OpenFang

Qu'est-ce que OpenFang ?

OpenFang est un Système d'Exploitation d'Agents (Agent OS) open-source entièrement écrit en Rust, conçu pour construire, exécuter et déployer des agents autonomes à un niveau de qualité production. Il est livré sous forme de binaire unique contenant 30 agents pré-construits, 7 Mains autonomes, 38 outils intégrés, 40 adaptateurs de canaux et le support de 26 fournisseurs LLM. OpenFang se distingue par une architecture de sécurité de niveau noyau avec 16 systèmes de sécurité en couches — incluant un sandbox WASM, une piste d'audit Merkle et un scanner d'injection de prompt — ainsi qu'une mémoire persistante, un support multi-protocoles (MCP, A2A, OFP) et une application de bureau native Tauri 2.0. Il est conçu pour les développeurs et équipes qui veulent de vrais agents autonomes qui travaillent selon des plannings et rapportent des résultats, pas seulement des chatbots qui attendent des entrées.

Fonctionnalités clés

• 7 Mains Autonomes

  Packages de capacités pré-construits — Clip, Lead, Collector, Predictor, Researcher, Twitter et Browser — qui s'exécutent selon des plannings, construisent des graphiques de connaissances et rapportent les progrès à votre tableau de bord sans nécessiter de saisie utilisateur constante.

• Architecture de Sécurité à 16 Couches

  Sécurité de niveau entreprise incluant un sandbox WASM à double comptage, signature de manifeste Ed25519, piste d'audit Merkle, suivi de contamination, protection SSRF, scanner d'injection de prompt et authentification mutuelle HMAC-SHA256.

• 40 Adaptateurs de Canaux

  Déployez des agents sur Telegram, Discord, Slack, WhatsApp, Teams, IRC, Matrix et 33 autres plateformes avec des remplacements de modèles par canal, des politiques DM/groupe et une limitation de débit.

• 26 Fournisseurs LLM et 30 Agents Pré-construits

  Prend en charge 26 fournisseurs LLM incluant Anthropic, Gemini, Groq et DeepSeek, avec 30 agents prêts à déployer couvrant les orchestrateurs, réviseurs de code et rôles de support client sur quatre niveaux de performance.

• Support des Protocoles MCP, A2A et OFP

  Client et serveur Model Context Protocol natifs, délégation de tâches Google Agent-to-Agent, et OpenFang Protocol pour la mise en réseau d'agents pair-à-pair avec authentification mutuelle.

• Mémoire Persistante et Moteur de Workflow

  Mémoire vectorielle basée sur SQLite avec compactage automatique basé sur LLM permettant aux agents de conserver le contexte entre les sessions ; un moteur de workflow multi-agents prend en charge les modes d'exécution en éventail, conditionnel et en boucle.

Cas d'utilisation

• Génération Autonome de Prospects : Les équipes de vente et marketing peuvent activer la Main Lead pour découvrir, enrichir, noter et dédupliquer de manière autonome les prospects qualifiés selon un planning quotidien avec profilage ICP et export CSV/JSON.
• Réutilisation de Contenu : Les créateurs de contenu peuvent utiliser la Main Clip pour transformer automatiquement les vidéos longues en clips courts avec sous-titres, vignettes et voix-off, puis publier directement sur Telegram ou WhatsApp.
• Surveillance d'Intelligence et OSINT : Les analystes et chercheurs peuvent déployer la Main Collector pour une surveillance continue de style OSINT de toute cible, avec détection de changements, suivi de sentiment et construction automatique de graphiques de connaissances.
• Déploiement d'Agents Multi-plateformes : Les développeurs peuvent déployer un seul agent sur plus de 40 plateformes de messagerie et de collaboration simultanément, avec des politiques spécifiques à la plateforme et un routage de modèles configurés par canal.
• Recherche et Vérification des Faits : Les travailleurs du savoir peuvent exécuter la Main Researcher pour croiser automatiquement les sources, vérifier les faits en utilisant l'évaluation CRAAP et générer des rapports cités multilingues.

FAQ