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OpenFang

Open-Source-Agent-Betriebssystem in Rust gebaut — führen Sie autonome Agenten über 40 Kanäle, 26 LLM-Anbieter und 38 Tools von einer einzigen Binärdatei aus.

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Produktübersicht

Was ist OpenFang?

OpenFang preview

OpenFang ist ein vollständig in Rust geschriebenes Open-Source-Agent-Betriebssystem (Agent OS), das darauf ausgelegt ist, autonome Agenten auf Produktionsniveau zu erstellen, auszuführen und bereitzustellen. Es wird als einzelne Binärdatei geliefert, die 30 vorgefertigte Agenten, 7 autonome Hände, 38 eingebaute Tools, 40 Kanal-Adapter und Unterstützung für 26 LLM-Anbieter enthält. OpenFang zeichnet sich durch eine Kernel-Grade-Sicherheitsarchitektur mit 16 geschichteten Sicherheitssystemen aus — einschließlich WASM-Sandbox, Merkle-Audit-Trail und Prompt-Injection-Scanner — sowie persistentem Speicher, Multi-Protokoll-Unterstützung (MCP, A2A, OFP) und einer nativen Tauri 2.0 Desktop-App. Es ist für Entwickler und Teams gebaut, die echte autonome Agenten wollen, die nach Zeitplänen arbeiten und Ergebnisse melden, nicht nur Chatbots, die auf Eingaben warten.


Hauptfunktionen

  • 7 Autonome Hände

    Vorgefertigte Fähigkeitspakete — Clip, Lead, Collector, Predictor, Researcher, Twitter und Browser — die nach Zeitplänen laufen, Wissensgraphen aufbauen und Fortschritte an Ihr Dashboard melden, ohne kontinuierliche Benutzereingaben zu benötigen.

  • 16-Schichten-Sicherheitsarchitektur

    Unternehmenssicherheit einschließlich WASM-Dual-Metered-Sandbox, Ed25519-Manifest-Signierung, Merkle-Audit-Trail, Taint-Tracking, SSRF-Schutz, Prompt-Injection-Scanner und HMAC-SHA256-gegenseitige Authentifizierung.

  • 40 Kanal-Adapter

    Stellen Sie Agenten auf Telegram, Discord, Slack, WhatsApp, Teams, IRC, Matrix und 33 weiteren Plattformen bereit mit kanalspezifischen Modell-Overrides, DM/Gruppen-Richtlinien und Ratenbegrenzung.

  • 26 LLM-Anbieter & 30 Vorgefertigte Agenten

    Unterstützt 26 LLM-Anbieter einschließlich Anthropic, Gemini, Groq und DeepSeek, mit 30 sofort einsatzbereiten Agenten, die Orchestratoren, Code-Reviewer und Kundensupport-Rollen über vier Leistungsstufen abdecken.

  • MCP-, A2A- & OFP-Protokoll-Unterstützung

    Native Model Context Protocol Client und Server, Google Agent-to-Agent Aufgabendelegation und OpenFang Protocol für Peer-to-Peer-Agent-Vernetzung mit gegenseitiger Authentifizierung.

  • Persistenter Speicher & Workflow-Engine

    SQLite-basierter Vektorspeicher mit automatischer LLM-basierter Kompaktierung ermöglicht es Agenten, Kontext zwischen Sitzungen zu behalten; eine Multi-Agent-Workflow-Engine unterstützt Fan-out-, Bedingungs- und Schleifen-Ausführungsmodi.


Anwendungsfälle

  • Autonome Lead-Generierung : Vertriebs- und Marketingteams können die Lead Hand aktivieren, um qualifizierte Leads nach einem täglichen Zeitplan autonom zu entdecken, anzureichern, zu bewerten und zu deduplizieren mit ICP-Profilerstellung und CSV/JSON-Export.
  • Content-Wiederverwertung : Content-Ersteller können die Clip Hand verwenden, um lange Videos automatisch in kurze Clips mit Untertiteln, Thumbnails und Voice-Overs zu transformieren und dann direkt auf Telegram oder WhatsApp zu veröffentlichen.
  • Intelligence-Überwachung & OSINT : Analysten und Forscher können die Collector Hand für kontinuierliche OSINT-ähnliche Überwachung jedes Ziels einsetzen, mit Änderungserkennung, Sentiment-Tracking und automatischer Wissensgraph-Konstruktion.
  • Multi-Plattform-Agent-Bereitstellung : Entwickler können einen einzelnen Agenten gleichzeitig auf über 40 Messaging- und Kollaborationsplattformen bereitstellen, mit plattformspezifischen Richtlinien und Modell-Routing pro Kanal konfiguriert.
  • Forschung & Faktenprüfung : Wissensarbeiter können die Researcher Hand ausführen, um autonom Quellen zu kreuzen, Fakten mit CRAAP-Bewertung zu prüfen und mehrsprachige zitierte Berichte zu generieren.

Häufig gestellte Fragen

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