OpenFang Hands Konfigurationsleitfaden: Die sieben Automatisierungsmodule meistern

Slug: openfang-hands-config-guide Kategorie: usage-guides (Anleitungen) Ziel-Keywords: OpenFang Hands, OpenFang Automatisierungsmodule, OpenFang Agent Konfiguration Suchintention: Informationell (Benutzer möchte OpenFang Hands verstehen und nutzen) Ziel-Wortanzahl: ~2000 Wörter Sprache: de

Was sind Hands?

Hands sind das Kernkonzept von OpenFang – jeder Hand repräsentiert ein eigenständiges, kombinierbares Automatisierungsmodul. Wie bei den Werkzeugen eines Schweizer Taschenmessers können Sie je nach Bedarf verschiedene Hands aktivieren, deaktivieren und kombinieren.

Im Gegensatz zu monolithischen Agent-Designs lässt die Hands-Architektur von OpenFang jeden Automatisierungsprozess in einer isolierten Sandbox laufen, ohne sich gegenseitig zu stören. Der Absturz eines Hands beeinträchtigt nicht die anderen laufenden Aufgaben. Dieses Design bietet Enterprise-Stabilität bei gleichzeitig geringem Ressourcenverbrauch.

Aktuell bietet OpenFang sieben integrierte Hands, die die gesamte Automatisierungskette von der Datenerfassung bis zur Content-Produktion abdecken.

Die sieben Hands im Überblick

Allgemeine Konfigurationsstruktur

Alle Hands teilen sich eine einheitliche Konfigurationssyntax:

[hands.clip]enabled = true                    # Aktivieren/Deaktivierenschedule = "0 */6 * * *"         # Cron-Ausdrucktimeout = 300                     # Timeout in Sekundenretry = 3                         # Wiederholungsversuche bei Fehlernnotify_on = ["error", "complete"] # Benachrichtigungsstrategieworkspace = "./hands/clip"        # Separates Arbeitsverzeichnis

Hand 1: Clip — Video- und Audio-Automatisierung

Clip ist das ideale Werkzeug für Content Creator zur automatisierten Verarbeitung von Video- und Audioinhalten:

[hands.clip]enabled = trueschedule = "0 9 * * 1-5"        # Werktags um 09:00 Uhr[hands.clip.sources]youtube_channels = ["@techreview", "@aiexplained"]podcast_feeds = ["https://example.com/feed.xml"][hands.clip.outputs]formats = ["summary", "transcript", "key_points"]languages = ["zh", "en"]max_duration = 3600              # Maximale Videolänge 1 Stunde

Die Kernfähigkeit von Clip besteht darin, lange Video-/Audioinhalte in strukturierte Texte umzuwandeln. Es ruft automatisch neue Inhalte ab und erstellt Zusammenfassungen, Kernpunkte und vollständige Transkripte. Ideal für Teams, die eine Vielzahl von Kanälen verfolgen müssen.

Hand 2: Lead — Lead-Generierung

Lead konzentriert sich auf die Identifizierung und Extraktion potenzieller Kundeninformationen aus öffentlichen Datenquellen:

[hands.lead]enabled = trueschedule = "0 */8 * * *"         # Alle 8 Stunden ausführen[hands.lead.filters]industries = ["SaaS", "Fintech", "HealthTech"]company_size = "10-500"signals = ["job_posting:AI", "funding_round", "tech_stack_change"]exclude_existing = true           # Bestehende Kunden ausschließen[hands.lead.outputs]format = "crm_ready"             # Ausgabeformat kompatibel mit gängigen CRMsmax_leads_per_run = 50

Lead scannt verschiedene Signale – Stellenanzeigen, Finanzierungsnachrichten, Änderungen im Tech-Stack –, um potenzielle Kunden mit Kaufabsicht zu identifizieren. Alle Leads werden in einem CRM-fertigen Format ausgegeben und können direkt in Salesforce oder HubSpot importiert werden.

Hand 3: Collector — Intelligence-Monitoring

Collector ist ein kontinuierliches, anpassbares Informationserfassungssystem:

[hands.collector]enabled = trueschedule = "0 * * * *"            # Stündliche Ausführung[hands.collector.targets]competitors = ["competitor-a.com", "competitor-b.com"]keywords = ["agent operating system", "AI automation platform"]news_sources = ["techcrunch.com", "theverge.com"][hands.collector.alerts]threshold = "high_confidence"     # Filterung bei geringer Konfidenzdedup_window = "24h"              # Keine doppelten Benachrichtigungen innerhalb von 24h

Der Unterschied zwischen Collector und Researcher: Collector ist ein kontinuierliches "Radar" – es scannt ständig und benachrichtigt bei Änderungen sofort; Researcher ist ein gezielter "Detektor" – er führt Tiefenrecherchen zu spezifischen Themen durch.

Hand 4: Predictor — Trendvorhersage

Predictor ist das rechenintensivste Modul der sieben Hands und analysiert historische Daten zur Trendvorhersage:

[hands.predictor]enabled = trueschedule = "0 2 * * *"            # Täglich um 02:00 Uhr (rechenintensiv)[hands.predictor.models]time_series = "prophet"           # Zeitreihen-Vorhersagemodellsentiment = "finbert"             # Sentiment-Analyse-Modell[hands.predictor.data_sources]reddit = ["r/MachineLearning", "r/technology"]arxiv = ["cs.AI", "cs.CL", "stat.ML"]github = ["trending"]

Die Ausgabe von Predictor ist ein strukturierter Trendbericht, der Beliebtheitskurven neuer Themen, Stimmungstendenzen und Konfidenzintervalle enthält. Geeignet für Investitionsanalysten und Marktforscher.

Hand 5: Researcher — Tiefenrecherche

Researcher ist der flexibelste Hand und kann zu jedem Thema eine mehrquellige, mehrstufige Tiefenrecherche durchführen:

[hands.researcher]enabled = truetimeout = 600                     # 10 Minuten Timeout (Tiefenrecherche dauert länger)[hands.researcher.methods]search_depth = "deep"             # shallow / medium / deepsource_types = ["academic", "news", "social", "code"]cross_validation = true           # Quellenübergreifende Validierungdiversity_lenses = 3              # Analyse aus mehreren Perspektiven

Die Ausgabe von Researcher ist ein strukturierter Bericht mit vollständigen Quellenangaben, einschließlich Haupterkenntnissen, Gegenargumenten, Konfidenzbewertungen und weiteren Forschungsansätzen.

Hand 6: Twitter + Browser

Dieser kombinierte Hand bietet Automatisierungsfunktionen für soziale Medien und Web-Browsing:

[hands.twitter]enabled = trueschedule = "0 */4 * * *"[hands.twitter.monitors]accounts = ["@OpenFangOS", "@AnthropicAI", "@rustlang"]hashtags = ["#AgentOS", "#RustLang", "#AIAutomation"]reply_policy = "manual_review"    # manual_review / auto / off[hands.browser]enabled = trueheadless = trueproxy = "${PROXY_URL}"user_agent = "OpenFang-Browser/1.0"

Der Twitter-Hand überwacht angegebene Konten und Hashtags, während der Browser-Hand vollständige Headless-Browser-Funktionen für das Web-Scraping bereitstellt.

Hand 7: Multi-Agent-Orchestrierung

Der Multi-Agent-Hand kann mehrere Agenten zu komplexen Workflows orchestrieren. Dies ist der Sprung vom "einzelnen Agenten" zum "Agenten-Team":

[hands.multi_agent]enabled = true[[hands.multi_agent.teams]]name = "content_pipeline"agents = ["researcher", "writer", "reviewer"]pipeline = [    { agent = "researcher", action = "research_topic" },    { agent = "writer", action = "draft_article", depends_on = ["researcher"] },    { agent = "reviewer", action = "fact_check", depends_on = ["writer"] },]

Jeder Unter-Agent kann mit einem anderen Modell konfiguriert werden: Researcher nutzt ein Modell für Tiefenanalyse, Writer ein kreatives Modell und Reviewer ein Modell für präzise Faktenprüfung.

Anwendungsbeispiele für die Kombination von Hands

In der Praxis gibt es selten Szenarien, in denen nur ein einzelner Hand verwendet wird. Hier sind zwei gängige Kombinationsbeispiele:

Beispiel 1: Automatisierte Content-Operationen

Collector (Hotspot-Monitoring) → Researcher (Tiefenrecherche) → Clip (Content-Erstellung) → Twitter (Veröffentlichung)

Diese Kombination ermöglicht eine vollständige Automatisierung von der Themenfindung bis zur Veröffentlichung. Der Collector scannt stündlich nach Branchentrends, löst bei relevanten Themen den Researcher für eine Tiefenrecherche aus, der Bericht wird von Clip in Artikel-/Videozusammenfassungen umgewandelt und schließlich automatisch über Twitter veröffentlicht.

Beispiel 2: Sales-Intelligence-System

Lead (Lead-Generierung) → Researcher (Unternehmensrecherche) → Collector (Dynamik-Monitoring) → Benachrichtigung an das Vertriebsteam

Lead entdeckt täglich potenzielle Kunden aus Stellenanzeigen und Finanzierungsnachrichten, der Researcher führt Hintergrundrecherchen zu Leads mit hoher Priorität durch, und der Collector überwacht kontinuierlich wichtige Änderungen bei bestehenden Leads. Das Ergebnis ist eine Liste der "10 besten Verkaufschancen des Tages".

Häufig gestellte Fragen

Nächste Schritte

• OpenFang Installations- und Initialisierungsleitfaden: OpenFang von Grund auf bereitstellen
• OpenFang Automatisierungs-Workflow-Leitfaden: Komplexe Multi-Agent-Automatisierungsprozesse aufbauen