OpenFang

¿Qué es OpenFang?

OpenFang es un Sistema Operativo de Agentes (Agent OS) de código abierto escrito completamente en Rust, diseñado para construir, ejecutar y desplegar agentes autónomos a nivel de grado de producción. Se distribuye como un binario único que contiene 30 agentes preconstruidos, 7 Manos autónomas, 38 herramientas integradas, 40 adaptadores de canal y soporte para 26 proveedores LLM. OpenFang se distingue a través de una arquitectura de seguridad de grado kernel con 16 sistemas de seguridad en capas — incluyendo un sandbox WASM, rastro de auditoría Merkle y escáner de inyección de prompts — así como memoria persistente, soporte multi-protocolo (MCP, A2A, OFP) y una app de escritorio nativa Tauri 2.0. Está construido para desarrolladores y equipos que quieren agentes autónomos reales que trabajen en horarios y reporten resultados, no solo chatbots que esperen entrada.

Características Principales

• 7 Manos Autónomas

  Paquetes de capacidades preconstruidos — Clip, Lead, Collector, Predictor, Researcher, Twitter y Browser — que se ejecutan en horarios, construyen grafos de conocimiento y reportan progreso a tu panel de control sin requerir entrada constante del usuario.

• Arquitectura de Seguridad de 16 Capas

  Seguridad de nivel empresarial incluyendo sandbox WASM de doble medición, firma de manifiesto Ed25519, rastro de auditoría Merkle, seguimiento de contaminación, protección SSRF, escáner de inyección de prompts y autenticación mutua HMAC-SHA256.

• 40 Adaptadores de Canal

  Despliega agentes en Telegram, Discord, Slack, WhatsApp, Teams, IRC, Matrix y 33 plataformas más con anulaciones de modelo por canal, políticas DM/grupo y limitación de velocidad.

• 26 Proveedores LLM y 30 Agentes Preconstruidos

  Soporta 26 proveedores LLM incluyendo Anthropic, Gemini, Groq y DeepSeek, con 30 agentes listos para desplegar que abarcan orquestadores, revisores de código y roles de soporte al cliente en cuatro niveles de rendimiento.

• Soporte de Protocolos MCP, A2A y OFP

  Cliente y servidor nativo de Model Context Protocol, delegación de tareas Google Agent-to-Agent, y OpenFang Protocol para redes de agentes peer-to-peer con autenticación mutua.

• Memoria Persistente y Motor de Flujo de Trabajo

  Memoria vectorial basada en SQLite con compactación automática basada en LLM permite a los agentes retener contexto entre sesiones; un motor de flujo de trabajo multi-agente soporta modos de ejecución fan-out, condicional y de bucle.

Casos de Uso

• Generación Autónoma de Leads : Los equipos de ventas y marketing pueden activar la Mano Lead para descubrir, enriquecer, puntuar y deduplicar autónomamente leads calificados en un horario diario con perfilado ICP y exportación CSV/JSON.
• Reutilización de Contenido : Los creadores de contenido pueden usar la Mano Clip para transformar automáticamente videos largos en clips cortos con subtítulos, miniaturas y locuciones, luego publicar directamente en Telegram o WhatsApp.
• Monitoreo de Inteligencia y OSINT : Los analistas e investigadores pueden desplegar la Mano Collector para monitoreo continuo estilo OSINT de cualquier objetivo, con detección de cambios, seguimiento de sentimientos y construcción automática de grafos de conocimiento.
• Despliegue de Agentes Multi-Plataforma : Los desarrolladores pueden desplegar un solo agente en más de 40 plataformas de mensajería y colaboración simultáneamente, con políticas específicas de plataforma y enrutamiento de modelos configurado por canal.
• Investigación y Verificación de Hechos : Los trabajadores del conocimiento pueden ejecutar la Mano Researcher para referenciar cruzadamente fuentes autónomamente, verificar hechos usando evaluación CRAAP y generar reportes citados multilingües.

Preguntas Frecuentes