lobe-chat-agents

海量精选 AI 角色一键装进 LobeChat，即插即用。

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。

开源 free 对话助手

访问官网 ↗ GitHub ↗ 文档 ↗

GitHub 星标 ★ 1226

维护状态较活跃

是否开源是

定价模式 free

项目数据

分类对话助手

开发团队lobehub

所属国家

官网地址https://lobechat.com/discover/assistants

GitHubhttps://github.com/lobehub/lobe-chat-agents

定价模式free

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

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★ 1226

30天Star增速

HF 下载量

上线时间2023-09-01 00:00:00

最近更新2026-09-22 00:00:00

维护状态较活跃

中文支持

访问方式

移动端支持

综合评分

收录时间2026-08-09

浏览次数3

使用教程

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

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

项目介绍

lobe-chat-agents 是智能体领域的开源项目，由 lobehub 开发，2023 年首次发布。

在全站 13,090 个收录项目中，它的 GitHub 星标数（1,226）位列前 30%，在智能体分类中处于中上游。

近 42 天，它的 GitHub 星标从 1,199 增加到 1,226，净增 27。

项目保持着较活跃的维护节奏，最近一次代码更新于 2026-09-22。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。从国内网络环境看，可直接访问。

它主要面向的使用场景是：在LobeChat中快速部署专业角色，如法律顾问、代码审查员。同类可对比的替代方案包括 awesome-chatgpt-prompts、FlowGPT、GPTs Creator。

上一篇：awesome-ai-agents-2026

下一篇：developers-agent-toolkit