Plataforma de código abierto y autoalojable para ejecutar agentes de IA con cualquier modelo y máquina, con herramientas, permisos y streaming integrados.
lobu-ai/lobu
Capa de contexto de código abierto basada en eventos que ofrece a los agentes de IA un modelo compartido y con permisos de tus herramientas, datos y organización.
Alternativa open source a:Glean
- Estrellas
- 228
- Forks
- 31
- Issues abiertos
- 64
- Último commit
- hace 3 horas
¿Qué es?
Lobu recopila eventos de herramientas conectadas, fuentes de datos, webhooks y APIs en un único registro de solo anexado y los vincula después con entidades como personas, proyectos, clientes y empresas. Los agentes pueden consultar este modelo en tiempo real en lugar de volver a obtener los datos o perder el contexto al terminar una sesión.
Agentes como Claude Code, Codex, ChatGPT y Cursor se conectan a Lobu mediante MCP y leen o escriben en el mismo historial, sujeto a permisos. Los equipos también pueden ejecutar especialistas persistentes de Lobu, con sus propias instrucciones, herramientas e historial de conversación, a los que pueden acceder otras personas y agentes autorizados a través de Slack, Telegram, Teams, la aplicación web o una REST API.
La identidad, los permisos de las fuentes, las aprobaciones y la gestión de credenciales se mantienen en el servidor de Lobu. El proyecto se puede ejecutar localmente con un Postgres integrado o alojar por cuenta propia con Postgres externo mediante Docker o Kubernetes.
Funciones clave
- 01Ingiere sondeos, webhooks, APIs y conectores personalizados en un único registro de eventos de solo anexado.
- 02Vincula eventos con entidades tipadas, como empresas, proyectos, incidentes y clientes.
- 03Ofrece memoria y herramientas compartidas a clientes MCP, como Claude Code, Codex y ChatGPT.
- 04Ejecuta agentes especialistas persistentes a los que se puede acceder desde canales de chat o desde otros agentes.
- 05Gestiona los permisos, las políticas de aprobación y la intermediación de credenciales en el servidor.
- 06Incluye una CLI y un SDK de TypeScript para consultar la memoria y las entidades.
Casos de uso
- Ofrecer a varios agentes de programación o chat una visión compartida de las decisiones de la empresa y la actividad reciente de los proyectos.
- Ejecutar un especialista persistente en investigación de clientes o clasificación de solicitudes de soporte al que los equipos puedan acudir desde Slack.
- Activar automatizaciones en segundo plano cuando una fuente conectada emita un evento que coincida con los criterios definidos.
- Alojar por cuenta propia la capa de contexto de una organización, con su propio Postgres y controles de acceso.
Inicio rápido
- 1
Conecta Lobu a Claude Code mediante la CLI
npx @lobu/cli@latest connect claude-code - 2
Completa OAuth cuando se te solicite y, después, conecta las fuentes que quieras compartir
- 3
Pídele a tu agente que use Lobu cuando necesite contexto compartido
Antes de usarlo
- Para ejecutar toda la pila local, necesitas un Postgres externo con pgvector o la opción integrada predeterminada, además de una ENCRYPTION_KEY gestionada que debe mantenerse igual tras cada reinicio.
- La CLI canary descarga componentes del entorno de ejecución en el primer uso; los pesos del modelo de embeddings local también pueden descargarse entonces.
- El contexto compartido depende de que conectes y autorices tus fuentes, y la ruta de actualización de la app para Mac tiene ciertas particularidades relacionadas con el identificador del paquete.
Temas
Preguntas frecuentes
- ¿Qué es lobu?
- Capa de contexto de código abierto basada en eventos que ofrece a los agentes de IA un modelo compartido y con permisos de tus herramientas, datos y organización. Lobu recopila eventos de herramientas conectadas, fuentes de datos, webhooks y APIs en un único registro de solo anexado y los vincula después con entidades como personas, proyectos, clientes y empresas. Los agentes pueden consultar este modelo en tiempo real en lugar de volver a obtener los datos o perder el contexto al terminar una sesión.
- ¿lobu es gratuito? ¿Qué licencia tiene?
- lobu es open source bajo la licencia Apache-2.0. Revisa los términos de la licencia antes de usarlo en productos comerciales.
- ¿lobu sigue mantenido?
- Mantenimiento activo. El último commit de lobu fue el 22 oct 2026.
- ¿Para qué puedo usar lobu?
- Ofrecer a varios agentes de programación o chat una visión compartida de las decisiones de la empresa y la actividad reciente de los proyectos. Ejecutar un especialista persistente en investigación de clientes o clasificación de solicitudes de soporte al que los equipos puedan acudir desde Slack. Activar automatizaciones en segundo plano cuando una fuente conectada emita un evento que coincida con los criterios definidos. Alojar por cuenta propia la capa de contexto de una organización, con su propio Postgres y controles de acceso.
- ¿Cómo se instala lobu?
- Conecta Lobu a Claude Code mediante la CLI: npx @lobu/cli@latest connect claude-code Completa OAuth cuando se te solicite y, después, conecta las fuentes que quieras compartir Pídele a tu agente que use Lobu cuando necesite contexto compartido
- ¿Dónde consigo lobu?
- El código fuente y las instrucciones de instalación están en GitHub: https://github.com/lobu-ai/lobu
Resumen generado por IA a partir del README del proyecto. Las estadísticas de GitHub se actualizan a diario.
Proyectos relacionados
Plataforma de memoria de IA de código abierto que convierte documentos, código y conversaciones en un grafo de conocimiento autohospedado para agentes de IA.
Una capa de memoria a largo plazo de código abierto para agentes de IA que almacena y recupera información entre sesiones mediante un SDK de Python, una API REST y un servidor MCP.
Sistema de memoria basado en grafos para agentes de IA que almacena conversaciones, crea grafos de conocimiento y registra razonamientos, con el respaldo de Neo4j.
Base de conocimiento autohospedada en Rust que crea un grafo de conocimiento bitemporal a partir de documentos, con búsqueda RAG, razonamiento basado en ontologías y acceso MCP para agentes.
Colección de 28 tutoriales basados en código para llevar agentes de GenAI del prototipo a producción, con temas como memoria, RAG, despliegue, seguridad y observabilidad.