LobeHub: AI Agent Teammates
LobeHub Team · Otro · Chatbot
LobeHub es una plataforma de colaboración de agentes de IA donde las personas crean compañeros de equipo con agentes persistentes y trabajan con ellos en chats grupales compartidos.
Acerca de LobeHub: AI Agent Teammates
Qué es LobeHub
LobeHub es una plataforma para crear compañeros de equipo con agentes de IA y trabajar junto a ellos como lo harías con compañeros de trabajo. En lugar de una sola ventana de chat que lo olvida todo en cuanto la cierras, reúnes agentes que mantienen su contexto, ocupan un rol y aparecen en el mismo espacio compartido que el resto de tu equipo. El proyecto nació como LobeChat, una interfaz de chat de código abierto muy usada, y creció hasta convertirse en una plataforma completa de colaboración de agentes, construida alrededor de compañeros persistentes que recuerdan en qué está trabajando tu equipo.
La propuesta es sencilla. Dejas de volver a explicar tu proyecto a un chatbot nuevo cada mañana. Los agentes recuerdan lo que les contaste, puedes poner varios en una misma conversación de grupo y todos ven el mismo hilo. Ese contexto compartido es lo importante. Convierte un montón de chats de IA separados en algo más parecido a un equipo pequeño que sigue trabajando mientras te alejas, y ese cambio es lo que lo separa de un simple cliente de chat multimodelo sin memoria que merezca ese nombre.
El mayor límite es que la calidad depende de los créditos. LobeHub Cloud mide el uso de modelos en créditos, y los modelos más pesados los consumen más rápido. El plan gratuito cubre 500.000 créditos al mes, suficiente para un uso ligero, pero se agota enseguida cuando te apoyas en modelos de gama alta que cuestan varias veces más por token. Sí, de verdad. Si necesitas despliegue privado o trabajo a medida, eso queda detrás del nivel Enterprise, así que reserva tiempo para hablar con ventas antes de comprometer a tu equipo con la plataforma.
Primeros pasos
- Crea una cuenta gratuita en lobehub.com o inicia sesión en LobeHub Cloud en app.lobehub.com.
- Elige un modelo o un conjunto de modelos para tus agentes, o conecta la clave de tu propio proveedor.
- Añade un agente compañero, dale un nombre y un rol, y cárgalo con el contexto que quieres que conserve.
- Inicia un chat o abre un grupo donde varios agentes comparten una conversación.
- Ajusta tu plan o compra créditos extra cuando se te acabe la asignación mensual.
Información del producto
Un vistazo rápido a los precios, las plataformas compatibles y el rendimiento de LobeHub: AI Agent Teammates.
Ideal para
Los usuarios, tareas y casos de uso en los que esta herramienta encaja mejor.
Usuarios
- Equipos pequeños de producto e investigación que quieren contexto compartido entre varios ayudantes de IA en lugar de chats dispersos.
- Creadores individuales que hacen malabares con tareas recurrentes, ya que la memoria persistente de los agentes reduce la configuración en cada sesión.
- Desarrolladores que prefieren bases de código abierto y quieren autoalojar en lugar de alquilarlo todo.
Tareas
- Dirigir un chat grupal multiagente donde distintos roles revisan el mismo borrador o plan.
- Mantener vivo un brief largo de proyecto para que los agentes respondan con el trasfondo correcto cada vez.
- Comparar resultados entre modelos como GPT, Claude, Gemini y GLM sin salir de un mismo espacio de trabajo.
Casos de uso
- Daily standups donde entregas un resumen a un agente compañero durante la noche.
- Investigación temprana de un proyecto, cuando quieres explorar varios ángulos en un hilo compartido.
- Trabajo continuo de contenido o soporte que se repite cada semana y se beneficia de agentes que recuerdan decisiones pasadas.
Funciones clave
Compañeros de equipo con agentes persistentes
Los agentes de LobeHub conservan su memoria entre sesiones, así que retienen el contexto de tu proyecto en lugar de empezar en blanco. Das a cada uno un rol y un nombre, y responde con ese trasfondo intacto. Para quien esté cansado de volver a pegar las mismas instrucciones cada día, esto por sí solo cambia la rutina.
Colaboración en grupo con contexto compartido
Varios agentes pueden estar en una misma conversación y ver el mismo hilo. Eso significa que un redactor, un revisor y un investigador trabajan en la misma tarea sin que copies mensajes entre ventanas, algo que ahorra una cantidad sorprendente de trabajo tedioso una vez que se vuelve costumbre. Se parece más a un canal de equipo que a un solo chatbot. Gran diferencia.
Espacio de trabajo de IA con varios modelos
Este espacio de trabajo de IA con varios modelos te da un amplio conjunto de modelos de texto en un solo lugar, desde opciones ligeras como GLM-5.3-Flash hasta buques insignia más pesados de OpenAI, Anthropic y Google. Cambias de modelo según la tarea en vez de comprometerte con un solo proveedor. ¿La contrapartida? El coste en créditos, y varía mucho según el modelo. Eso es todo.
Memoria de agentes y base de conocimiento
Los agentes guardan lo importante en almacenamiento vectorial, así que pueden recordar decisiones anteriores y consultar tus archivos más adelante. El plan gratuito incluye 15 MB de almacenamiento de archivos. Los niveles de pago lo amplían. Espera varios gigabytes con miles o decenas de miles de entradas vectoriales. Ese es el motor detrás de la sensación de "me recuerdan".
Código abierto con opción en la nube
Las raíces del proyecto son de código abierto, algo que importa si quieres inspeccionar el código, autoalojarlo o evitar la dependencia de un proveedor. LobeHub Cloud se encarga del alojamiento y la facturación para quienes prefieren no gestionar servidores. La misma idea central, en cualquier caso. Esa flexibilidad es poco común en esta categoría.
Aplicaciones de escritorio y móvil
Hay aplicaciones de escritorio y móviles además de la versión web, así que tus agentes están al alcance fuera del portátil. La app de Android está en Google Play. ¿Por qué importa? La portabilidad decide si lo usas a diario o lo olvidas, y una herramienta que olvidas es una suscripción que cancelas.
Ventajas y desventajas
Ventajas
- La memoria persistente de los agentes recorta la configuración repetitiva que afecta a los chatbots simples.
- El contexto de grupo compartido permite que varios agentes trabajen en una tarea sin copiar y pegar a mano.
- Acceso a muchos modelos en un solo espacio de trabajo, así no dependes de un proveedor.
- Las raíces de código abierto dan a los usuarios preocupados por la privacidad una vía de autoalojamiento.
- Las apps de escritorio y móvil mantienen a los agentes al alcance durante todo el día.
Desventajas
- El precio por créditos hace que los modelos de gama alta agoten rápido los 500.000 créditos gratuitos al mes.
- Los 15 MB de almacenamiento de archivos del plan gratuito se llenan rápido si le das documentos.
- El despliegue privado y la personalización quedan detrás del nivel Enterprise, que exige contactar con ventas.
Preguntas frecuentes
Se usa para crear compañeros de equipo con agentes de IA que mantienen su contexto y trabajan juntos en conversaciones compartidas. La gente lo usa para investigación de proyectos, trabajo de contenido recurrente y para tener varios agentes en una misma tarea a la vez. Piénsalo como un espacio de trabajo, no como una caja de chat.
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Prescott Data · Programación · Productividad · OtroJarvisCore es un runtime de código abierto en Python donde los agentes de IA actúan como pares en una malla, reclaman tareas de un libro mayor compartido y llegan a servicios externos por un bróker sin confianza.
Clef
Cloudflare · Negocios · OtroClef es el modelo de decisión de código abierto de Cloudflare para Workers AI. Devuelve probabilidades calibradas para preguntas tipadas en lugar de texto, así que un agente clasifica, enruta y actúa rápido.
iFixAi
iFixAi · Negocios · OtroiFixAi es un auditor de código abierto para agentes de IA. Somete al agente a una simulación de tu negocio, califica cada respuesta y devuelve una tarjeta de la A a la F con pruebas.