LibreAI / LLM local / llm-space
// local-llm · deer-flow/llm-space

llm-space

llm-space es un proyecto de LLM local de código abierto de deer-flow (deer-flow/llm-space en GitHub). Tiene 1.978 estrellas en GitHub y 215 bifurcaciones, se publica bajo la licencia MIT y se actualizó por última vez en GitHub el 1 de octubre de 2026.

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

💎 Joya oculta★ 2,0k estrellas⑂ 215 bifurcacionesMITactualizado oct 2026
▦ visual: el README de este proyecto no incluye ninguna captura incrustable,
así que aquí va un marcador. La guía de abajo está completa de todos modos.
// datos del proyecto

Datos del proyecto

Estrellas en GitHub
1.978
Bifurcaciones
215
Licencia
MIT
Última actualización en GitHub
1 de octubre de 2026
Categoría
LLM local
Tipo de ficha
Joya oculta: una página más breve para un proyecto menos conocido
Sitio oficial
Official site
// cómo funciona

Cómo funciona

  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.

// características

Por qué gusta tanto

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.

Advertisement
// ejecútalo

Ejecútalo tú mismo

  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
// casos de uso

Qué puedes crear

Advertisement
// preguntas frecuentes

Preguntas frecuentes

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.

// sigue explorando

Herramientas similares

LLM local

FastChat

An open platform for training, serving, and evaluating large language models. Release repo for Vicuna and Chatbot Arena.

★ 39,6k estrellasApache-2.0
Ver la guía →
Chat con IA

chatbox

Powerful AI Client

★ 41,9k estrellasGPL-3.0
Ver la guía →
LLM local

Fabric

Fabric is an open-source framework for augmenting humans using AI. It provides a modular system for solving specific problems using a crowdsourced set of AI …

★ 44,2k estrellasMIT
Ver la guía →
LLM local

Orkas

Local-first desktop where a commander LLM directs specialist coding agents.

★ 2,2k estrellasMIT
Ver la guía →
LLM local

Dark-Moon

Autonomous AI pentesting with 50 specialist agents on a local LLM.

★ 992 estrellasGPL-3.0
Ver la guía →
LLM local

alethe-agents

Local-first desktop workspace designed for running.

★ 804 estrellasAGPL-3.0
Ver la guía →
// alternativas

Alternativas en LLM local

Los demás proyectos de LLM local con más estrellas del catálogo de LibreAI: la lista realista de alternativas si llm-space no es lo que buscas.

// más en local-llm

Más en LLM local

Proyectos de LLM local cercanos en el catálogo, los más próximos en estrellas a llm-space: sigue explorando a ambos lados.

Consigue llm-space

Gratis y abierto: consigue el código fuente, dale una estrella al repositorio y empieza a crear.