你的首席 Agent
运营官
LobeHub 把你的 Agent 组织起来，7×24 小时运作——为你的整个 AI 团队招聘、排班并生成报告。
你始终掌控全局，无需一直在线。
你制定策略，我们负责运行 Agent。
人类与 Agent 的共同进化。
你制定策略，
让一支 AI 团队替你运行
LobeHub 不是让你"再多开一个对话框"，而是把你升级为一支 AI 团队的运营官。它替你完成日常的招聘、排班、汇报、复盘——你只需要决定方向。这套叙事在问达落到一个清晰的角色分工：你定策略，平台跑 Agent，团队拿结果。
替你的团队挑选合适的 Agent
按场景从 Agent 市场或私有库里挑出该岗位的 Agent，配上模型、工具与权限——像组建一支真实团队一样组建你的 AI 团队。
让 Agent 7×24 小时自动运作
用 Schedule 给重复任务排好班次，用 Agent Groups 组织并行协作；你下班了，工作仍在按节奏推进，关键节点等你确认。
把过程与结果整理成报告
生成日报、周报、决策摘要与待办清单——你不必"在线盯着"，只在该看的时候打开就能看到全局。
人类与 Agent 的共同进化——白盒记忆让 Agent 越用越懂你，你也在过程中沉淀出更好的策略与判断。
不是又一个 ChatGPT 壳，
而是企业内的 AI 主入口
运营官的工作要落地，就需要一个统一的"办公室"。在问达，LobeHub 被部署为"统一对话层"——把分散在不同模型供应商、不同浏览器标签页的对话收拢到一个私有化实例下。员工与客户用同一套 UI、同一套权限、同一套会话与记忆策略，避免 Key 散落、合规失控、知识无沉淀。
典型使用场景
- 日常问答与起草会议纪要、合同条款、客户回复初稿、SOP 解释。
- 多模型对比同一问题在 Claude / GPT / DeepSeek / 本地模型之间快速对照。
- 挂载知识库把项目仓库 / 飞书知识空间作为检索源问答。
- 调用工具通过 MCP / 插件直接访问内部 API、查 Bitable、跑脚本。
不做什么
- 不是工作流编排平台需要多步骤 / 条件分支 / 定时触发的 Agent 请用 Dify。
- 不是知识库本体知识仍在 Git 仓库与飞书知识空间，LobeHub 只做检索调用。
- 不替代审批 / OA关键业务动作走飞书审批 OpenAPI，本平台仅生成草稿。
Create · Collaborate · Evolve
组建、协作、共同进化
一位运营官的日常被官方拆成三件事——组建一个能用的智能体、让一群智能体并行协作、再让它们与你长期共同进化。 这是 LobeHub 的产品骨架，也是你在问达这套部署里每天会经历的工作节奏。
智能体作为工作单元
用 Agent Builder 一句话描述需求即自动完成配置；统一调度任意模型、任意模态，并接入 10,000+ MCP / Skills 工具，让 Agent 即刻上岗。
Agent Groups 并行协作
在 Pages 共享上下文协同写作、用 Schedule 让任务定时自动跑、用 Project 组织工作、用 Workspace 管理团队权责，让多个 Agent 像真实同事一样并行推进。
白盒个人记忆
Personal Memory 持续从你的工作方式中学习；记忆以结构化、可阅读、可编辑的白盒形式存放——你完全掌控 Agent 记住了什么、忘记了什么。
九项能力构成日常 AI 工作流的下限
融合 LobeHub 官方能力（Agent / MCP / Skills / Memory）与问达私有化交付的合规约束（SSO / 审计 / 自有边界）， 按 "员工开机就能用" 而不是 "工程师配完才能用" 的标准筛过——每一项都对应一个明确的高频场景。
Unified Intelligence · 多模型 / 多模态
同一会话内即时切换 Claude / GPT / Gemini / DeepSeek / Qwen / 本地模型，文本、视觉、语音 (TTS / STT) 统一调度；按场景与成本选型，不被任一供应商锁定。
Agent Builder & Agent 市场
描述一次需求即自动生成 Agent 配置；可从官方 Agent Marketplace 选取模板，也可在企业内沉淀私有 Agent 资产，供团队复用。
MCP / Skills 市场（10,000+）
通过 Model Context Protocol 接入内部 API、数据库、飞书 OpenAPI；同时复用官方 Skills / Plugins 生态，让对话直接产生可执行动作。
Agent Groups · Pages / Schedule / Project
把多个 Agent 编入一个工作组：Pages 共享上下文协作、Schedule 定时自动执行、Project 结构化追踪、Workspace 管理团队权责。
White-Box Memory · 白盒记忆
Agent 从你的工作方式中持续学习，记忆以结构化、可阅读、可编辑的形式存放——你完全掌控 Agent 记住了什么、何时遗忘。
Artifact 输出
代码、表格、图表、Mermaid、HTML 预览即时呈现；起草到二次编辑在同一界面完成，无需在工具间来回切换。
知识库挂载
把 Git 仓库、飞书知识空间、本地文档作为检索源；引用结果带源链接，问答可追溯到具体文档。
私有化部署
独立 Docker / K8s 部署在自有域名，模型 Key、会话、文件、记忆全部留在企业边界内，不出第三方 SaaS。
权限与审计
SSO 接入、按组织角色分配模型 / Agent / MCP 工具、关键调用留日志，满足合规审阅与成本归因。
不只在网页里对话，
也能进入微信与飞书
LobeHub Channels 把同一个 Agent 接入员工每天打开的通讯工具：网页工作台负责完整配置、记忆与资产沉淀，微信与飞书负责把高频问答、群聊协作和主动提醒带到工作现场。这样既保留统一权限与审计，也降低一线团队的使用门槛。
微信频道 · 轻量触达
- 扫码连接在 Agent 的 Channels 中选择 WeChat，使用微信扫码完成授权，适合快速试点。
- 私聊 / 群聊员工可以在微信私聊中直接提问，也可以把 Agent 拉入群聊并通过 @ 触发回复。
- 轻量边界更适合个人助理、客户群答疑、临时任务跟进；当前以文本消息为主，长消息会自动拆分，必要时需重新扫码续期。
飞书频道 · 企业协作
- 企业应用接入通过飞书自建应用配置 App ID / Secret、Bot 能力与事件订阅，把消息安全转发给 LobeHub Agent。
- 权限策略可按 Allowed User IDs、DM Policy、Group Policy 控制谁能私聊、哪些群可响应，避免 Agent 在不该出现的场景里发言。
- 组织场景适合项目群问答、会议纪要补充、审批前草稿、Bitable / 知识库 / MCP 工具联动，让 Agent 成为飞书里的团队成员。
L1 协作包的默认 Chat 入口
LobeHub 不是单独售卖的工具,而是 L0–L3 阶梯化交付中的"Agent 工作台"——员工以统一入口协同 AI Agent 完成日常工作,知识与工具在后台自然接入。
想看 L0–L4 完整路径，回到 从知识到动作 · AI 原生工作中台；想看一个已落地的业务样板，见 跨境电商利润归因诊断。
私有化、可审计、不锁定
三条硬性约束保证它能进合规要求较高的客户环境,也保证我们自己用得放心。
边界承诺
- 会话不出域所有对话、文件、日志写入自有数据库与对象存储,可导出可销毁。
- 模型供给可选支持公有云 API、私有化大模型、纯本地推理 (Ollama / vLLM) 三种混合策略。
- 权限可审计SSO + 角色矩阵 + 调用日志,关键插件 / MCP 工具可逐用户授权。
- 开源底座基于 LobeHub Community License（77.1k★ / 345 位贡献者）上游版本,无私有 fork 锁定,客户可随时自托管接管。
试用与移交
- 试用账号申请后 1–2 个工作日开通,默认开放通用对话 + 基础插件。
- 知识库挂载L1 协作包交付时配置,试用阶段不接入客户敏感知识。
- 独立部署L3 验收时可整套迁移到客户自有 K8s 集群,问达只保留运维支持。
- 退出路径会话与配置可一键导出标准 JSON,不存在数据迁移壁垒。