LibreChat.ai 完整指南:打造屬於你的 AI 對話中樞

Aiko · October 26, 2025, 5:37am

LibreChat.ai 完整指南:打造屬於你的 AI 對話中樞

LibreChat.ai 是一個完全開源且免費的 AI 聊天平台,讓你能在單一介面中使用多種先進的語言模型。這個平台支援 OpenAI、Anthropic 等多家供應商的 AI 模型,提供類似 ChatGPT 的熟悉介面,但增加了更多進階功能和客製化選項。簡單來說,如果你想要一個能整合所有 AI 對話的中央樞紐,同時又不想受限於單一供應商,LibreChat 就是為你設計的解決方案。

什麼是 LibreChat.ai?

LibreChat 是一個增強版的開源 ChatGPT 複製品,集結了最新的 AI 技術進展。它就像是你的 AI 對話指揮中心,提供一個友善、直觀的使用者介面,同時具備豐富的進階功能和客製化能力。這個平台採用 MIT 授權條款發布,這意味著你可以自由使用、修改和分發軟體,完全沒有任何限制或付費訂閱的要求。

想像一下,你不再需要在不同的 AI 平台之間切換,所有的對話記錄都能集中管理。LibreChat 支援多模態對話,讓你能上傳和分析圖片、與檔案互動,並利用 GPT-4、Claude 和 Gemini Vision 等先進 AI 模型的代理能力。

LibreChat 的核心特色功能

客製化預設值與動態切換

這個平台最吸引人的地方在於它豐富的功能集合。首先,你可以建立、儲存並分享自訂預設值,將你最喜歡的 AI 設定儲存為預設配置,並輕鬆與同事或團隊分享。更棒的是,你能在對話進行中隨時切換不同的 AI 端點和預設值,動態更改 AI 模型或供應商和設定,而不會中斷聊天流程。

對話分支與臨時聊天

LibreChat 還提供了對話分支功能,讓你能編輯先前的訊息並重新提交以獲得更好的回應。這個分支對話的能力讓你可以探索不同的討論路徑,而不會失去上下文。如果你需要進行敏感話題討論或快速實驗,臨時聊天功能能讓你進行不會出現在歷史記錄、搜尋結果或書籤中的私密對話。

多模態聊天能力

在多模態聊天方面,平台支援使用 Claude 3、GPT-4、Gemini Vision、Llava 和 Assistants 無縫上傳和分析圖片。你也可以透過自訂端點、OpenAI、Azure、Anthropic 等強大端點與檔案互動。OpenAI Assistants API 更提供檔案處理、程式碼解釋、工具整合和 API 動作等功能。

進階功能:Agent 和 MCP

AI Agent 框架

LibreChat 的 AI Agent 功能提供了一個靈活的框架,讓你能建立由各種模型供應商驅動的自訂 AI 助理。Agent Builder 讓使用者能夠建立針對特定任務或領域量身打造的自訂 AI 代理。更進階的是,Agent Chain 功能啟用了混合代理(Mixture-of-Agents, MoA)方法,讓你能建立一系列協同工作的代理。

Model Context Protocol (MCP)

Model Context Protocol (MCP) 是 LibreChat 的另一個強大功能。平台提供兩種使用 MCP 伺服器的方式:在聊天區域中使用或與代理一起使用。你可以在 librechat.yaml 檔案中手動配置 MCP 伺服器,或使用 smithery.ai 尋找並安裝 MCP 伺服器。LibreChat 支援 OAuth 2.0 認證,遵循 Anthropic 對安全 MCP 連線的建議。

社群如何評價 LibreChat?

使用體驗的兩極化評價

社群對 LibreChat 的評價相當兩極化。在 Reddit 的 LocalLLaMA 社群中,有使用者表示發現 OpenWebUI 的設定、更新和維護過程比 LibreChat 簡單許多。一位使用者 coding_workflow 分享說,雖然 LibreChat 提供更多內建的 MCP 配置,但他發現 OpenWebUI 的使用者體驗更穩健且直接。

然而,也有使用者抱怨 LibreChat 是個充滿錯誤的混亂產品,文件不正確且預設設定無法運作。一位名為 DepthHour1669 的使用者詳細列舉了問題,包括 RAG API 配置損壞、Code Interpretation 功能收費、伺服器隨機凍結等。他特別提到沒有管理面板可以新增或移除模型,需要修改 .env 或 librechat.yml 檔案並手動重啟伺服器。

維護團隊的回應與未來規劃

不過,LibreChat 的維護者 Danny Avila 回應了這些批評,解釋許多問題主要是因為配置而非實際的程式錯誤。他承認目前將所有東西都放在主分支的策略不夠有效,並表示團隊正在建立開發分支,這將為所有人提供穩定的基礎。

正面評價方面,許多使用者對 2025 年路線圖感到興奮,特別是 Gemini 改進和管理功能對組織來說將是巨大的幫助。大型組織甚至貢獻自己的開發人員來解決問題和引入新功能。

部署選項與技術要求

雲端部署選擇

對於遠端部署,Digital Ocean 是個很好的選擇,你可以獲得 200 美元的免費額度(60 天有效期),而最便宜的方案(每月 6 美元)就足以在低壓力、少用戶的環境中運行 LibreChat。如果你的資源需求增加,隨時都能輕鬆升級。

企業級使用考量

企業使用方面,LibreChat 專為需要嚴格安全性的企業而設計。它提供強大的身份驗證、持久性儲存和更好的 API 金鑰保護。不過,相比 Open WebUI,它的設定過程更陡峭,對於一般使用者來說可能感覺較重。

LibreChat vs 競爭對手比較

平台	類型	適合對象	定價	特色功能
LibreChat	開源(自架)	開發者與技術玩家	免費 + 你的 API 金鑰	Agents、外掛、多模型
ChatGPT Team	SaaS	想快速使用 GPT-5 的任何人	免費 / $20/月	官方外掛、行動裝置上的圖片與語音
TypingMind Team	SaaS (網頁 + 行動裝置)	模型多樣性、行動使用	免費 / $5-20/月	在單一介面中使用 GPT-4、Claude、DeepSeek
Open WebUI	開源(自架)	注重隱私的組織	免費 + 你的 API 金鑰	離線模式、本地模型、RAG 流程

TypingMind Team 被認為是 LibreChat 的第一替代方案,因為它採用了 LibreChat 的所有功能,從多模型支援、代理到自訂提示,並為團隊和企業添加了企業級功能和進階管理。ChatGPT Team 是最簡單的替代方案,提供直接存取最新 GPT 模型、原生支援語音和視覺,以及外掛生態系統。

企業就緒性與可擴展性

LibreChat 功能強大,但缺乏企業所需的控制和可見性。透過 Portkey 路由後,LibreChat 不僅僅是 LLM 的前端,而是成為可治理、可追蹤且符合生產級標準的工具。企業現在能夠:

全組織監督與審計

在全組織範圍內推出 LibreChat 而不失去監督,使用情況被記錄、歸屬且可審計。追蹤團隊間的使用模式,發現使用高峰、查看誰在使用哪些模型。

主動成本管理

主動管理成本而非被動應對,為每個團隊設定即時預算限制或警報。執行內部政策,無論是限制某些模型、應用安全過濾器或防止提示濫用。

快速問題除錯

當問題發生時更快除錯,每個失敗或超時都附帶追蹤 ID、日誌和詳細資訊。

2025 年發展路線圖

LibreChat 的維護者表示希望繼續改進平台,添加檢索增強生成(與檔案聊天)是一個重大目標,同時還有管理儀表板和改進外掛實作。他的樂觀目標是在接下來的 6 個月內完成 RAG 和管理儀表板,並在那時轉向發布 v1.0.0。

2025 年的路線圖讓許多使用者感到興奮,特別是 Gemini 改進和管理功能對組織來說將是巨大的幫助。社群成員建議增加 MCP Marketplace/Store 功能,如 Cline 和 5ire 中所見,這將使 LibreChat 成為領導者。

Open WebUI 和 LibreChat 的頂級替代方案完整指南

除了 LibreChat 之外,市場上還有許多優秀的開源聊天平台值得探索。讓我們深入了解這些替代方案的特色與適用場景。

全方位比較表

平台	類型	GitHub 星數	主要優勢	最佳用途
Open WebUI	開源(自架/雲端)	70K+	離線模式、RAG pipeline、工作流程自動化	注重隱私的組織、進階客製化需求
LibreChat	開源(自架)	22K+	多供應商、MCP 支援、Agent builder	ChatGPT 熟悉介面、企業部署
AnythingLLM	開源(自架/雲端)	30K+	文件聊天、無代碼 Agent、嵌入管理	RAG 專案、文件密集型工作流程
LobeChat	開源(自架/Vercel)	53K+	MCP 市場、精美 UI、插件生態	多模態應用、視覺設計重視者
Jan	桌面應用	30K+	離線優先、無需帳號、本地模型	個人隱私、完全離線使用
TypingMind Team	SaaS + 自架	N/A	企業管理、自訂品牌、團隊協作	需要託管方案的團隊
GPT4All	桌面應用	70K+	跨平台、本地運行、易於使用	非技術用戶、快速體驗
Chatbox	桌面應用	20K+	輕量級、跨平台、提示詞庫	簡單桌面介面需求
Cherry Studio	開源桌面	3K+	精美介面、多提供商、助理管理、跨平台	追求美觀介面的桌面用戶

按使用情境分類的推薦

最佳文件聊天和 RAG 體驗

AnythingLLM 在文件處理和檢索增強生成方面表現最出色。它支援嵌入管理、多文件聊天,並提供視覺化的文件工作區。平台還包含無代碼 AI Agent 建構器和完整的 MCP 相容性。桌面版完全免費,而雲端託管方案從每月 50 美元起。

最佳離線和隱私體驗

Jan 是離線優先的最佳選擇,提供跨平台桌面應用程式。它不需要帳號,支援完全本地運行的模型,同時也能無縫切換到雲端 API。Jan 的整合 Hub 讓你能一鍵瀏覽、發現和下載模型,並提供硬體指引。2025 年 6 月更新的 0.6.9 版本新增了多模態圖片支援。

最佳團隊協作和企業功能

TypingMind Team 被認為是 LibreChat 的首選替代方案,因為它採用了 LibreChat 的所有功能並增加了企業級特性。包括管理儀表板、自訂品牌和網域、團隊管理、知識整合,以及靈活的部署選項(雲端託管、自架或企業級 SSO)。定價從每月 5-20 美元起,對團隊來說相當實惠。

最佳多模態和插件生態系統

LobeChat 提供先進的多模態能力,支援文字、圖片和語音互動。它擁有 MCP 市場、可擴展的插件系統、分支對話、Artifacts 支援和知識庫功能。介面設計精美且現代,支援自訂主題和 PWA。在 GitHub 上擁有超過 53K 顆星,是社群非常活躍的專案。

最佳輕量級桌面體驗

Chatbox 提供簡潔的跨平台桌面介面,支援多個 AI 提供商。它將所有資料儲存在本地,無需帳號註冊,並內建提示詞庫。對於只需要簡單桌面介面且不想處理複雜設定的個人用戶來說是理想選擇。

社群如何評價這些替代方案?

在 Reddit 的 LocalLLaMA 和 LLMDevs 社群中,使用者對這些替代方案有不同的看法。一位使用者在嘗試 Open WebUI 後驚嘆其完整性,表示介面非常出色,功能強大且客製化選項豐富。另一位使用者讚賞只需點擊一個按鈕就能透過語音與本地模型對話,上傳文件也不需要額外的後端設定。

對於 LobeChat vs LibreChat 的討論,一位 LLMDevs 社群成員表示個人偏好 LibreChat,認為它在簡單使用情境下較為簡便。他指出 LobeChat 也屬於類似類別的優秀選擇。

在桌面應用方面,GPT4All 和 H2oGPT 都有使用者推薦。這些工具的聊天 UI 讓你能使用 OpenAI 模型(透過 API 金鑰),同時也支援許多流行的本地 LLM。除了基本聊天功能外,它們還提供文件嵌入和檢索等進階選項。

開源 vs 商業方案的權衡

開源自架方案如 Open WebUI、LibreChat、AnythingLLM 和 LobeChat 提供完整的資料控制和客製化能力。這些平台適合有技術能力的團隊,能夠處理 Docker 部署、環境配置和持續維護。主要優勢是沒有供應商鎖定、完全的隱私控制,以及根據特定需求修改程式碼的自由。

商業 SaaS 方案如 ChatGPT Team 和 TypingMind Team 提供零設定體驗、託管基礎設施和專業支援。這些選項最適合想要立即開始使用而不處理技術複雜性的團隊。TypingMind Team 特別有趣,因為它提供雲端託管和自架選項,讓組織能根據其安全要求和技術能力選擇。

桌面應用程式如 Jan、Chatbox 和 GPT4All 提供了第三條路徑:它們結合了開源的透明度與打包應用程式的便利性。這些特別適合個人用戶或小型團隊,想要在不設定伺服器的情況下獲得隱私優勢。

部署複雜度比較

部署難度	平台	技術要求	設定時間
最簡單	ChatGPT Team, HuggingChat, TypingMind Cloud	無技術要求,只需註冊	< 5 分鐘
簡單	Jan, Chatbox, GPT4All, Msty	下載並安裝桌面應用	< 15 分鐘
中等	Open WebUI, LibreChat, LobeChat (Vercel)	基本 Docker 知識或一鍵部署	30-60 分鐘
進階	AnythingLLM (自架), LibreChat (完整設定)	Docker Compose、環境變數、資料庫設定	2-4 小時
專家級	Text Gen WebUI, H2oGPT (完整 RAG)	Python 環境、GPU 配置、模型管理	1 天以上

特色功能矩陣

功能	Open WebUI	LibreChat	AnythingLLM	LobeChat	Jan	TypingMind
多模型支援
RAG/文件聊天	內建	透過插件	核心功能
Agent Builder	有限		無代碼		(v0.6+)
MCP 支援	透過 pipeline	原生	完整	市場
離線模式				有限	優先
多用戶管理			進階 RBAC			企業級
語音對話		有限		TTS+STT	(v0.6+)
自訂品牌	困難	需配置	白標籤			完整
行動 App	PWA			PWA	開發中
使用分析			基本			詳細

權威機構觀點與延伸資源

為確保本文資訊的專業性與可信度,以下是來自頂尖機構的相關研究與洞察:

麻省理工學院科技評論(MIT Technology Review)定期發表關於開源 AI 工具的深入分析,探討不同架構選擇對企業採用的影響。史丹佛大學以人為本 AI 研究所(Stanford Human-Centered AI Institute)研究 AI 使用者介面設計原則和使用者體驗最佳實踐,對理解這些平台的設計決策極具參考價值。

柏克萊大學長期網路安全中心(Berkeley Center for Long-Term Cybersecurity)提供關於自架 AI 系統的安全性和隱私考量的研究。高德納 AI 與分析研究(Gartner AI & Analytics Research)提供企業 AI 平台選擇的市場分析和成熟度評估框架。

埃森哲科技實驗室(Accenture Technology Labs)探討 AI 平台的企業採用模式和 ROI 分析。世界經濟論壇 AI 治理聯盟(World Economic Forum AI Governance Alliance)提供關於 AI 治理、資料主權和合規性的全球性指導。

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作者觀點

作為一個長期關注開源 AI 工具發展的觀察者,我認為 LibreChat 代表了一個重要的趨勢:將 AI 的控制權還給使用者和組織。雖然它在穩定性和易用性方面仍有改進空間,但開源社群的力量正在推動它快速進化。特別是 MCP 和 Agent 功能的整合,展示了這個平台不只是另一個 ChatGPT 克隆,而是一個真正能夠擴展和客製化的 AI 基礎設施。

對於企業和技術團隊來說,LibreChat 提供了一個在數據隱私和功能豐富度之間取得平衡的選擇。是的,它需要更多的技術投入和配置工作,但換來的是完全的控制權和靈活性。隨著 2025 年路線圖的實施,我相信 LibreChat 將成為企業 AI 應用的重要選項之一。

在研究了這麼多 Open WebUI 和 LibreChat 的替代方案後,我深刻體會到「沒有最好的平台,只有最適合的平台」這句話的真諦。如果你是個人用戶且注重隱私,Jan 的離線優先方法幾乎無可挑剔,它讓你完全掌控自己的資料而無需犧牲使用體驗。對於需要強大文件處理能力的團隊,AnythingLLM 的 RAG 能力確實一流,無代碼 Agent 建構器更是降低了技術門檻。

LobeChat 讓我印象最深刻的是它的 MCP 市場和精美的介面設計,證明了開源專案也能擁有媲美商業產品的使用者體驗。而 TypingMind Team 則巧妙地填補了自架和 SaaS 之間的空白,提供了兩全其美的選擇。

從社群採用率來看,GPT4All 的 70K+ GitHub 星星和 LobeChat 的 53K+ 星星顯示這些平台已經獲得了開發者社群的廣泛認可。但星星數並非唯一指標 — 重要的是平台能否解決你的具體問題。如果你的團隊已經習慣了 ChatGPT 的操作方式,LibreChat 仍然是最佳選擇;如果你需要極致的客製化和 pipeline 靈活性,Open WebUI 依然無可替代。

最後,我建議先從免費的桌面應用或一鍵部署方案開始試驗,找到最符合你工作流程的平台,再投入更多時間進行深度配置。在這個 AI 快速發展的時代,選擇一個活躍開發、社群支援強大的開源專案,比選擇功能最多的平台更加重要。

LibreChat.ai 完整指南:打造屬於你的 AI 對話中樞