Guide de configuration des Hands OpenFang : Maîtrisez les sept modules d'automatisation

Slug: openfang-hands-config-guide Catégorie: usage-guides (Guides d'utilisation) Mots-clés cibles: OpenFang Hands, modules d'automatisation OpenFang, configuration Agent OpenFang Intention de recherche: Informationnelle (l'utilisateur souhaite comprendre et utiliser les Hands OpenFang) Nombre de mots cible: ~2000 mots Langue: fr

Que sont les Hands ?

Les Hands sont le concept central d'OpenFang : chaque Hand représente un module d'automatisation indépendant et composable. À l'image des outils d'un couteau suisse, vous pouvez activer, désactiver et combiner différents Hands selon vos besoins.

Contrairement aux conceptions d'agents monolithiques, l'architecture des Hands d'OpenFang permet à chaque tâche d'automatisation de s'exécuter dans un bac à sable (sandbox) isolé, sans interférence. La défaillance d'un Hand n'affecte pas les autres tâches en cours. Cette conception offre une stabilité de niveau entreprise tout en restant légère.

OpenFang propose actuellement sept Hands intégrés, couvrant l'intégralité de la chaîne d'automatisation, de la collecte de données à la production de contenu.

Aperçu des sept Hands

Structure de configuration générale

Tous les Hands partagent une syntaxe de configuration commune :

[hands.clip]enabled = true                    # Activer/Désactiverschedule = "0 */6 * * *"         # Expression Crontimeout = 300                     # Délai d'expiration (secondes)retry = 3                         # Nombre de tentatives en cas d'échecnotify_on = ["error", "complete"] # Politique de notificationworkspace = "./hands/clip"        # Répertoire de travail dédié

Hand 1 : Clip — Automatisation vidéo et audio

Clip est l'outil idéal pour les créateurs de contenu, permettant de traiter automatiquement les fichiers vidéo et audio :

[hands.clip]enabled = trueschedule = "0 9 * * 1-5"        # Jours de semaine à 9h[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              # Traitement jusqu'à 1 heure de vidéo

La capacité principale de Clip est de transformer de longues vidéos/audios en texte structuré. Il récupère automatiquement les nouveaux contenus, génère des résumés, des points clés et des transcriptions complètes. Idéal pour les équipes suivant de nombreuses chaînes vidéo.

Hand 2 : Lead — Génération de leads

Lead se concentre sur l'identification et l'extraction d'informations sur des clients potentiels à partir de sources publiques :

[hands.lead]enabled = trueschedule = "0 */8 * * *"         # Exécution toutes les 8 heures[hands.lead.filters]industries = ["SaaS", "Fintech", "HealthTech"]company_size = "10-500"signals = ["job_posting:AI", "funding_round", "tech_stack_change"]exclude_existing = true           # Exclure les clients existants[hands.lead.outputs]format = "crm_ready"             # Format compatible avec les CRM majeursmax_leads_per_run = 50

Lead fonctionne en scannant diverses sources de signaux — offres d'emploi, levées de fonds, changements de stack technique — pour identifier des prospects qualifiés. Tous les leads sont exportés dans un format prêt pour le CRM, directement importable dans Salesforce ou HubSpot.

Hand 3 : Collector — Veille informationnelle

Collector est un système de collecte d'informations continu et personnalisable :

[hands.collector]enabled = trueschedule = "0 * * * *"            # Exécution horaire[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"     # Filtrage par confiancededup_window = "24h"              # Pas de notification en double sur 24h

La différence entre Collector et Researcher est que Collector est un "radar" permanent qui scanne et notifie les changements, tandis que Researcher est une "sonde" ciblée pour une exploration approfondie sur un sujet précis.

Hand 4 : Predictor — Prédiction de tendances

Predictor est le module le plus gourmand en calcul, analysant les données historiques pour prédire les tendances :

[hands.predictor]enabled = trueschedule = "0 2 * * *"            # Exécution à 2h du matin (calcul intensif)[hands.predictor.models]time_series = "prophet"           # Modèle de prédiction temporellesentiment = "finbert"             # Modèle d'analyse de sentiment[hands.predictor.data_sources]reddit = ["r/MachineLearning", "r/technology"]arxiv = ["cs.AI", "cs.CL", "stat.ML"]github = ["trending"]

La sortie de Predictor est un rapport de tendance structuré, incluant des courbes de popularité, des analyses de sentiment et des intervalles de confiance. Idéal pour les analystes financiers et les chercheurs en marché.

Hand 5 : Researcher — Recherche approfondie

Researcher est le Hand le plus flexible, capable d'effectuer des recherches multi-sources et multi-étapes sur n'importe quel sujet :

[hands.researcher]enabled = truetimeout = 600                     # Timeout de 10 minutes (recherche longue)[hands.researcher.methods]search_depth = "deep"             # shallow / medium / deepsource_types = ["academic", "news", "social", "code"]cross_validation = true           # Validation croiséediversity_lenses = 3              # Analyse multi-angles

Researcher produit un rapport structuré avec références complètes, incluant les découvertes majeures, les points de vue opposés, une évaluation de la confiance et des pistes de recherche futures.

Hand 6 : Twitter + Browser

Ce Hand combiné offre des capacités d'automatisation pour les réseaux sociaux et la navigation web :

[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"

Le Hand Twitter surveille des comptes et hashtags spécifiques, tandis que le Hand Browser fournit des capacités de navigateur sans tête (headless) pour le scraping web.

Hand 7 : Orchestration Multi-Agent

Le Hand Multi-Agent permet d'orchestrer plusieurs agents dans des workflows complexes. C'est le passage de l'"agent unique" à l'"équipe d'agents" :

[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"] },]

Chaque sous-agent peut être configuré avec un modèle différent : Researcher utilise un modèle d'analyse approfondie, Writer un modèle créatif, et Reviewer un modèle rigoureux.

Cas d'usage combinés

En production, il est rare d'utiliser un seul Hand. Voici deux exemples courants :

Cas 1 : Opérations de contenu automatisées

Collector (veille) → Researcher (recherche) → Clip (génération) → Twitter (promotion)

Cette combinaison automatise tout, de la découverte de sujets à la publication. Collector scanne les tendances, déclenche Researcher pour une étude approfondie, transmet le rapport à Clip pour générer un résumé, puis publie automatiquement via Twitter.

Cas 2 : Système de veille commerciale

Lead (prospection) → Researcher (analyse entreprise) → Collector (suivi) → Notification équipe commerciale

Lead identifie les prospects, Researcher analyse leur contexte, et Collector surveille les changements clés. Le résultat est une liste quotidienne des "10 meilleures opportunités de vente".

FAQ

Prochaines étapes

• Guide d'installation et d'initialisation d'OpenFang : Déployez OpenFang à partir de zéro
• Guide de création de workflows d'automatisation OpenFang : Construisez des processus d'automatisation multi-agents complexes