OpenFang Hands 設定ガイド：7つの自動化モジュールを使いこなす
Slug: openfang-hands-config-guide
カテゴリー: usage-guides (使用ガイド)
ターゲットキーワード: OpenFang Hands, OpenFang 自動化モジュール, OpenFang Agent 設定
検索意図: 情報収集（OpenFang Handsの仕組みと利用方法を知りたい）
目標文字数: ~2000文字
言語: ja
Handsとは？
HandsはOpenFangの中核概念であり、各Handは独立した構成可能な自動化モジュールを表します。スイスアーミーナイフのツールのように、ニーズに合わせて必要なHandsを有効化・無効化し、自由に組み合わせることが可能です。
モノリシックなAgent設計とは異なり、OpenFangのHandsアーキテクチャでは、各自動化タスクが独立したサンドボックス内で実行されるため、互いに干渉しません。一つのHandがクラッシュしても、他のタスクには影響を与えません。この設計により、軽量さを保ちつつエンタープライズレベルの安定性を実現しています。
現在、OpenFangはデータ収集からコンテンツ生成まで、自動化の全工程をカバーする7つの内蔵Handsを提供しています。
7つのHands 概要
| Hand | 機能 | 適用シーン | リソース消費 |
|---|---|---|---|
| Clip | 動画/音声コンテンツ自動化 | コンテンツ制作、メディア監視 | 中 |
| Lead | 営業リード発掘 | 営業チーム、マーケティング | 低 |
| Collector | 情報監視・収集 | 競合分析、業界調査 | 中 |
| Predictor | トレンド予測 | 投資分析、市場調査 | 高 |
| Researcher | 深層リサーチ | 学術研究、レポート作成 | 高 |
| Twitter + Browser | SNS・Web自動化 | SNS運用、データスクレイピング | 低 |
| Multi-Agent | マルチエージェント編成 | 複雑なワークフロー、企業自動化 | 高 |
共通設定構造
すべてのHandsは共通の設定構文を共有しています：
[hands.clip]enabled = true # 有効/無効schedule = "0 */6 * * *" # Cronスケジュール式timeout = 300 # タイムアウト（秒）retry = 3 # リトライ回数notify_on = ["error", "complete"] # 通知ポリシーworkspace = "./hands/clip" # 独立作業ディレクトリHand 1: Clip — 動画・音声自動化
Clipはコンテンツクリエイターにとって強力なツールであり、動画や音声コンテンツを自動処理します：
[hands.clip]enabled = trueschedule = "0 9 * * 1-5" # 平日毎朝9時[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 # 最大1時間の動画を処理Clipの核心は、長尺の動画や音声を構造化されたテキストに変換することです。新しいコンテンツを自動的に取得し、要約、キーポイント、全文書き起こしを生成します。大量の動画チャンネルを追跡する必要があるチームに最適です。
Hand 2: Lead — 営業リード発掘
Leadは、公開データソースから潜在顧客を特定・抽出することに特化しています：
[hands.lead]enabled = trueschedule = "0 */8 * * *" # 8時間ごとに実行[hands.lead.filters]industries = ["SaaS", "Fintech", "HealthTech"]company_size = "10-500"signals = ["job_posting:AI", "funding_round", "tech_stack_change"]exclude_existing = true # 既存顧客を除外[hands.lead.outputs]format = "crm_ready" # 主要CRM互換の出力形式max_leads_per_run = 50Leadは、求人情報、資金調達ニュース、技術スタックの変更など、複数のシグナルソースをスキャンして購入意欲のある潜在顧客を特定します。すべてのリードはCRM対応形式で出力され、SalesforceやHubSpotに直接インポート可能です。
Hand 3: Collector — 情報監視
Collectorは、継続的かつカスタマイズ可能な情報収集システムです：
[hands.collector]enabled = trueschedule = "0 * * * *" # 毎時実行[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" # 低信頼度フィルタリングdedup_window = "24h" # 24時間以内の重複通知を防止CollectorとResearcherの違いは、Collectorが継続的な「レーダー」であるのに対し、Researcherは特定のトピックを深掘りする「探査機」である点です。
Hand 4: Predictor — トレンド予測
Predictorは7つのHandsの中で最も計算負荷が高く、過去データを分析してトレンドを予測します：
[hands.predictor]enabled = trueschedule = "0 2 * * *" # 毎日午前2時に実行（計算負荷高）[hands.predictor.models]time_series = "prophet" # 時系列予測モデルsentiment = "finbert" # 感情分析モデル[hands.predictor.data_sources]reddit = ["r/MachineLearning", "r/technology"]arxiv = ["cs.AI", "cs.CL", "stat.ML"]github = ["trending"]Predictorの出力は、新興トピックのトレンド曲線、感情傾向、信頼区間を含む構造化されたレポートです。投資アナリストや市場調査担当者に適しています。
Hand 5: Researcher — 深層リサーチ
Researcherは最も柔軟なHandであり、あらゆるトピックに対して多ソース・多段階の深層リサーチを行います：
[hands.researcher]enabled = truetimeout = 600 # 10分タイムアウト（深層リサーチは時間がかかるため）[hands.researcher.methods]search_depth = "deep" # shallow / medium / deepsource_types = ["academic", "news", "social", "code"]cross_validation = true # ソース間検証diversity_lenses = 3 # 多角的な分析Researcherの出力は、主要な発見、対立する意見、信頼度評価、今後の研究の方向性を含む、引用付きの構造化レポートです。
Hand 6: Twitter + Browser
この組み合わせHandは、SNSとWebブラウジングの自動化機能を提供します：
[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"Twitter Handは指定されたアカウントやハッシュタグを監視し、Browser HandはWebデータスクレイピングのための完全なヘッドレスブラウザ機能を提供します。
Hand 7: Multi-Agent 編成
Multi-Agent Handは、複数のAgentを複雑なワークフローに編成できます。「単一のAgent」から「Agentチーム」への進化です：
[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"] },]各サブAgentには異なるモデルを設定可能です。Researcherには深層分析モデル、Writerにはクリエイティブモデル、Reviewerには厳格な検証モデルを割り当てるといった運用が可能です。
Handsの組み合わせ事例
実際の運用では、単一のHandのみを使用するケースは稀です。以下に2つの一般的な組み合わせ事例を紹介します：
事例1：自動コンテンツ運用
Collector（トレンド監視）→ Researcher（深層調査）→ Clip（コンテンツ生成）→ Twitter（投稿・拡散）この組み合わせにより、トピック発見からコンテンツ公開までの完全自動化が実現します。Collectorが毎時業界のトレンドをスキャンし、注目すべきトピックを発見するとResearcherが深層調査を開始。調査レポートをClipが記事や動画要約に変換し、最後にTwitterで自動投稿します。
事例2：営業インテリジェンスシステム
Lead（リード発掘）→ Researcher（企業調査）→ Collector（動向監視）→ 営業チームへ通知Leadが求人情報や資金調達ニュースから潜在顧客を毎日発掘し、Researcherが優先度の高いリードに対して企業背景を調査。Collectorが既存リードの重要な変化を継続的に監視します。このプロセスの出力は、「今日最も有望な10の営業機会」リストとなります。
よくある質問
Handsは独自に開発できますか？
hands.custom設定項目から読み込むことができます。詳細は公式Wikiの「Custom Hand Development」セクションを参照してください。Hand間でデータはどのように受け渡されますか？
同時にいくつのHandsを実行できますか？
Handsの実行状態を監視するには？
bash
openfang hands list # すべてのHandsと状態を表示
openfang hands logs clip # 指定したHandのログを表示
openfang hands stats # Handsの実行統計を表示
``すべてのHandsの実行メトリクスはPrometheusエンドポイントとしても公開されるため、Grafanaでの監視も容易です。
次のステップ
- OpenFang インストールと初期設定ガイド：ゼロからOpenFangをデプロイする
- OpenFang 自動化ワークフロー構築ガイド：複雑なマルチエージェント自動化フローを構築する