OpenFang：开源 Agent 操作系统

项目简介

OpenFang 是一个开源 Agent 操作系统（Agent Operating System），用 Rust 从零构建：137K LOC、14 个 crate、1,767+ 测试、零 clippy 警告。整个系统编译成一个约 32MB 的单二进制文件——一次安装、一条命令，你的智能体就能跑起来。

它不是聊天机器人框架，也不是 LLM 的 Python 封装，更不是「多智能体编排器」。传统 Agent 框架等你输入，OpenFang 运行的是为你自主工作的智能体：按计划、全天候地构建知识图谱、监控目标、生成销售线索、管理社交媒体，并把结果汇报到仪表盘。

项目目前处于 pre-1.0 阶段：功能已基本完整，但小版本之间可能存在粗糙边缘和破坏性变更。

主要功能

Hands：真正会做事的智能体

Hands 是 OpenFang 的核心创新——预置的自主能力包，按计划独立运行，不需要你写提示词。每个 Hand 打包了：

• HAND.toml：声明工具、设置、依赖与仪表盘指标
• 系统提示词：多阶段操作手册，500+ 词的专家流程，而非一句话提示
• SKILL.md：运行时注入上下文的领域知识参考
• Guardrails：敏感操作的审批门（例如 Browser Hand 在任何购买前都需要批准）

全部编译进二进制，无需下载、pip install 或 Docker pull。内置 7 个 Hands：

Hand	作用
Clip	接收 YouTube URL，下载、识别精彩片段、裁剪成竖版短视频并加字幕和封面，可选 AI 配音，发布到 Telegram 和 WhatsApp。8 阶段流水线，使用 FFmpeg、yt-dlp 与 5 种 STT 后端
Lead	每日运行：发现符合 ICP 的潜在客户，做网络调研补全信息，0-100 打分，与既有数据库去重，以 CSV/JSON/Markdown 交付合格线索，并持续沉淀 ICP 画像
Collector	OSINT 级情报收集：给定目标（公司、人物、话题）后持续监控，做变更检测、情绪追踪、知识图谱构建，并在关键时刻发出告警
Predictor	超级预测引擎：多渠道收集信号，构建校准过的推理链，给出带置信区间的预测，并用 Brier 分数追踪自身准确率；含故意反驳共识的 contrarian 模式
Researcher	深度自主研究：交叉比对多来源，用 CRAAP 标准（时效性、相关性、权威性、准确性、目的性）评估可信度，生成 APA 格式的引用报告，支持多语言
Twitter	自主运营 Twitter/X 账号：以 7 种轮换格式创作内容，按最佳互动时间排程，回复提及，跟踪数据表现；带审批队列，未经你确认不会发布
Browser	网页自动化：导航、填表、点击、处理多步骤流程，基于 Playwright 桥接并保持会话；强制购买审批门，绝不在未确认时花钱

你也可以自己定义 HAND.toml 编写 Hand，并发布到 FangHub。

架构与生态

• 安全：16 层独立可测试的纵深防御体系，含 WASM 双计量沙箱
• 连接性：40 个通道适配器、27 个 LLM 提供商、53 个内置工具，并支持 MCP 与 A2A
• 记忆：SQLite + 向量存储
• 界面：内置仪表盘，另有 Tauri 2.0 桌面应用
• 审计：Merkle 哈希链审计轨迹
• 性能：冷启动约 180ms，空闲内存约 40MB，安装体积约 32MB

安装与使用

Linux / macOS：

curl -fsSL https://openfang.sh/install | sh
openfang init
openfang start
# Dashboard live at http://localhost:4200

Windows：

irm https://openfang.sh/install.ps1 | iex
openfang init
openfang start

管理 Hands：

# 激活 Researcher Hand，它会立即开始工作
openfang hand activate researcher

# 随时查看进度
openfang hand status researcher

# 按每日计划激活线索生成
openfang hand activate lead

# 暂停但保留状态
openfang hand pause lead

# 查看所有可用 Hands
openfang hand list

更多文档见 openfang.sh/docs，快速上手见 Quick Start。

注意事项

• 项目仍处于 pre-1.0，功能虽已完整，但小版本之间可能出现破坏性变更；用于生产环境时建议固定到某个具体 commit。
• 涉及花钱或对外发布的操作有审批机制：Browser Hand 的购买行为必须显式确认，Twitter Hand 的内容需经审批队列。
• 遇到问题可在 GitHub Issues 反馈。

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本作品整理自 GitHub 开源项目 RightNow-AI/openfang，原作者 @RightNow-AI，许可证 Apache-2.0。中文介绍由 AI 根据项目 README 整理，以原仓库为准。