OpenFang Hands 설정 가이드: 7가지 자동화 기능 모듈 마스터하기
Slug: openfang-hands-config-guide
분류: usage-guides (사용 가이드)
타겟 키워드: OpenFang Hands, OpenFang 자동화 모듈, OpenFang Agent 설정
검색 의도: 정보형 (OpenFang Hands의 이해 및 활용)
목표 분량: ~2000자
언어: ko
Hands란 무엇인가요?
Hands는 OpenFang의 핵심 개념으로, 각 Hand는 독립적이고 조합 가능한 자동화 기능 모듈을 의미합니다. 마치 스위스 아미 나이프의 도구들처럼, 필요에 따라 다양한 Hands를 활성화, 비활성화하거나 조합하여 사용할 수 있습니다.
단일 Agent 설계와 달리, OpenFang의 Hands 아키텍처는 각 자동화 작업을 독립된 샌드박스에서 실행하여 서로 간섭하지 않도록 합니다. 하나의 Hand가 중단되어도 다른 작업에는 영향을 주지 않습니다. 이러한 설계는 경량성을 유지하면서도 엔터프라이즈급 안정성을 제공합니다.
현재 OpenFang은 데이터 수집부터 콘텐츠 제작까지 전체 자동화 경로를 아우르는 7개의 내장 Hands를 제공합니다.
7대 Hands 개요
| Hand | 기능 | 활용 시나리오 | 리소스 소모 |
|---|---|---|---|
| Clip | 영상/음성 콘텐츠 자동화 | 콘텐츠 크리에이터, 미디어 모니터링 | 중 |
| Lead | 영업 리드 발굴 | 영업 팀, 마케팅 | 저 |
| Collector | 정보 모니터링 및 수집 | 경쟁사 분석, 업계 조사 | 중 |
| Predictor | 트렌드 예측 | 투자 분석, 시장 조사 | 고 |
| Researcher | 심층 연구 | 학술 연구, 보고서 작성 | 고 |
| Twitter + Browser | 소셜 미디어 및 웹 자동화 | SNS 운영, 데이터 크롤링 | 저 |
| Multi-Agent | 멀티 Agent 오케스트레이션 | 복잡한 워크플로우, 기업 자동화 | 고 |
공통 설정 구조
모든 Hands는 공통 설정 문법을 공유합니다:
[hands.clip]enabled = true # 활성화/비활성화schedule = "0 */6 * * *" # Cron 스케줄 표현식timeout = 300 # 타임아웃 (초)retry = 3 # 실패 시 재시도 횟수notify_on = ["error", "complete"] # 알림 정책workspace = "./hands/clip" # 독립 작업 디렉토리Hand 1: Clip — 영상 및 음성 자동화
Clip은 콘텐츠 크리에이터를 위한 강력한 도구로, 영상과 음성 콘텐츠를 자동으로 처리합니다:
[hands.clip]enabled = trueschedule = "0 9 * * 1-5" # 평일 매일 오전 9시[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 # 최대 1시간 분량 영상 처리Clip의 핵심 기능은 긴 영상/음성을 구조화된 텍스트로 변환하는 것입니다. 새로운 콘텐츠를 자동으로 가져와 요약, 핵심 포인트, 전체 스크립트를 생성합니다. 많은 영상 채널을 추적해야 하는 팀에 적합합니다.
Hand 2: Lead — 영업 리드 발굴
Lead는 공개 데이터 소스에서 잠재 고객 정보를 식별하고 추출하는 데 집중합니다:
[hands.lead]enabled = trueschedule = "0 */8 * * *" # 8시간마다 실행[hands.lead.filters]industries = ["SaaS", "Fintech", "HealthTech"]company_size = "10-500"signals = ["job_posting:AI", "funding_round", "tech_stack_change"]exclude_existing = true # 기존 고객 제외[hands.lead.outputs]format = "crm_ready" # 주요 CRM 호환 출력 형식max_leads_per_run = 50Lead는 채용 정보, 투자 뉴스, 기술 스택 변경 등 다양한 신호를 스캔하여 구매 의사가 있는 잠재 고객을 식별합니다. 모든 리드는 CRM 준비 완료 형식으로 출력되어 Salesforce나 HubSpot으로 즉시 가져올 수 있습니다.
Hand 3: Collector — 정보 모니터링
Collector는 지속적이고 맞춤화 가능한 정보 수집 시스템입니다:
[hands.collector]enabled = trueschedule = "0 * * * *" # 매시간 실행[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" # 낮은 신뢰도 필터링dedup_window = "24h" # 24시간 내 중복 알림 방지Collector와 Researcher의 차이점은 다음과 같습니다. Collector는 지속적인 '레이더'로서 계속 스캔하며 변화를 즉시 알리고, Researcher는 특정 주제에 대해 깊이 있게 파고드는 '탐지기' 역할을 합니다.
Hand 4: Predictor — 트렌드 예측
Predictor는 7개 Hands 중 연산 집약도가 가장 높은 모듈로, 과거 데이터를 분석하여 트렌드를 예측합니다:
[hands.predictor]enabled = trueschedule = "0 2 * * *" # 매일 새벽 2시 실행 (연산 집약적)[hands.predictor.models]time_series = "prophet" # 시계열 예측 모델sentiment = "finbert" # 감성 분석 모델[hands.predictor.data_sources]reddit = ["r/MachineLearning", "r/technology"]arxiv = ["cs.AI", "cs.CL", "stat.ML"]github = ["trending"]Predictor의 출력물은 신흥 주제의 열기 곡선, 감성 경향, 신뢰 구간을 포함한 구조화된 트렌드 보고서입니다. 투자 분석가와 시장 조사원에게 적합합니다.
Hand 5: Researcher — 심층 연구
Researcher는 가장 유연한 Hand로, 어떤 주제든 다중 소스, 다중 단계의 심층 연구를 수행할 수 있습니다:
[hands.researcher]enabled = truetimeout = 600 # 10분 타임아웃 (심층 연구는 시간이 소요됨)[hands.researcher.methods]search_depth = "deep" # shallow / medium / deepsource_types = ["academic", "news", "social", "code"]cross_validation = true # 교차 검증diversity_lenses = 3 # 다각도 분석Researcher의 결과물은 주요 발견 사항, 반대 의견, 신뢰도 평가 및 향후 연구 방향을 포함하며 전체 인용이 포함된 구조화된 보고서입니다.
Hand 6: Twitter + Browser
이 조합형 Hand는 소셜 미디어 및 웹 브라우징 자동화 기능을 제공합니다:
[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 Hand는 지정된 계정과 해시태그를 모니터링하며, Browser Hand는 웹 데이터 크롤링을 위한 완전한 헤드리스 브라우저 기능을 제공합니다.
Hand 7: Multi-Agent 오케스트레이션
Multi-Agent Hand는 여러 Agent를 복잡한 워크플로우로 구성할 수 있게 합니다. 이는 '단일 Agent'에서 'Agent 팀'으로의 도약을 의미합니다:
[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"] },]각 하위 Agent는 서로 다른 모델을 설정할 수 있습니다. Researcher는 심층 분석 모델, Writer는 창의적 모델, Reviewer는 엄격한 검증 모델을 사용하는 식입니다.
Hands 조합 활용 사례
실제 운영 환경에서는 단일 Hand만 사용하는 경우는 드뭅니다. 다음은 두 가지 일반적인 조합 사례입니다:
사례 1: 자동화된 콘텐츠 운영
Collector(핫이슈 모니터링) → Researcher(심층 조사) → Clip(콘텐츠 생성) → Twitter(홍보 게시)이 조합을 통해 주제 발견부터 콘텐츠 게시까지 완전 자동화가 가능합니다. Collector가 매시간 업계 핫이슈를 스캔하고, 주목할 만한 주제를 발견하면 Researcher가 심층 조사를 수행합니다. 조사 보고서는 Clip을 통해 기사/영상 요약으로 변환되며, 마지막으로 Twitter를 통해 자동으로 게시됩니다.
사례 2: 영업 인텔리전스 시스템
Lead(리드 발굴) → Researcher(기업 조사) → Collector(동향 모니터링) → 영업 팀 알림Lead가 매일 채용 정보와 투자 뉴스에서 잠재 고객을 찾고, Researcher가 우선순위가 높은 리드에 대해 기업 배경 조사를 수행하며, Collector가 기존 리드의 주요 변화를 지속적으로 모니터링합니다. 이 프로세스의 최종 결과물은 '오늘의 영업 기회 TOP 10' 리스트입니다.
자주 묻는 질문
Hands를 직접 개발할 수 있나요?
hands.custom 설정 항목을 통해 로드할 수 있습니다. 자세한 내용은 공식 Wiki의 "Custom Hand Development" 섹션을 참조하세요.Hand 간 데이터는 어떻게 전달되나요?
동시에 최대 몇 개의 Hands를 실행할 수 있나요?
Hands의 실행 상태는 어떻게 모니터링하나요?
bash
openfang hands list # 모든 Hands 및 상태 나열
openfang hands logs clip # 지정된 Hand의 로그 확인
openfang hands stats # Hands 실행 통계 확인
``모든 Hands의 실행 지표는 Prometheus 엔드포인트로 노출되므로 Grafana를 통해 쉽게 모니터링할 수 있습니다.
다음 단계
- OpenFang 설치 및 초기화 가이드: OpenFang 배포 시작하기
- OpenFang 자동화 워크플로우 구축 가이드: 복잡한 멀티 Agent 자동화 프로세스 구축하기