// local-llm · ShenSeanChen/waku-agent

waku-agent

waku-agent — проект с открытым исходным кодом из категории «Локальные LLM» от ShenSeanChen (ShenSeanChen/waku-agent на GitHub). У него 1 900 звёзд на GitHub и 384 форка, он распространяется по лицензии MIT и последний раз обновлялся на GitHub 4 октября 2026.

Local-first agent harness with loop, memory, and evals in readable code.

💎 Скрытая жемчужина★ 1,9 тыс. звёзд⑂ 384 форкаMITобновлено 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
ShenSeanChen/waku-agent
Звёзды GitHub
1 900
Форки
384
Лицензия
MIT
Последнее обновление на GitHub
4 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. Clone the harness

    Get the readable codebase.

  2. Configure the loop

    Set up the agent loop for your task.

  3. Add memory

    Wire in memory that persists across runs.

  4. Evaluate

    Use the built-in evals to measure quality.

// возможности

Почему его любят

Local-first

Runs on your machine by design.

Readable code

The whole harness stays legible.

Agent loop

Core loop included, not hidden.

Memory

Persistent memory built in.

Evals

Measure your agent as you build.

Yours to own

Fork and extend freely under MIT.

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/ShenSeanChen/waku-agent.git
    cd waku-agent
  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 this a framework or an app?

A harness: code you own and extend, not a black-box app.

Is waku-agent free for commercial use?

MIT licensed — commercial use allowed.

Which models does it use?

Local-first with configurable providers; check the docs.

Do I need to be a Python dev?

Yes, the harness is Python and meant to be read and modified.

How is it different from LangChain?

It is deliberately minimal and legible rather than feature-maximal.

// продолжить изучение

Похожие инструменты

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

llmfit

Hundreds of models & providers. One command to find what runs on your hardware.

★ 37,5 тыс. звёздMIT
Смотреть руководство →
Локальные LLM

Soup

Fine-tune LLMs from one YAML. Layer streaming trains an 8B model on a 4 GB laptop GPU.

★ 8,1 тыс. звёздApache-2.0
Смотреть руководство →
Локальные LLM

memmy-agent

One shared local memory hub so every AI agent remembers the same you.

★ 2,0 тыс. звёздMIT
Смотреть руководство →
Локальные LLM

Agentlas-OS

Agent hub that spins up a fresh orchestrator per task, local-first.

★ 1,6 тыс. звёздApache-2.0
Смотреть руководство →
Локальные LLM

zhigeng

A local-first context and memory layer for your AI agents.

★ 490 звёздNOASSERTION
Смотреть руководство →
// альтернативы

Альтернативы: Локальные LLM

Другие проекты из категории «Локальные LLM» с наибольшим числом звёзд в каталоге LibreAI — реалистичный список альтернатив, если waku-agent 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 waku-agent — продолжайте изучать полку по обе стороны от него.

Получить waku-agent

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