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llm-space

llm-space é um projeto de LLM local de código aberto de deer-flow (deer-flow/llm-space no GitHub). Tem 1.978 estrelas no GitHub e 215 forks, é publicado sob a licença MIT e foi atualizado pela última vez no GitHub em 1 de outubro de 2026.

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

💎 Joia escondida★ 2,0 mil estrelas⑂ 215 forksMITatualizado out 2026
▦ visual: o README deste projeto não inclui nenhuma captura incorporável,
então aqui vai um marcador. O guia abaixo está completo mesmo assim.
// dados do projeto

Dados do projeto

Estrelas no GitHub
1.978
Forks
215
Licença
MIT
Última atualização no GitHub
1 de outubro de 2026
Categoria
LLM local
Tipo de ficha
Joia escondida: uma página mais breve para um projeto menos conhecido
Site oficial
Official site
// como funciona

Como 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.

// recursos

Por que as pessoas gostam 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.

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// execute você mesmo

Execute você mesmo

  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

O que você pode criar

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// perguntas frequentes

Perguntas frequentes

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.

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