OpenFang

O que é OpenFang?

OpenFang é um Sistema Operacional de Agentes (Agent OS) de código aberto escrito inteiramente em Rust, projetado para construir, executar e implantar agentes autônomos em nível de produção. É fornecido como um binário único contendo 30 agentes pré-construídos, 7 Mãos autônomas, 38 ferramentas integradas, 40 adaptadores de canal e suporte para 26 provedores LLM. OpenFang se distingue através de uma arquitetura de segurança de nível kernel com 16 sistemas de segurança em camadas — incluindo sandbox WASM, trilha de auditoria Merkle e scanner de injeção de prompt — bem como memória persistente, suporte multi-protocolo (MCP, A2A, OFP) e um aplicativo desktop nativo Tauri 2.0. É construído para desenvolvedores e equipes que querem agentes autônomos reais que trabalhem em horários e reportem resultados, não apenas chatbots que esperam entrada.

Recursos Principais

• 7 Mãos Autônomas

  Pacotes de capacidades pré-construídos — Clip, Lead, Collector, Predictor, Researcher, Twitter e Browser — que executam em horários, constroem grafos de conhecimento e reportam progresso ao seu painel de controle sem requerer entrada constante do usuário.

• Arquitetura de Segurança de 16 Camadas

  Segurança de nível empresarial incluindo sandbox WASM de dupla medição, assinatura de manifesto Ed25519, trilha de auditoria Merkle, rastreamento de contaminação, proteção SSRF, scanner de injeção de prompt e autenticação mútua HMAC-SHA256.

• 40 Adaptadores de Canal

  Implante agentes no Telegram, Discord, Slack, WhatsApp, Teams, IRC, Matrix e mais 33 plataformas com substituições de modelo por canal, políticas DM/grupo e limitação de taxa.

• 26 Provedores LLM e 30 Agentes Pré-construídos

  Suporta 26 provedores LLM incluindo Anthropic, Gemini, Groq e DeepSeek, com 30 agentes prontos para implantação abrangendo orquestradores, revisores de código e funções de suporte ao cliente em quatro níveis de desempenho.

• Suporte aos Protocolos MCP, A2A e OFP

  Cliente e servidor nativo do Model Context Protocol, delegação de tarefas Google Agent-to-Agent, e OpenFang Protocol para redes de agentes peer-to-peer com autenticação mútua.

• Memória Persistente e Motor de Fluxo de Trabalho

  Memória vetorial baseada em SQLite com compactação automática baseada em LLM permite que agentes retenham contexto entre sessões; um motor de fluxo de trabalho multi-agente suporta modos de execução fan-out, condicional e de loop.

Casos de Uso

• Geração Autônoma de Leads : Equipes de vendas e marketing podem ativar a Mão Lead para descobrir, enriquecer, pontuar e desduplicar autonomamente leads qualificados em um cronograma diário com perfilagem ICP e exportação CSV/JSON.
• Reaproveitamento de Conteúdo : Criadores de conteúdo podem usar a Mão Clip para transformar automaticamente vídeos longos em clipes curtos com legendas, miniaturas e narrações, depois publicar diretamente no Telegram ou WhatsApp.
• Monitoramento de Inteligência e OSINT : Analistas e pesquisadores podem implantar a Mão Collector para monitoramento contínuo estilo OSINT de qualquer alvo, com detecção de mudanças, rastreamento de sentimento e construção automática de grafos de conhecimento.
• Implantação de Agentes Multi-Plataforma : Desenvolvedores podem implantar um único agente em mais de 40 plataformas de mensagens e colaboração simultaneamente, com políticas específicas da plataforma e roteamento de modelos configurados por canal.
• Pesquisa e Verificação de Fatos : Trabalhadores do conhecimento podem executar a Mão Researcher para referenciar cruzadamente fontes autonomamente, verificar fatos usando avaliação CRAAP e gerar relatórios citados multilíngues.

Perguntas Frequentes