LobeChat empezó como una interfaz de chat de código abierto para modelos de lenguaje y hoy es un espacio de trabajo completo, ahora bajo la marca LobeHub. Admite OpenAI, Anthropic Claude, Google Gemini, Mistral, DeepSeek, Qwen, Groq y otros proveedores, permite cambiar de proveedor a mitad de conversación y ejecutar modelos locales con Ollama. Las conversaciones se organizan en asistentes y temas, con biblioteca de prompts, árbol de ramificación y edición de mensajes, entrada de imágenes y llamada a funciones.
Lo que marca la diferencia es la capa de producto alrededor del chat: un mercado de asistentes para descubrir y compartir agentes, una base de conocimiento donde subir documentos para fundamentar las respuestas en tus propios archivos, y un sistema de plugins que permite buscar en la web, generar imágenes, leer PDF o llamar a APIs externas. Los artefactos renderizan código y documentos generados en un lienzo en vivo, y la síntesis de voz añade reproducción hablada. Al ser de código abierto, toda la experiencia —incluida la pasarela de modelos y el almacenamiento— puede desplegarse en tu propia infraestructura.
LobeChat se usa tanto como asistente personal gratuito como herramienta de equipo. Los usuarios individuales obtienen un cliente diario sin dependencia de un proveedor, y las organizaciones preocupadas por la ubicación de los datos pueden autoalojar todo el stack y apuntarlo a endpoints internos o de Azure OpenAI.