LobeHub ist eine KI-Agenten-Plattform, um Agenten zu erstellen, zu Teams zu gruppieren und ihre Aufgaben im Web, auf dem Desktop und mobil zu planen – als Credit-basierter Cloud-Dienst oder als selbst gehostete Community-Edition.
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LobeHub ist eine KI-Agenten-Plattform, mit der Sie Agenten erstellen, zu Teams zusammenfassen und ihre Aufgaben im Web, auf dem Desktop und mobil ausführen. Das Unternehmen nennt sie eine kollaborative Agenten-Plattform für Arbeit und Leben. Laut Startseite organisiert LobeHub Ihre Agenten für einen 7×24-Betrieb und übernimmt Einstellung, Planung und Berichterstattung für Ihr gesamtes KI-Team.
Sie können es auf zwei Arten nutzen: als LobeHub Cloud, einen verwalteten Dienst mit Abrechnung in Credits, oder als selbst gehostete Community-Edition, die Sie auf eigenen Servern bereitstellen. Der Dienst und seine Nutzungsbedingungen werden von LobeHub LLC betrieben.
LobeHub ist aus LobeChat hervorgegangen, einer Open-Source-Chatoberfläche für mehrere Modelle. Das Unternehmen sagt, seine Vision habe mit der Multi-Modell-Unterstützung von LobeChat begonnen. Die Lizenzdatei des Repositorys verwendet noch den alten Namen: Ab 1.0 steht LobeChat unter der LobeHub Community License, die auf der Apache License 2.0 mit zusätzlichen Bedingungen basiert.
Version 2.0 markierte die Abkehr vom Chat-Client, und die Versionshinweise beschreiben LobeHub v2.0 als praktischen Wechsel vom Chat mit einem einzelnen Agenten zu echter Multi-Agenten-Zusammenarbeit. Ältere redaktionelle Berichte beschreiben Lobe Chat als lokales, datenschutzorientiertes UI-Framework ähnlich ChatGPT, was sich von der Cloud-First-Architektur der v2.x unterscheidet, die unter Einschränkungen beschrieben wird.
LobeHub behandelt Agenten als Arbeitseinheit: Sie erstellen Agenten, fassen sie zu Gruppen zusammen, geben ihnen Gedächtnis und Werkzeuge und übertragen ihnen Aufgaben, die nach Zeitplan laufen können.
Die beiden Ansätze unterscheiden sich darin, wer das Team zusammenstellt. In einer Gruppe wählen Sie Mitglieder und Kollaborationsmodus selbst; CAO entscheidet selbst, wann Sub-Agenten hinzukommen, und behält den Hauptplan in der Hand.
Zwei dokumentierte Abläufe sind konkret genug, um sie Schritt für Schritt nachzuvollziehen: eine wiederkehrende Agentenaufgabe einrichten und Daten aus der alten lokalen Desktop-Datenbank übertragen.
Wenn Sie bereits aktualisiert haben, bleiben die Dateien der lokalen v1.x-Datenbank auf der Festplatte, bis Sie sie entfernen; Sie können also einen v1.x-Build neu installieren und danach exportieren. Agenten, Unterhaltungen und Einstellungen lassen sich alle übertragen, typischerweise in wenigen Minuten.
Die Showcase- und Dokumentationsbeispiele von LobeHub drehen sich um Recherche-, Schreib- und Koordinationsarbeit, die von mehreren Agenten oder wiederholten Läufen profitiert.
LobeHub richtet sich an Einzelpersonen und Teams, die Agenten laufende Arbeit übertragen wollen, mit eigenen Wegen für Self-Hoster und Organisationen, die eine private Bereitstellung benötigen.
In diesen Fällen passt es weniger gut:
Sie können LobeHub im Web, auf dem Desktop und mobil nutzen und sich überall mit demselben Konto anmelden.
LobeHub lässt sich auf Ihrer eigenen Infrastruktur selbst hosten, sodass Sie Daten, Anpassungen und Bereitstellungsumgebung kontrollieren. Eine selbst gehostete Bereitstellung braucht mindestens einen API-Schlüssel eines KI-Anbieters. Server-Bereitstellungen erfordern PostgreSQL 14 oder neuer. Zu den dokumentierten Bereitstellungsmethoden gehören Vercel, Docker, Docker Compose, Zeabur, Sealos, RepoCloud und Dokploy.
LobeHub Cloud wird in Credits abgerechnet, und LobeHub rechnet 1 USD Modellnutzung zu Berechnungszwecken in 1.000.000 Credits um.
| Tarif | Monatliche Zahlung | Jährliche Zahlung (pro Monat) | Credits pro Monat | Dateispeicher |
|---|---|---|---|---|
| Free | 0 USD | 0 USD | 500.000 | 15 MB |
| Starter | 12.9 USD | 9.9 USD | 5.000.000 | 1024 MB |
| Premium | 24.9 USD | 19.9 USD | 15.000.000 | 2048 MB |
| Ultimate | 49.9 USD | 39.9 USD | 35.000.000 | 4096 MB |
Auf der Preisseite selbst erscheint Starter mit $12.9 pro Monat oder $118.8 pro Jahr. Die Seite wirbt mit einer kostenlosen Testphase für GPT-6.1 Sol, Claude Sonnet 5.5 und MiMo-V2.6 Pro ohne Kreditkarte. Die Karte des Free-Tarifs schätzt etwa 70 Nachrichten mit GLM-5.3-Flash. Auf derselben Karte ist GPT-6 Astra mit „Abonnement erforderlich“ gekennzeichnet. Für die Enterprise-Edition wenden sich Käufer über die Preisseite an den Vertrieb.
Die Nutzungsbedingungen mit diesen Erstattungsregeln wurden zuletzt am 2024-03-01 aktualisiert.
Welche Alternativen am nächsten liegen, hängt davon ab, welche Seite von LobeHub Sie brauchen: die selbst gehostete KI-Chat-Oberfläche, für die LobeChat bekannt war, oder der gehostete Multi-Agenten-Operator, zu dem es geworden ist.
LobeHub ist der aktuelle Name und die aktuelle Ausrichtung des Projekts, das als LobeChat begann. Die Lizenzdatei nennt die Software noch LobeChat, aber Version 2.0 hat die Chatoberfläche in eine Multi-Agenten-Plattform verwandelt.
Der Code der Community-Edition ist öffentlich und lässt sich selbst hosten, steht aber unter der LobeHub Community License statt unter reiner Apache 2.0. Kommerzielle Nutzung ohne Änderung des Quellcodes ist erlaubt, während der Vertrieb eines abgeleiteten Werks eine kommerzielle Lizenz erfordert.
Der Free-Tarif kostet 0 USD und enthält 500.000 Credits pro Monat sowie 15 MB Dateispeicher. Einige Modelle, etwa GPT-6 Astra, erfordern ein kostenpflichtiges Abonnement.
Abonnementpunkte werden am Ende jedes Abrechnungszeitraums zurückgesetzt. Aufgeladene Credits sind davon getrennt, haben laut Kaufseite eine Gültigkeit von sechs Monaten und werden nach den Abonnement-Credits verbraucht.
Laut Datenschutzerklärung werden Chatinhalte aus den KI-Funktionen der mobilen App nicht für das Modelltraining verwendet, und integrierte KI-Dienste werden über Enterprise-API-Endpunkte angesprochen, die nicht mit Kundendaten trainieren.
Nicht allein mit der Desktop-App v2.x, denn die lokale Datenbank wurde entfernt, und Cloud-Modelle sowie Synchronisierung brauchen eine Netzwerkverbindung. Lokale Modelle auszuführen oder die Community-Edition selbst zu hosten sind die dokumentierten Wege, Modellaufrufe oder Daten unter Ihrer Kontrolle zu halten.
