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OpenFang

智能体操作系统（Agent Operating System）

基于 Rust 构建的开源智能体操作系统（Agent OS）。137K 行代码。14 个 crate。1,767+ 项测试。零 clippy 警告。
单一二进制文件。久经实战检验。真正为你工作的智能体。

文档 • 快速入门 • Twitter / X

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v0.5.10（2026 年 4 月）

OpenFang 功能已完备，但仍处于 1.0 之前阶段。小版本之间可能出现粗糙之处和破坏性变更。我们快速发布、快速修复。在 v1.0 之前，生产环境请固定到特定 commit。在此报告问题。

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OpenFang 是什么？

OpenFang 是一款开源智能体操作系统（Agent Operating System）。它不是聊天机器人框架，不是围绕 LLM 的 Python 封装，也不是「多智能体编排器（multi-agent orchestrator）」。它是从零用 Rust 构建的、面向自主智能体的完整操作系统。

传统智能体框架等你输入指令。OpenFang 运行为你工作的自主智能体：按计划定时执行、7×24 小时运转，构建知识图谱、监控目标、生成销售线索、管理你的社交媒体，并将结果汇报到你的仪表盘。

整个系统编译为单一约 32MB 的二进制文件。一次安装、一条命令，你的智能体即可上线。

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

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Hands：真正做事的智能体

「传统智能体等你输入。Hands 是为你工作。」

Hands 是 OpenFang 的核心创新。预构建的自主能力包，可独立运行、按计划调度，无需你反复提示。这不是聊天机器人。这是一个会在早上 6 点醒来、研究你的竞争对手、构建知识图谱、对发现进行评分，并在你喝咖啡之前把报告发到 Telegram 的智能体。

每个 Hand 包含：

• HAND.toml：清单文件，声明工具、设置、依赖项和仪表盘指标。
• System Prompt：多阶段操作手册。不是一句话提示。这些是 500+ 词的专家级流程。
• SKILL.md：领域专业知识参考，在运行时注入上下文。
• Guardrails：敏感操作的审批关卡（例如 Browser Hand 在任何购买前都需要审批）。

全部编译进二进制文件。无需下载、无需 pip install、无需 Docker pull。

内置的 7 个 Hands

Hand	实际功能
Clip	接收 YouTube URL，下载视频，识别最佳片段，裁剪为带字幕和缩略图的竖屏短视频，可选添加 AI 配音，并发布到 Telegram 和 WhatsApp。8 阶段流水线。FFmpeg + yt-dlp + 5 种 STT 后端。
Lead	每日运行。发现符合你 ICP 的潜在客户，通过网络调研丰富信息，按 0-100 评分，与现有数据库去重，并以 CSV/JSON/Markdown 交付合格线索。随时间构建 ICP 画像。
Collector	OSINT 级情报能力。你指定目标（公司、人物、主题）。它持续监控：变更检测、情绪追踪、知识图谱构建，并在重要变化发生时发出关键告警。
Predictor	超级预测（Superforecasting）引擎。从多个来源收集信号，构建校准后的推理链，给出带置信区间的预测，并用 Brier 分数追踪自身准确度。具备刻意反驳共识的逆向（contrarian）模式。
Researcher	深度自主研究员。交叉引用多个来源，使用 CRAAP 标准（Currency、Relevance、Authority、Accuracy、Purpose）评估可信度，生成带 APA 格式引用的报告，支持多种语言。
Twitter	自主 Twitter/X 账号管理器。以 7 种轮换格式创作内容，为最佳互动效果安排发帖，回复提及，追踪表现指标。设有审批队列，未经你确认不会发布。
Browser	网页自动化智能体。浏览网站、填写表单、点击按钮、处理多步骤工作流。通过 Playwright 桥接并保持会话持久化。强制购买审批关卡：未经你明确确认，绝不会替你花钱。

# Activate the Researcher Hand. It starts working immediately.
openfang hand activate researcher

# Check its progress anytime
openfang hand status researcher

# Activate lead generation on a daily schedule
openfang hand activate lead

# Pause without losing state
openfang hand pause lead

# See all available Hands
openfang hand list

自行构建。 定义一个 HAND.toml，配置工具、设置和 system prompt，发布到 FangHub。

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OpenFang 与业界对比

基准测试：实测，而非营销

所有数据来自官方文档与公开仓库，截至 2026 年 2 月。

冷启动时间（越低越好）

ZeroClaw   ██░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░   10 ms
OpenFang   ██████░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░  180 ms    ★
LangGraph  █████████████████░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░  2.5 sec
CrewAI     ████████████████████░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░  3.0 sec
AutoGen    ██████████████████████████░░░░░░░░░░░░░░░░░  4.0 sec
OpenClaw   █████████████████████████████████████████░░  5.98 sec

空闲内存占用（越低越好）

ZeroClaw   █░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░    5 MB
OpenFang   ████░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░   40 MB    ★
LangGraph  ██████████████████░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░  180 MB
CrewAI     ████████████████████░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░  200 MB
AutoGen    █████████████████████████░░░░░░░░░░░░░░░░░░  250 MB
OpenClaw   ████████████████████████████████████████░░░░  394 MB

安装体积（越低越好）

ZeroClaw   █░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░  8.8 MB
OpenFang   ███░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░   32 MB    ★
CrewAI     ████████░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░  100 MB
LangGraph  ████████████░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░  150 MB
AutoGen    ████████████████░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░  200 MB
OpenClaw   ████████████████████████████████████████░░░░  500 MB

安全体系（越高越好）

OpenFang   ████████████████████████████████████████████   16      ★
ZeroClaw   ███████████████░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░    6
OpenClaw   ████████░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░    3
AutoGen    █████░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░    2
LangGraph  █████░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░    2
CrewAI     ███░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░    1

渠道适配器（越高越好）

OpenFang   ████████████████████████████████████████████   40      ★
ZeroClaw   ███████████████░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░   15
OpenClaw   █████████████░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░   13
CrewAI     ░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░    0
AutoGen    ░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░    0
LangGraph  ░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░    0

LLM 提供商（数值越高越好）

ZeroClaw   ████████████████████████████████████████████   28
OpenFang   ██████████████████████████████████████████░░   27      ★
LangGraph  ██████████████████████░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░   15
CrewAI     ██████████████░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░   10
OpenClaw   ██████████████░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░   10
AutoGen    ███████████░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░    8

逐项功能对比

功能	OpenFang	OpenClaw	ZeroClaw	CrewAI	AutoGen	LangGraph
编程语言	Rust	TypeScript	Rust	Python	Python	Python
自主操作能力（Autonomous Hands）	7 个内置	无	无	无	无	无
安全层	16 个独立层	3 个基础层	6 层	1 个基础层	Docker	AES 加密
智能体沙箱	WASM 双计量	无	白名单	无	Docker	无
通道适配器	40	13	15	0	0	0
内置工具	53 + MCP + A2A	50+	12	插件	MCP	LC tools
记忆/存储	SQLite + 向量	基于文件	SQLite FTS5	4 层	外部	检查点
桌面应用	Tauri 2.0	无	无	无	Studio	无
审计追踪	Merkle 哈希链	日志	日志	追踪	日志	检查点
冷启动	<200ms	~6s	~10ms	~3s	~4s	~2.5s
安装体积	~32 MB	~500 MB	~8.8 MB	~100 MB	~200 MB	~150 MB
许可证	MIT	MIT	MIT	MIT	Apache 2.0	MIT

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16 套安全系统：纵深防御（Defense in Depth）

OpenFang 不会事后才仓促补上安全机制。每一层都可独立测试，且运行时无单点故障。

#	系统	功能说明
1	WASM 双计量沙箱	工具代码在 WebAssembly 中运行，采用 fuel 计量 + epoch 中断。看门狗线程会终止失控代码。
2	Merkle 哈希链审计追踪	每个操作在密码学上与前一操作链接。篡改任意一条记录都会破坏整条链。
3	信息流污点追踪（Information Flow Taint Tracking）	标签在执行过程中传播。密钥从源到汇全程被追踪。
4	Ed25519 签名的智能体清单	每个智能体身份与能力集均经过密码学签名。
5	SSRF 防护	阻止访问私有 IP、云元数据端点及 DNS 重绑定攻击。
6	密钥零化（Secret Zeroization）	Zeroizing<String> 在 API 密钥不再需要时立即从内存中自动擦除。
7	OFP 双向认证	基于 HMAC-SHA256 随机数、恒定时间校验的 P2P 网络认证。
8	能力门控（Capability Gates）	基于角色的访问控制。智能体声明所需工具，内核负责强制执行。
9	安全响应头	每个响应均设置 CSP、X-Frame-Options、HSTS、X-Content-Type-Options。
10	健康检查端点信息脱敏	公开健康检查仅返回最少信息。完整诊断需认证。
11	子进程沙箱	env_clear() + 选择性变量透传。进程树隔离，支持跨平台终止。
12	提示词注入扫描器	检测覆盖尝试、数据外泄模式及技能中的 shell 引用注入。
13	循环守卫（Loop Guard）	基于 SHA256 的工具调用循环检测，带熔断器，可处理乒乓模式。
14	会话修复	7 阶段消息历史校验，并可从损坏状态自动恢复。
15	路径遍历防护	规范化处理并防止符号链接逃逸。../ 在此处无效。
16	GCRA 速率限制器	成本感知的令牌桶速率限制，按 IP 追踪并清理过期条目。

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架构

14 个 Rust crate。137,728 行代码。模块化内核设计。

openfang-kernel      Orchestration, workflows, metering, RBAC, scheduler, budget tracking
openfang-runtime     Agent loop, 3 LLM drivers, 53 tools, WASM sandbox, MCP, A2A
openfang-api         140+ REST/WS/SSE endpoints, OpenAI-compatible API, dashboard
openfang-channels    40 messaging adapters with rate limiting, DM/group policies
openfang-memory      SQLite persistence, vector embeddings, canonical sessions, compaction
openfang-types       Core types, taint tracking, Ed25519 manifest signing, model catalog
openfang-skills      60 bundled skills, SKILL.md parser, FangHub marketplace
openfang-hands       7 autonomous Hands, HAND.toml parser, lifecycle management
openfang-extensions  25 MCP templates, AES-256-GCM credential vault, OAuth2 PKCE
openfang-wire        OFP P2P protocol with HMAC-SHA256 mutual authentication
openfang-cli         CLI with daemon management, TUI dashboard, MCP server mode
openfang-desktop     Tauri 2.0 native app (system tray, notifications, global shortcuts)
openfang-migrate     OpenClaw, LangChain, AutoGPT migration engine
xtask                Build automation

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40 个通道适配器

将你的智能体连接到用户所在的各个平台。

核心： Telegram、Discord、Slack、WhatsApp、Signal、Matrix、Email（IMAP/SMTP） 企业： Microsoft Teams、Mattermost、Google Chat、Webex、飞书/Lark、Zulip 社交： LINE、Viber、Facebook Messenger、Mastodon、Bluesky、Reddit、LinkedIn、Twitch 社区： IRC、XMPP、Guilded、Revolt、Keybase、Discourse、Gitter 隐私： Threema、Nostr、Mumble、Nextcloud Talk、Rocket.Chat、Ntfy、Gotify 办公： Pumble、Flock、Twist、钉钉、Zalo、Webhooks

每个适配器均支持按通道覆盖模型、私信/群组策略、速率限制和输出格式化。

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WhatsApp Web 网关（二维码）

通过二维码将个人 WhatsApp 账号连接到 OpenFang，用法与 WhatsApp Web 相同。无需 Meta Business 账号。

前置条件

• 已安装 Node.js >= 18（download)
• 已安装并完成 OpenFang 初始化

设置

1. 安装网关依赖：

cd packages/whatsapp-gateway
npm install

2. 配置 config.toml：

[channels.whatsapp]
mode = "web"
default_agent = "assistant"

3. 设置网关 URL（任选其一）：

添加到 shell 配置文件以持久化：

# macOS / Linux
echo 'export WHATSAPP_WEB_GATEWAY_URL="http://127.0.0.1:3009"' >> ~/.zshrc
source ~/.zshrc

或在启动网关时内联设置：

export WHATSAPP_WEB_GATEWAY_URL="http://127.0.0.1:3009"

4. 启动网关：

node packages/whatsapp-gateway/index.js

网关默认监听端口 3009。可通过 WHATSAPP_GATEWAY_PORT 覆盖。

5. 启动 OpenFang：

openfang start
# Dashboard at http://localhost:4200

6. 扫描二维码：

打开控制台 → Channels → WhatsApp。将出现二维码。用手机扫描：

WhatsApp → Settings → Linked Devices → Link a Device

扫描完成后，状态将变为 connected，入站消息会路由到你配置的智能体。

网关环境变量

变量	说明	默认值
WHATSAPP_WEB_GATEWAY_URL	OpenFang 用于连接网关的 URL	（空 = 禁用）
WHATSAPP_GATEWAY_PORT	网关监听端口	3009
OPENFANG_URL	网关上报的 OpenFang API URL	http://127.0.0.1:4200
OPENFANG_DEFAULT_AGENT	处理入站消息的智能体	assistant

网关 API 端点

方法	路由	说明
POST	/login/start	生成二维码（返回 base64 PNG）
GET	/login/status	连接状态（disconnected、qr_ready、connected）
POST	/message/send	发送消息（{ "to": "5511999999999", "text": "Hello" }）
GET	/health	健康检查

备选方案：WhatsApp Cloud API

生产环境工作负载请使用 WhatsApp Cloud API，并配合 Meta Business 账号。请参阅 Cloud API 配置文档.

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27 家 LLM 提供商，123+ 款模型

3 个原生驱动（Anthropic、Gemini、OpenAI 兼容）可路由至 27 家提供商：

Anthropic、Gemini、OpenAI、Groq、DeepSeek、OpenRouter、Together、Mistral、Fireworks、Cohere、Perplexity、xAI、AI21、Cerebras、SambaNova、HuggingFace、Replicate、Ollama、vLLM、LM Studio、Qwen、MiniMax、Zhipu、Moonshot、Qianfan、Bedrock 等。

智能路由：任务复杂度评分、自动回退、成本追踪，以及按模型定价。

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从 OpenClaw 迁移

已经在运行 OpenClaw？一条命令即可：

# Migrate everything: agents, memory, skills, configs.
openfang migrate --from openclaw

# Migrate from a specific path
openfang migrate --from openclaw --path ~/.openclaw

# Dry run first to see what would change
openfang migrate --from openclaw --dry-run

迁移引擎会导入你的 agents、对话历史、skills 和配置。OpenFang 原生读取 SKILL.md，并与 ClawHub 市场兼容。

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OpenAI 兼容 API

即插即用替代方案。将现有工具指向 OpenFang：

curl -X POST localhost:4200/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "researcher",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Analyze Q4 market trends"}],
    "stream": true
  }'

140+ 个 REST/WS/SSE 端点，涵盖 agents、memory、workflows、channels、models、skills、A2A、Hands 等。

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快速开始

# 1. Install (macOS/Linux)
curl -fsSL https://openfang.sh/install | sh

# 2. Initialize. Walks you through provider setup.
openfang init

# 3. Start the daemon
openfang start

# 4. Dashboard is live at http://localhost:4200

# 5. Activate a Hand. It starts working for you.
openfang hand activate researcher

# 6. Chat with an agent
openfang chat researcher
> "What are the emerging trends in AI agent frameworks?"

# 7. Spawn a pre-built agent
openfang agent spawn coder

Windows (PowerShell)

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

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开发

# Build the workspace
cargo build --workspace --lib

# Run all tests (1,767+)
cargo test --workspace

# Lint (must be 0 warnings)
cargo clippy --workspace --all-targets -- -D warnings

# Format
cargo fmt --all -- --check

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稳定性说明

OpenFang v0.5.10 处于 1.0 之前阶段。架构扎实，测试套件完善，安全模型深入。不过：

• 在 v1.0 之前，破坏性变更可能出现在各次要版本之间。
• 部分 Hands 比其他更成熟。Browser 和 Researcher 经过最多实战检验。
• 边缘情况依然存在。如发现，请 提交 issue.
• 在 v1.0 之前，生产部署请 固定到特定 commit。

我们快速交付、快速修复。目标是在 2026 年年中推出坚如磐石的 v1.0。

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安全

如需报告安全漏洞，请发送邮件至 jaber@rightnowai.co。我们认真对待每一份报告，并将在 48 小时内回复。

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许可证

MIT。随意使用。

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链接

• 网站与文档
• 快速入门指南
• GitHub
• Discord
• Twitter / X

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由 RightNow 打造

OpenFang 由 Jaber 构建并维护，他是 RightNow 的创始人。

网站 • Twitter / X •

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使用 Rust 构建。16 层安全防护。真正为你效力的 Agents。