Rust-basiert · Produktionsreifes Agent OS

OpenFang

Ein produktionsreifes Agent-Betriebssystem. Kein einfacher Chatbot-Framework – dies ist ein vollständiges KI-Betriebssystem, das Ihre Agenten rund um die Uhr autonom arbeiten lässt, während Sie schlafen.

Erste SchritteGitHub-Repository
OpenFang Agent OS Benutzeroberfläche - Dashboard zur Verwaltung autonomer Agenten-Workflows und Hands
Systemvorschau
180ms
Kaltstart
40MB
Leerlauf-Speicher
16
Binärgröße
7
Integrierte Hands

Sieben Hands, grenzenlose Automatisierung

Jeder Hand ist ein eigenständiges Automatisierungspaket mit integrierten Modellen, Tools und Workflows. Es ist, als würden Sie 7 KI-Mitarbeiter einstellen, die jeweils auf eine Aufgabe spezialisiert sind und rund um die Uhr ohne Pause arbeiten.

Clip — Video-Automatisierung

Wandelt YouTube-Videos automatisch in vertikale Kurzvideos mit KI-Untertiteln und Voiceover um und veröffentlicht sie direkt auf Telegram-Kanälen. Die Content-Pipeline läuft von selbst – kein Editor erforderlich.

Lead — Lead-Generierung

Findet täglich automatisch potenzielle Kunden, bewertet sie nach ICP-Modellen, entfernt Duplikate und exportiert sie als CSV. Jeden Morgen erwartet Sie eine Liste mit qualifizierten Leads.

Collector — Intelligence-Monitoring

OSINT-Level Intelligence-Monitoring mit Änderungs-Erkennung. Verfolgen Sie Wettbewerber, Branchennachrichten und Marktsignale – Sie werden nur benachrichtigt, wenn es wirklich wichtig ist.

Predictor — Trendvorhersage

Eine Super-Prognose-Engine mit probabilistischer Kalibrierung. Analysieren Sie Markttrends und Geschäftsergebnisse, bevor Ihre Konkurrenz es tut.

Researcher — Tiefenrecherche

Autonome Tiefenrecherche mit Glaubwürdigkeitsbewertung. Erstellt strukturierte Berichte mit Qualitäts-Scores für Quellen, anstatt nur Web-Inhalte zusammenzufügen.

Twitter + Browser

Autonome Verwaltung von X/Twitter-Accounts mit integrierter manueller Freigabe. Der Browser übernimmt die Web-Automatisierung, wobei bei Finanztransaktionen eine manuelle Bestätigung erzwungen wird – sicher und kontrolliert.

OpenFang vs. OpenClaw vs. ZeroClaw

Auf Rust gebaut, für die Produktion entwickelt – kein Spielzeug-Prototyp.

Kaltstart-Geschwindigkeit

    OpenClaw / ZeroClaw
    2,5s – 4s+
    OpenFang
    180ms

Sicherheitsschutz

    Herkömmliche Frameworks
    2–3 Schichten
    OpenFang
    16 Schichten

Kanal-Unterstützung

    Andere Frameworks
    5 oder weniger
    OpenFang
    40 Adapter

Ein Hand ersetzt eine ganze Geschäftseinheit

OpenFang hilft Ihnen nicht nur – es übernimmt die Arbeit für Sie. Aufgaben, für die Sie sonst Personal einstellen müssten.

Content-Produktions-Pipeline

Clip + Twitter-Integration: Überwacht Trend-Videos → schneidet Kurzvideos → fügt Untertitel hinzu → veröffentlicht in Communities. Während Sie schlafen, arbeitet das System.

Automatisierte Lead-Generierung

Lead läuft jede Nacht: Findet Leads, bewertet nach ICP, entfernt Duplikate, erstellt CSV. Am Morgen ist die Liste fertig.

Wettbewerbs-Monitoring

Collector überwacht Websites, Preise, Stellenanzeigen und Nachrichten der Konkurrenz. Sie erfahren von Änderungen in dem Moment, in dem sie passieren.

Multi-Agent Workflow-Orchestrierung

Verknüpfen Sie mehrere Hands mit Workflows: Researcher → Predictor → Clip → Broadcast an 40 Kanäle – alles mit einem Klick.

Schmerzfreie Migration von OpenClaw

Migration mit einem Befehl: openfang migrate --from openclaw . Vorherige Erinnerungen und Workflows werden nahezu verlustfrei übertragen.

Produktionsreifer Sicherheitsschutz

WASM-Sandbox, Merkle-Audit-Chain, SSRF-Schutz, Prompt-Injection-Scanning, GCRA-Ratenbegrenzung – 16 Sicherheitsschichten für sorgenfreies Deployment.

Ein Befehl, dann zurücklehnen

Einzelne Binärdatei, kein Docker erforderlich. Läuft auf Laptops, VPS oder Raspberry Pi. Starten Sie Ihre autonomen Agenten in 60 Sekunden.

bash — Schnelle Installation
curl https://github.com/RightNow-AI/openfang && sh openfang &&

Systemanforderungen

Linux / macOS / Windows
x86_64 oder ARM64 Architektur
RAM ≥ 64MB (256MB empfohlen)
LLM API-Schlüssel (unterstützt 12 Anbieter)

Das erhalten Sie

7 integrierte autonome Hands
10 Workflow-Orchestrierungsvorlagen
40 Kanal-Adapter (inkl. Feishu, DingTalk)
Tauri 2.0 nativer Desktop-Client

Autonome KI in drei Schritten starten

Installation

curl -fsSL https://openfang.sh/install | sh # Windows PowerShell: irm https://openfang.sh/install.ps1 | iex

Initialisierung

openfang init # Konfigurieren Sie LLM-Anbieter und Kanal-Token

Interaktive Konfiguration zur Eingabe von LLM-API-Schlüsseln und Kommunikations-Token.

Agenten starten

openfang start # Migration von OpenClaw: openfang migrate --from openclaw

Der Agent läuft als Hintergrund-Daemon und wird über den Desktop-Client oder das Web-UI verwaltet.

macOS
Linux
Windows
Raspberry Pi
VPS / Cloud-Server

Häufig gestellte Fragen

Was ist OpenFang?

OpenFang ist ein in Rust geschriebenes, produktionsreifes Agent-Betriebssystem. Im Gegensatz zu Chatbot-Frameworks ist es darauf ausgelegt, KI-Agenten 24/7 autonom laufen zu lassen – ohne dass Sie ständig Befehle senden müssen. Es fungiert als Betriebssystemschicht für KI-Agenten und bietet Laufzeitumgebung, Sicherheit und Infrastruktur für Kanalanbindungen.

Was ist der Unterschied zu OpenClaw?

OpenClaw eignet sich für den persönlichen Gebrauch und experimentelle Zwecke. OpenFang ist die Wahl, wenn Sie produktionsreife Zuverlässigkeit benötigen: Rust statt TypeScript, 16 Sicherheitsschichten statt einfacher Sandbox, integrierte Hands statt zusammengeklebtem Code. OpenFang bietet zudem einen Ein-Klick-Migrationspfad: openfang migrate --from openclaw , wodurch Erinnerungen und Workflows fast verlustfrei übernommen werden.

Was sind Hands?

Hands sind die autonomen Fähigkeitseinheiten von OpenFang, ähnlich wie erweiterte Plugins, aber vollständig in sich geschlossen. Jeder Hand enthält vorkonfigurierte Modelle, Toolsets und Ausführungsworkflows – Sie müssen nichts manuell zusammenbauen, einfach aktivieren und nutzen. Die sieben integrierten Hands decken ab: Video (Clip), Lead-Generierung (Lead), Intelligence-Monitoring (Collector), Trendvorhersage (Predictor), Tiefenrecherche (Researcher), Social Media (Twitter) und Web-Automatisierung (Browser).

Welche LLM-Anbieter werden unterstützt?

OpenFang unterstützt 12 führende LLM-Anbieter, darunter Anthropic, OpenAI, Gemini, Groq, DeepSeek, Mistral, Together, Ollama, vLLM usw., insgesamt über 123 Modelle. Alle Anbieter erfordern einen API-Schlüssel; OAuth-Authentifizierung wird derzeit nicht unterstützt. Jeder Hand kann individuell mit einem anderen Anbieter konfiguriert werden.

Welche Kommunikationskanäle werden unterstützt?

OpenFang unterstützt 40 Kanal-Adapter und bietet damit die breiteste Abdeckung aller Agent-Frameworks. Dazu gehören Telegram, Discord, Slack, WhatsApp, Signal, Matrix, Teams, Google Chat, Feishu, DingTalk, Mastodon, Bluesky, LinkedIn, Reddit, IRC und weitere. Die Kanäle, die Ihr Team nutzt, sind in OpenFang meist bereits integriert.

Ist es für die Produktion geeignet?

OpenFang v0.1.0 hat über 1.767 Tests bestanden und weist null Clippy-Warnungen auf. Der 16-schichtige Sicherheitsschutz umfasst WASM-Sandbox, Merkle-Hash-Chain-Audit-Trails und SSRF-Schutz. Vor v1.0 kann es zu API-Breaking-Changes kommen; für die Produktion wird das Fixieren der Version empfohlen. Die Kern-Laufzeit ist stabil und bereits in realen Produktionsumgebungen im Einsatz. github.com/RightNow-AI/openfangSie finden OpenFang auf GitHub: github.com/RightNow-AI/openfang . Wir freuen uns über einen Star für das Projekt, um Updates und neue Funktionen direkt zu erhalten!

Wo finde ich das GitHub-Repository?

OpenFang verfügt über eine integrierte Cron-Funktion, die verschiedene Aufgabentypen unterstützt: Einmalige Erinnerungen (z. B. "Erinnere mich in 1 Stunde"), wiederkehrende Aufgaben (z. B. "Sende täglich um 8 Uhr einen Bericht") sowie Standard-Cron-Ausdrücke. Sie können geplante Aufgaben einfach über Konfigurationsdateien verwalten, um Ihre Workflows zu automatisieren.