// local-llm · deer-flow/llm-space

llm-space

llm-space — проект с открытым исходным кодом из категории «Локальные LLM» от deer-flow (deer-flow/llm-space на GitHub). У него 1 978 звёзд на GitHub и 215 форков, он распространяется по лицензии MIT и последний раз обновлялся на GitHub 1 октября 2026.

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

💎 Скрытая жемчужина★ 2,0 тыс. звёзд⑂ 215 форковMITобновлено окт. 2026
▦ визуал — в README этого проекта нет встраиваемого скриншота,
поэтому здесь заглушка. Руководство ниже в любом случае полное.
// факты о проекте

Факты о проекте

Репозиторий
deer-flow/llm-space
Звёзды GitHub
1 978
Форки
215
Лицензия
MIT
Последнее обновление на GitHub
1 октября 2026
Категория
Локальные LLM
Тип страницы
Скрытая жемчужина — более короткая страница для менее известного проекта
Официальный сайт
Official site
// как это работает

Как это работает

  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.

// возможности

Почему его любят

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
// запустите сами

Запустите сами

  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
// сценарии использования

Что можно создать

Advertisement
// вопросы и ответы

Вопросы и ответы

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.

// продолжить изучение

Похожие инструменты

Локальные LLM

FastChat

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

★ 39,6 тыс. звёздApache-2.0
Смотреть руководство →
Чат с ИИ

chatbox

Powerful AI Client

★ 41,9 тыс. звёздGPL-3.0
Смотреть руководство →
Локальные LLM

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 …

★ 44,2 тыс. звёздMIT
Смотреть руководство →
Локальные LLM

Orkas

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

★ 2,2 тыс. звёздMIT
Смотреть руководство →
Локальные LLM

Dark-Moon

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

★ 992 звездыGPL-3.0
Смотреть руководство →
Локальные LLM

alethe-agents

Local-first desktop workspace designed for running.

★ 804 звездыAGPL-3.0
Смотреть руководство →
// альтернативы

Альтернативы: Локальные LLM

Другие проекты из категории «Локальные LLM» с наибольшим числом звёзд в каталоге LibreAI — реалистичный список альтернатив, если llm-space вам не подходит.

// ещё в категории local-llm

Больше проектов: Локальные LLM

Соседние проекты из категории «Локальные LLM» в каталоге, ближайшие по числу звёзд к llm-space — продолжайте изучать полку по обе стороны от него.

Получить llm-space

Бесплатно и открыто — забирайте исходный код, ставьте звезду репозиторию и начинайте создавать.