今日收揽96星 LobeChat：打造你的专属、高颜值、现代化的 AI 聊天机器人界面

大家好，我是贝克街的捉虫师呀！

最近呀，AI 大模型是真的遍地开花，从 OpenAI 的 GPT 系列，到 Anthropic 的 Claude，再到 Google 的 Gemini，还有各种开源和本地模型，简直让人眼花缭乱。我们开发者或者技术爱好者，可能经常需要在不同的模型之间切换，或者希望有一个更顺手、更符合自己审美和需求的聊天界面。官方的界面有时候功能有限，想要自建一个吧，又觉得从零开始太费劲。有没有一种方案，既能统一管理各种模型，又能提供现代化的交互体验，还能轻松部署和扩展呢？

嘿，你别说，我最近就发现了一个在 GitHub 上热度相当高的项目——LobeChat，它似乎就是为了解决这些痛点而生的。今天就带大家一起来探探这个项目。

项目概述

LobeChat 的定位是一个开源的、设计现代化的 ChatGPT/LLMs 用户界面（UI）和框架。简单来说，你可以把它想象成一个超级充电站，能同时接入市面上几乎所有主流的 AI 大模型（包括你自己本地跑的 Ollama 模型！），然后提供一个统一、漂亮、功能强大的聊天界面给你使用。

它不仅仅是一个简单的“壳”，更是一个可扩展的框架。支持语音合成（TTS）、语音识别（STT）、多模态（比如图片理解），甚至还有一个强大的插件系统（基于 Function Calling），让你的 AI 助手能联网搜索、画图、查询信息等等，可玩性非常高。最关键的是，它开源，而且提供了一键免费部署的方案，你可以轻松拥有一个完全属于自己的私有 AI 聊天应用。

项目数据

这个项目在 GitHub 上的人气相当高，我们来看看数据：

累计星标： 超过 60,400 星！这绝对是社区认可度的有力证明。
今日星标： +96 星，说明项目依然保持着活跃的增长势头。
主要语言： TypeScript (98.1%)，是现代 Web 开发的主流选择。
作者/组织： lobehub
维护状态： 非常活跃。从 README 的更新频率、功能迭代（看那长长的特性列表！）以及社区互动（如 Discord）来看，开发团队和社区都在积极投入。
许可证： Apache 2.0，相当宽松的开源许可。

这么多星标不是白来的，这通常意味着项目质量过硬、社区活跃、解决了用户的实际痛点。

功能亮点

LobeChat 的功能实在太多了，我挑几个我觉得特别亮眼的和大家分享一下：

✨ 广泛的多模型支持
这绝对是 LobeChat 的一大杀器。它不仅仅支持 OpenAI 全家桶，还支持 Ollama (本地模型神器)、Anthropic (Claude 系列)、Google (Gemini)、Groq (速度超快)、国内的智谱、文心、通义千问等等，总共支持超过 40 家 模型服务商！你可以在一个界面里轻松切换和管理这些模型，简直不要太方便。

🧩 强大的插件与助手市场
LobeChat 引入了基于 Function Calling 的插件系统。这意味着你的 AI 不再局限于模型本身的知识，可以通过插件实现各种酷炫功能，比如：实时联网搜索信息、根据描述生成图片 (支持 DALL-E 3, MidJourney 等)、查询股票数据、浏览网页等等。官方还维护了一个插件市场，目前已有 40 多个插件。更有意思的是，它还有一个助手市场（Agent Market），里面有接近 500 个预设好的、针对特定任务优化的 AI 助手（类似 GPTs），你可以直接选用，或者提交分享你自己的助手。

🗣️ 丰富的语音与多模态交互
文字聊天不过瘾？LobeChat 支持 TTS（文字转语音）和 STT（语音转文字），你可以直接和 AI 对话。它还支持多模型视觉识别（比如 GPT-4 Vision），你可以上传图片让 AI 理解和分析。最近还加入了文件上传和知识库功能，你可以上传文档、图片、音视频，让 AI 基于这些内容和你交流，实用性大大增强。

🎨 现代化的用户界面与高度定制
颜值即正义！LobeChat 的界面设计真的很赞，简洁、现代，交互流畅。支持浅色、深色模式，还能自定义主题颜色。它还是一个 PWA 应用，可以像原生 App 一样安装到桌面或手机上使用，并且对移动端做了适配优化。我个人非常喜欢这种清爽又不失专业感的设计。

🚀 一键部署与灵活的自托管
对于注重数据隐私或者想拥有完全控制权的用户，LobeChat 提供了非常便捷的自托管方案。你可以通过 Vercel、Zeabur、Sealos 等平台一键免费部署，整个过程可能不到一分钟！当然，也支持 Docker 部署，你可以把它跑在自己的服务器或 NAS 上。部署时只需要配置好你的 API Key 和一个可选的访问密码（ACCESS_CODE）就行，非常省心。

🔗 高级对话特性
除了基础聊天，LobeChat 还提供了一些高级功能，比如：思维链（Chain of Thought）可视化，让你看到 AI 推理的步骤；对话分支（Branching Conversations），可以从任意消息创建新的对话分支探索不同思路，同时保留原始上下文；构件支持（Artifacts Support），类似 Claude 的 Artifacts，可以在聊天中实时创建和可视化 SVG、HTML 等内容。这些功能让 AI 对话变得更加灵活和深入。

安装与使用

想快速上手 LobeChat？官方提供了多种方式，这里介绍最常用的两种：

方式一：通过 Vercel/Zeabur 等平台一键部署（推荐）

这是最简单的方式，尤其适合不想折腾服务器的用户。

准备好你的 OpenAI API Key (或其他模型提供商的 Key)。
访问 LobeChat 的 GitHub README 页面，找到部署按钮（比如 Vercel 的 “Deploy” 按钮）。
- Vercel 部署链接: 点击这里部署到 Vercel
点击按钮，使用你的 GitHub 账号登录。
在环境变量（Environment Variables）部分填入你的 OPENAI_API_KEY。强烈建议再设置一个 ACCESS_CODE 作为访问密码，保护你的应用。
点击部署，等待几分钟即可完成。
部署完成后，访问 Vercel 分配给你的域名（或者你自己绑定的域名）就可以开始使用了。

方式二：使用 Docker 部署（适合本地或私有服务器）

如果你想在自己的机器上运行，Docker 是个好选择。

确保你已经安装了 Docker 和 Docker Compose。
创建一个目录用于存放 LobeChat 数据：
```
mkdir lobe-chat-db && cd lobe-chat-db
```
初始化 LobeChat 的基础设施（这个脚本会帮你创建必要的 docker-compose.yml 文件）：
```
bash <(curl -fsSL https://lobe.li/setup.sh)
```
- 脚本执行过程中，会提示你设置环境变量，同样需要你的 OPENAI_API_KEY 和可选的 ACCESS_CODE。
启动服务：
```
docker compose up -d
```
启动后，默认可以通过 http://localhost:你的端口 (具体端口看 compose 文件或脚本输出) 访问。

基础配置：
无论哪种部署方式，首次访问时，通常需要在设置界面填入你的 API Key（如果部署时环境变量没完全配好）。之后就可以选择模型，开始你的 AI 探索之旅了。

使用场景与推荐理由

那么，LobeChat 适合哪些场景和人群呢？

多模型重度用户/开发者： 如果你经常需要在 GPT、Claude、Gemini、Ollama 本地模型之间切换测试、对比效果，LobeChat 的统一界面能极大地提高你的效率。
追求个性化和隐私的用户： 不想用公共服务？希望数据掌握在自己手里？LobeChat 的自托管选项完美满足你，你可以把它部署在任何地方，加上访问密码，打造完全私密的 AI 空间。
看重 UI/UX 和交互体验者： 厌倦了简陋或过时的界面？LobeChat 现代化的设计、流畅的交互、丰富的功能（TTS/STT、插件、PWA）能给你带来远超许多官方界面的愉悦体验。
需要扩展 AI 能力的团队或个人： 插件系统和助手市场提供了巨大的想象空间。你可以利用插件连接内部工具、获取特定领域信息，或者直接使用社区贡献的各种专业助手，让 AI 更懂你的业务。

推荐理由：