行次数上限，启用自动化，用页面上的控件开始调度，再查看下次运行时间。

文档建议，先手动运行一次任务，再打开它的定时，这样可以确认智能体有它需要的工具和文件。

示例

你自托管了 LobeHub，手上有一份客户反馈文件。在某个智能体的任务页面里，你输入下面这段话，再用附件图标把文件附上。

Read the attached customer feedback, group it by issue type, and identify the three most common problems. Suggest an improvement for each problem and present the results in a table.

这是文档自己的示例任务。你点“创建任务”，它就出现在列表里，状态是“待办”或“待审核”之类。打开它，可以看到运行记录和输出。如果答案就是你要的，文档的下一步是“自动化”，在那里选择它多久运行一次。

新手与专家

新手：这里的智能体是一个保存下来的角色：一段系统提示词、一个模型，以及它可以使用的工具。话题是和它的一次对话。任务更像一张工单：你写下想要什么，指派给一个智能体，让它在后台干活，文档把它比作 Linear 或 GitHub Issues，只不过经办人是智能体。自托管的意思是应用、数据库和文件存储都由你自己运行。先用 Docker Compose 途径的本地模式，因为它只在你自己的电脑上响应，打开页面之前先对照文档列出的日志行看一遍。

专家：应用用 Next.js 和 React 写成，数据库用 PostgreSQL，通过 Drizzle 访问，API 用 tRPC。Docker 镜像在启动前会先跑数据库迁移。Compose 这套服务多一个网关，用于网关模式，它让智能体的工作在服务器上运行，而不是在浏览器里。它需要 AGENT_GATEWAY_URL、GATEWAY_SERVICE_TOKEN 和一对密钥 JWKS_KEY 与 JWKS_PUBLIC_KEY。浏览器会向网关开一个 WebSocket，所以它前面的代理要允许升级。8788 端口提供设备网关，让用 lh connect 加入的电脑可以运行本地工具。

仓库里还有一份 OpenAPI 文件和一个 TypeScript SDK，@lobehub/sdk。文档说，在它们之上开发之前，要先核对你运行的版本，也不要把内部的聊天路由和 tRPC 路由当作稳定的公开接口。

注意事项

LobeHub 运行在你自己的服务器上，有几处细节值得先看一下。

许可证：LobeHub Community License，GitHub 把它列为 Other。文件说它基于 Apache License 2.0，另加了几条条件。它允许把软件作为前端和后端服务做商业使用，只要不改源代码。要开发并分发衍生作品，则要向制作方申请商业许可。贡献者同意制作方可以调整条款，也同意自己的代码可以用于商业用途，包括它的云版本。文本里写的产品名是 LobeChat
密钥：KEY_VAULTS_SECRET 用来加密用户存放的 API 密钥。一旦设定就不要再改，否则这些数据无法解密。每个部署都要有自己的 JWKS_KEY
更新：docker compose pull 加 docker compose up -d 可以更新整套服务。较旧的 Compose 部署要先加上新的网关变量，否则网关容器会不停重启，智能体运行也会退回到浏览器里
Vercel：文档列出 Hobby 套餐 10 秒的函数时限，而且不支持 WebSocket，另外需要外部数据库和存储
说法不一的页面：Zeabur 和 Sealos 的页面搭的是 Logto，Docker 和 Vercel 的页面用的是内置登录。README 里这两家的按钮指向的模板，和页面里链接的不是同一个
接入的智能体：编程智能体保留自己的权限规则，LobeHub 的连接器权限取代不了它们。文档说工作目录不是安全沙箱
定时任务：定时运行可以按每天、每周或每小时。不提供每月和自定义 cron。如果运行次数或费用失控，文档说先关掉自动运行
你的数据：提示词和文件会发给你配置的模型提供方。文档列出 Vercel、Google、PostHog 和 Umami 的可选统计，各由自己的变量启用，并说明它们只支持 Vercel 部署，不支持 Docker 或 Docker Compose。同一页还列出 Langfuse，设好密钥后会把聊天数据追踪发到 Langfuse 服务器（ENABLE_LANGFUSE 默认是 1）
卸载：docker compose stop 可以停掉整套服务。文档没有卸载页面，它们的数据库重置会删掉 ./data 文件夹

README 和文件

README

LobeHub：安装说明

这个工具包里只有安装说明，由 Mindket 编写。LobeHub 本身、它的 Docker 镜像和它的各个应用都要从 LobeHub 自己的仓库获取，地址是 https://github.com/lobehub/lobehub

这些说明不是 LobeHub 写的，也没有得到它的认可。它的 README 写道“LobeHub organizes your agents into 7×24 operation.”和“It hires, schedules, reports on your entire AI team.”，意思是 LobeHub 把你的智能体组织成全天候运转，替你招募、调度并汇报整个 AI 团队的情况。文档从 https://lobehub.com/docs/usage/start 开始

这些说明来自 README 和每个文件里写明的文档页面，没有对照源代码核对过。

许可证

LobeHub 用的是它自己的许可证，叫 LobeHub Community License。GitHub 把它列为“Other”，没有 SPDX 标识。LICENSE 文件（https://github.com/lobehub/lobehub/blob/HEAD/LICENSE）说它“based on Apache License 2.0 with the following additional conditions”，即基于 Apache License 2.0，另加下面这些条件，而且文本里写的产品名是 LobeChat。

商业使用：文件说软件“may be utilized commercially, including as a frontend and backend service without modifying the source code”，即可以商业使用，包括作为前端和后端服务，只要不修改源代码；又说“a commercial license must be obtained from the producer if you want to develop and distribute a derivative work”，即如果要开发并分发衍生作品，必须向制作方取得商业许可。授权方面的问题，文件给的邮箱是 hello@lobehub.com。
贡献者：文件说制作方“can adjust the open-source agreement to be more strict or relaxed as deemed necessary”，即可以按需要把开源协议调得更严或更松；贡献的代码“may be used for commercial purposes, including but not limited to its cloud edition”，即可以用于商业用途，包括但不限于它的云版本。
其余部分：“all other rights and restrictions follow the Apache License 2.0”，即其他权利和限制都遵循 Apache License 2.0。

这些说明不解释许可证。如果你打算发布修改过的版本，请先读这个文件，再去问 LobeHub。

这些说明涵盖什么

LobeHub 是一个带服务器的网页应用。文档给出这几种运行或访问它的方式：

setup/docker-compose.md：Docker Compose，文档称为推荐途径，一次启动整套服务。
setup/docker.md：单个 Docker 容器，数据库用 PostgreSQL，存储用兼容 S3 的服务，都由你自己提供。
setup/vercel.md：部署到 Vercel，要配外部数据库和存储。
setup/other-hosts.md：Zeabur、Sealos、RepoCloud、Dokploy 和阿里云。
setup/apps-and-devices.md：网页版、桌面和手机应用，以及把桌面应用或一台电脑接到你自己的服务器。
setup/connect-external-agents.md：把 Claude Code、Codex、Cursor 和其他智能体接进 LobeHub。
setup/models-and-keys.md：模型提供方的密钥，以及用 Ollama 跑本地模型。
setup/local-development.md：在自己的电脑上运行源代码。

事先需要准备

Docker Compose 途径：Docker、Linux 或 macOS 的命令行（Windows 要通过 WSL 2），以及这些端口空闲：3210、9000、9001、8787 和 8788。来源：https://lobehub.com/docs/self-hosting/platform/docker-compose
至少一家 AI 提供方的 API 密钥。来源：https://lobehub.com/docs/self-hosting/start
轻度使用时，机器至少要 2 个 CPU 核心、4 GB 内存和 20 GB 存储。Compose 页面还给了生产环境用的更大配置。

主要安装命令

Compose 页面让你在一个新文件夹里运行安装脚本，再启动整套服务。README 里给的是同一条脚本命令，只是没有语言参数。

mkdir lobehub && cd lobehub

bash <(curl -fsSL https://lobe.li/setup.sh) -l en

docker compose up -d

来源：https://lobehub.com/docs/self-hosting/platform/docker-compose

这个脚本每次运行都从 lobe.li 取回来。想先知道它做什么，就先下载下来读一遍再运行。

各平台的说明

每个文件都写明了它的步骤和命令来自哪个页面。README 和某个文档页面说法不一致的地方，文件里会指出来。

更新或移除

Compose 页面给的更新命令是：

docker compose pull && docker compose up -d

来源：https://lobehub.com/docs/self-hosting/platform/docker-compose

较旧的 Compose 部署，要先在 .env 文件里加上新的变量，才能启动较新的文件。见 setup/docker-compose.md。

docker compose stop 会停掉整套服务。文档没有给出卸载页面。它们的数据库常见问题里会删掉 ./data 文件夹，那里存着数据库，删之前先备份。

使用数据和对外连接

可选的统计由环境变量设置，只有你设了才会启用：Vercel Analytics、Google Analytics、PostHog 和 Umami。来源：https://lobehub.com/docs/self-hosting/environment-variables/analytics

同一页还列出 Langfuse Observability，设好 LANGFUSE_SECRET_KEY、LANGFUSE_PUBLIC_KEY 和 LANGFUSE_HOST 后，会把聊天数据追踪发到 Langfuse Cloud 或你自己的 Langfuse 服务器，它的 ENABLE_LANGFUSE 开关默认是 1。高级设置里的统计页面说，这四种统计只支持 Vercel 部署，不支持 Docker 或 Docker Compose。你的提示词和文件会发给你配置的模型提供方。安装脚本来自 lobe.li，LobeHub 镜像来自 Docker Hub。

来源

README：https://github.com/lobehub/lobehub/blob/HEAD/README.md
许可证：https://github.com/lobehub/lobehub/blob/HEAD/LICENSE
Build your own LobeHub：https://lobehub.com/docs/self-hosting/start
Docker Compose：https://lobehub.com/docs/self-hosting/platform/docker-compose
Docker：https://lobehub.com/docs/self-hosting/platform/docker
Vercel：https://lobehub.com/docs/self-hosting/platform/vercel
Connect External Agents：https://lobehub.com/docs/usage/agent/connect-external-agents
Get LobeHub：https://lobehub.com/docs/usage/getting-started/get-lobehub
环境变量：https://lobehub.com/docs/self-hosting/environment-variables
本地开发：https://lobehub.com/docs/development/basic/setup-development

文件

README.md  6 KB
setup/apps-and-devices.md  4 KB
setup/connect-external-agents.md  7 KB
setup/docker-compose.md  6 KB
setup/docker.md  4 KB
setup/local-development.md  3 KB
setup/models-and-keys.md  5 KB
setup/other-hosts.md  5 KB
setup/vercel.md  5 KB

9 个文件，共 45 KB，以 zip 压缩包下载。