lobe-chat-agents

海量精选 AI 角色一键装进 LobeChat,即插即用。

开源 🏷️完全免费 ✅ 目前可打开 对话助手 🍴 复刻 346 🐛 待处理 245 👀 关注 7
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 1248
维护状态 较活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 LobeChat 的智能体索引,开源且免费,用户可通过官网在线访问智能体市场。

项目预览

lobe-chat-agents 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类对话助手
开发团队lobehub
定价模式🏷️完全免费
价格说明LobeChat 的智能体索引,开源且免费,用户可通过官网在线访问智能体市场。
访问状态✅ 目前可打开
是否开源是
开源协议MIT
主要语言TypeScript
技术栈/模型agent,ai,awesome,chatgpt,lobe-chat-agent,lobehub,openai,prompt
GitHub 星标★ 1248
上线时间2023-09-01 00:00:00
代码更新2026-10-15
仓库体积81.0 MB
本站数据更新2026-11-09
维护状态较活跃
收录时间2026-08-09
浏览次数4

项目介绍

lobe-chat-agents 是 LobeChat 的智能体索引仓库,通过维护 index.json 文件为 LobeChat 用户提供可浏览和安装的 Agent 市场。它解决的是 AI 对话场景中提示词(Prompt)分散、复用难的问题,将高质量的角色设定、任务指令等封装为即插即用的 Agent 配置。核心能力包括:集中管理海量 Agent 定义、支持分类检索与一键导入、基于社区贡献持续扩充内容。项目本身不包含推理逻辑,而是作为数据源与 LobeChat 前端联动,降低普通用户使用高级 Prompt 的门槛,同时为开发者提供标准化的 Agent 描述格式。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 1248

技术标签

使用教程

⚠ 本教程由 AI 依据该项目 README 整理;原始文档不完整,部分步骤为通用流程推断,实际安装请以项目官方文档为准。

难度:入门 约 10 分钟 部署方式:云服务 7 步

⚠ 该项目 README 未提供完整安装说明,以下步骤为通用流程,请以官方文档为准。

环境要求

  • GitHub 账号(用于 Fork 仓库并提交 Pull Request)
  • 本地已安装 Git 与文本编辑器
  • 若需自托管私有索引:Vercel 账号

安装与启动步骤

  1. 1Fork 仓库

    打开 lobehub/lobe-chat-agents 项目页,点击右上角 Fork,把仓库复制到自己的账号下。

  2. 2克隆到本地

    把自己 Fork 后的仓库克隆到本地,命令中的地址记得换成你的用户名。

    git clone https://github.com/lobehub/lobe-chat-agents.git
  3. 3复制 Agent 模板

    README 提供两份模板:agent-template.json(简版)和 agent-template-full.json(完整版),任选其一复制。

    cp agent-template.json my-agent.json
  4. 4填写内容并重命名

    按模板字段填写一份简短的描述,并打上合适的标签,然后把文件重命名为有意义的名称。

  5. 5移动到 src 目录

    把填写好的 JSON 文件放进仓库的 src 目录,这是索引读取 Agent 的位置。

    mv my-agent.json src/
  6. 6提交 Pull Request

    将改动推送到你 Fork 的仓库,再向原仓库发起 Pull Request,等待维护者审核。

  7. 7可选:自托管部署

    README 的 Self Hosting 章节支持一键部署到 Vercel,可用于搭建私有的 Agent 索引站点。

关键配置

配置项必填说明示例
description是Agent 的简短描述,展示在市场中Expert in generating structured Runway Gen-3 prompts for AI-
tags是用于分类检索的标签,需与内容匹配ai-model, text-to-video, prompt-generation
createAt否创建日期,合并后由系统自动填充,无需手填2024-09-29

如何确认成功

合并后,在 lobechat.com/discover/assistants 或 LobeChat 的 Agent 列表中能看到你提交的 Agent。

常见问题

Q:提交 Agent 需要会写代码吗?

A:不需要。只要 Fork 仓库,复制 agent-template.json 或 agent-template-full.json,填写描述和标签后提交 Pull Request 即可。

Q:两个模板该选哪个?

A:只想快速提交用 agent-template.json;需要填写更完整的字段时用 agent-template-full.json,两者都放在仓库中。

Q:createAt 日期要自己填吗?

A:不用。README 说明该字段会在 Pull Request 合并后自动填充。

Q:可以自己部署一套私有索引吗?

A:可以。README 的 Self Hosting 章节提供 Deploy to Vercel 按钮,点击即可部署自己的 Agent 索引站点。

注意事项

  • README 未给出具体的本地开发安装命令,本教程仅覆盖其明确写出的 Agent 提交流程。
  • 新增的 Agent 文件必须放到 src 目录下,否则不会被索引收录。
  • 提交后需等待维护者审核合并,不会立即生效。
  • 部署到 Vercel 属于可选的自托管步骤,普通用户直接使用官方站点即可。

核心亮点

  • Agent 数量丰富且分类清晰,覆盖写作、编程、翻译等常见场景,用户可快速找到对口助手。
  • 与 LobeChat 深度集成,安装流程极简,无需手动复制粘贴 Prompt,体验流畅。
  • 社区驱动持续更新,新 Agent 不断加入,保持内容活力和多样性。

不足之处

  • 依赖 LobeChat 生态,若脱离该平台则无法直接使用,通用性受限。
  • Agent 质量参差不齐,部分条目缺乏详细说明或效果验证,需用户自行甄别。

适用场景

  • 在 LobeChat 中快速部署专业角色,如法律顾问、代码审查员。
  • 为团队共享统一风格的 Prompt 模板,提升协作效率。
  • 探索 AI 应用创意,参考现有 Agent 设计思路。

替代项目

awesome-chatgpt-prompts、FlowGPT、GPTs Creator

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