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llm-space

llm-space ist ein Open-Source-Projekt aus der Kategorie Lokale LLMs von deer-flow (deer-flow/llm-space auf GitHub). Es hat 1.978 Sterne auf GitHub und 215 Forks, wird unter der Lizenz MIT veröffentlicht und wurde zuletzt am 1. Oktober 2026 auf GitHub aktualisiert.

Desktop lab for prototyping AI agents — inspect steps, replay failures.

💎 Geheimtipp★ 2,0 Tsd. Sterne⑂ 215 ForksMITaktualisiert Okt 2026
▦ Visual — das README dieses Projekts enthält keinen einbettbaren Screenshot,
darum hier ein Platzhalter. Die Anleitung unten ist trotzdem vollständig.
// projektdaten

Projektdaten

GitHub-Sterne
1.978
Forks
215
Lizenz
MIT
Zuletzt auf GitHub aktualisiert
1. Oktober 2026
Kategorie
Lokale LLMs
Eintragstyp
Geheimtipp — eine kürzere Seite für ein weniger bekanntes Projekt
Offizielle Website
Official site
// so funktioniert es

So funktioniert es

  1. Install the app

    Get the desktop build for your OS.

  2. Prototype an agent

    Sketch your agent idea in the workspace.

  3. Inspect steps

    Watch every harness step as it runs.

  4. Replay and evaluate

    Reproduce failures and measure fixes.

// funktionen

Warum es so beliebt ist

Step inspection

See exactly what the agent did and why.

Failure replay

Reproduce bugs without full re-runs.

Evaluation

Measure agent performance over time.

Local-first

Prototype on your own machine.

Cloud-ready

Graduate to managed agents when ready.

All in one place

Prototype, debug, and eval in one app.

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// selbst ausführen

Führe es selbst aus

  1. Step 1 — Clone the repo

    Download the source and move into the project folder.

    git clone https://github.com/deer-flow/llm-space.git
    cd llm-space
  2. Step 2 — Check the README

    Every project documents its own setup; start with install requirements.

    cat README.md | head -60
  3. Step 3 — Run it

    Follow the project's launch command — Docker, pip, npm, or a binary release.

    # see README for the exact launch command
// anwendungsfälle

Was du damit bauen kannst

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// häufige fragen

Häufige Fragen

Is it only for DeerFlow agents?

It prototypes agent ideas generally; check the docs for harness details.

Is llm-space free for commercial use?

MIT licensed — commercial use allowed.

Do I need the cloud?

No, it is local-first; cloud is for managed agents later.

What does evaluation cover?

Performance measurement of your agents; see the docs for metrics.

Which platforms are supported?

It is a desktop app; check the releases for your OS.

// weiter entdecken

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