Guía de configuración de OpenFang Hands

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Los Hands son los módulos de capacidad de automatización componibles de OpenFang. Este artículo detalla la función, la sintaxis de configuración, los escenarios de aplicación y el consumo de recursos de los siete Hands integrados, además de ofrecer dos casos de uso de nivel de producción: una línea de producción de contenido automatizado y un sistema de inteligencia de ventas. Cada Hand incluye ejemplos de configuración TOML completos, listos para copiar y usar.

Guía de configuración de OpenFang Hands: Domina los siete módulos de automatización

Slug: openfang-hands-config-guide Categoría: usage-guides (Guías de uso) Palabras clave objetivo: OpenFang Hands, módulos de automatización OpenFang, configuración de agentes OpenFang Intención de búsqueda: Informativa (los usuarios quieren entender y utilizar los Hands de OpenFang) Longitud objetivo: ~2000 palabras Idioma: es

¿Qué son los Hands?

Los Hands son el concepto central de OpenFang: cada Hand representa un módulo de automatización independiente y componible. Al igual que las herramientas de una navaja suiza, puedes habilitar, deshabilitar y combinar diferentes Hands según tus necesidades.

A diferencia de los diseños de agentes monolíticos, la arquitectura de Hands de OpenFang permite que cada tarea de automatización se ejecute en un entorno aislado (sandbox) sin interferencias. Si un Hand falla, no afecta a las demás tareas en ejecución. Este diseño proporciona estabilidad de nivel empresarial manteniendo la ligereza.

Actualmente, OpenFang ofrece siete Hands integrados que cubren toda la cadena de automatización, desde la recopilación de datos hasta la producción de contenido.

Resumen de los siete Hands

HandFunciónEscenarios de aplicaciónConsumo de recursos
ClipAutomatización de video/audioCreadores de contenido, monitoreo de mediosMedio
LeadGeneración de leads de ventasEquipos de ventas, marketingBajo
CollectorMonitoreo y recopilación de inteligenciaAnálisis de competencia, investigación de mercadoMedio
PredictorPredicción de tendenciasAnálisis de inversiones, investigación de mercadoAlto
ResearcherInvestigación profundaInvestigación académica, redacción de informesAlto
Twitter + BrowserAutomatización de redes sociales y webGestión de redes sociales, web scrapingBajo
Multi-AgentOrquestación de múltiples agentesFlujos de trabajo complejos, automatización empresarialAlto

Estructura de configuración general

Todos los Hands comparten una sintaxis de configuración común:

toml
[hands.clip]enabled = true                    # Habilitar/Deshabilitarschedule = "0 */6 * * *"         # Expresión cron de programacióntimeout = 300                     # Tiempo de espera (segundos)retry = 3                         # Reintentos tras fallonotify_on = ["error", "complete"] # Política de notificacionesworkspace = "./hands/clip"        # Directorio de trabajo independiente

Hand 1: Clip — Automatización de video y audio

Clip es la herramienta definitiva para creadores de contenido, permitiendo procesar automáticamente archivos de video y audio:

toml
[hands.clip]enabled = trueschedule = "0 9 * * 1-5"        # Días laborables a las 9 a.m.[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              # Procesa videos de hasta 1 hora

La capacidad principal de Clip es convertir video/audio largo en texto estructurado. Extrae automáticamente contenido nuevo, genera resúmenes, puntos clave y transcripciones completas. Ideal para equipos que necesitan seguir múltiples canales de video.

Hand 2: Lead — Generación de leads de ventas

Lead se especializa en identificar y extraer información de clientes potenciales a partir de fuentes de datos públicas:

toml
[hands.lead]enabled = trueschedule = "0 */8 * * *"         # Ejecución cada 8 horas[hands.lead.filters]industries = ["SaaS", "Fintech", "HealthTech"]company_size = "10-500"signals = ["job_posting:AI", "funding_round", "tech_stack_change"]exclude_existing = true           # Excluir clientes existentes[hands.lead.outputs]format = "crm_ready"             # Formato compatible con CRM principalesmax_leads_per_run = 50

Lead funciona escaneando múltiples señales —ofertas de empleo, noticias de financiación, cambios en el stack tecnológico— para identificar clientes potenciales con intención de compra. Todos los leads se exportan en un formato listo para CRM, compatible con Salesforce o HubSpot.

Hand 3: Collector — Monitoreo de inteligencia

Collector es un sistema de recopilación de información continuo y personalizable:

toml
[hands.collector]enabled = trueschedule = "0 * * * *"            # Ejecución cada hora[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"     # Filtrado de baja confianzadedup_window = "24h"              # Sin notificaciones duplicadas en 24h

La diferencia entre Collector y Researcher es que Collector es un "radar" continuo que escanea y notifica cambios al instante, mientras que Researcher es un "detector" dirigido para profundizar en temas específicos.

Hand 4: Predictor — Predicción de tendencias

Predictor es el módulo con mayor intensidad de cálculo de los siete Hands; analiza datos históricos para predecir tendencias:

toml
[hands.predictor]enabled = trueschedule = "0 2 * * *"            # Ejecución a las 2 a.m. (intensivo)[hands.predictor.models]time_series = "prophet"           # Modelo de predicción de series temporalessentiment = "finbert"             # Modelo de análisis de sentimiento[hands.predictor.data_sources]reddit = ["r/MachineLearning", "r/technology"]arxiv = ["cs.AI", "cs.CL", "stat.ML"]github = ["trending"]

El resultado de Predictor es un informe de tendencias estructurado que incluye curvas de popularidad de temas emergentes, análisis de sentimiento e intervalos de confianza. Ideal para analistas de inversión e investigadores de mercado.

Hand 5: Researcher — Investigación profunda

Researcher es el Hand más flexible, capaz de realizar investigaciones profundas, multifuente y multietapa sobre cualquier tema:

toml
[hands.researcher]enabled = truetimeout = 600                     # 10 minutos de espera (investigación profunda)[hands.researcher.methods]search_depth = "deep"             # shallow / medium / deepsource_types = ["academic", "news", "social", "code"]cross_validation = true           # Validación cruzadadiversity_lenses = 3              # Análisis multiperspectiva

El resultado de Researcher es un informe estructurado con citas completas, hallazgos principales, puntos de vista opuestos, evaluación de confianza y sugerencias para futuras investigaciones.

Hand 6: Twitter + Browser

Este Hand combinado proporciona capacidades de automatización para redes sociales y navegación web:

toml
[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"

El Hand de Twitter monitorea cuentas y hashtags específicos, mientras que el Hand de Browser proporciona capacidades completas de navegador headless para scraping de datos web.

Hand 7: Orquestación Multi-Agent

El Hand Multi-Agent permite orquestar múltiples agentes en flujos de trabajo complejos. Es el salto de un "agente individual" a un "equipo de agentes":

toml
[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"] },]

Cada subagente puede configurarse con modelos diferentes: Researcher usa un modelo de análisis profundo, Writer un modelo creativo y Reviewer un modelo riguroso.

Casos de uso combinados

En entornos de producción, rara vez se utiliza un solo Hand. Aquí hay dos casos de uso comunes:

Caso 1: Operaciones de contenido automatizado

text
Collector (monitoreo de tendencias) → Researcher (investigación profunda) → Clip (generación de contenido) → Twitter (publicación)

Esta combinación permite una automatización completa desde el descubrimiento de temas hasta la publicación. Collector escanea tendencias cada hora, activa a Researcher para investigar, el informe pasa a Clip para generar resúmenes y finalmente se publica automáticamente en Twitter.

Caso 2: Sistema de inteligencia de ventas

text
Lead (generación de leads) → Researcher (investigación de empresa) → Collector (monitoreo de cambios) → Notificación al equipo de ventas

Lead descubre clientes potenciales diariamente, Researcher investiga el contexto de las empresas de alta prioridad y Collector monitorea cambios clave. El resultado es una lista diaria de "los 10 mejores prospectos de ventas".

Preguntas frecuentes

¿Se pueden desarrollar Hands personalizados?
Sí. OpenFang proporciona un SDK de Hand completo. Puedes escribir un Hand personalizado en Rust y cargarlo mediante la configuración hands.custom. Consulta la sección "Custom Hand Development" en la Wiki oficial.
¿Cómo se transfieren los datos entre Hands?
Los Hands intercambian datos a través de directorios de trabajo compartidos y colas de mensajes. La salida de cada Hand se escribe en una ubicación acordada y el Hand siguiente la lee automáticamente. Para flujos de datos complejos, se recomienda usar el modo pipeline del Hand Multi-Agent.
¿Cuántos Hands pueden ejecutarse simultáneamente?
Depende de tu hardware. En una Raspberry Pi con 4GB de RAM, puedes ejecutar 3-5 Hands ligeros (Lead, Collector, Twitter). En un servidor con 16GB de RAM, puedes ejecutar los siete Hands simultáneamente.
¿Cómo monitoreo el estado de los Hands?
``bash
openfang hands list # Lista todos los Hands y su estado
openfang hands logs clip # Ver logs de un Hand específico
openfang hands stats # Ver estadísticas de ejecución
``

Las métricas de ejecución de todos los Hands también se exponen como endpoints de Prometheus para facilitar la integración con Grafana.

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