Guia de Configuração do OpenFang Hands: Domine os Sete Módulos de Automação

Slug: openfang-hands-config-guide Categoria: usage-guides (Guias de Uso) Palavras-chave: OpenFang Hands, Módulos de Automação OpenFang, Configuração de Agente OpenFang Intenção de busca: Informativa (usuários que desejam entender e usar o OpenFang Hands) Contagem de palavras: ~2000 palavras Idioma: pt

O que são Hands?

Hands são o conceito central do OpenFang — cada Hand representa um módulo de capacidade de automação independente e combinável. Como as ferramentas de um canivete suíço, você pode ativar, desativar e combinar diferentes Hands conforme sua necessidade.

Diferente do design de agentes monolíticos, a arquitetura de Hands do OpenFang permite que cada tarefa de automação seja executada em um sandbox independente, sem interferências. A falha de um Hand não afeta outras tarefas em execução. Esse design oferece estabilidade de nível empresarial enquanto mantém a leveza do sistema.

Atualmente, o OpenFang oferece sete Hands integrados, cobrindo toda a cadeia de automação, desde a coleta de dados até a produção de conteúdo.

Visão Geral dos Sete Hands

Estrutura de Configuração Geral

Todos os Hands compartilham uma sintaxe de configuração comum:

[hands.clip]enabled = true                    # Ativar/Desativarschedule = "0 */6 * * *"         # Expressão Cron de agendamentotimeout = 300                     # Tempo limite (segundos)retry = 3                         # Número de tentativas em caso de falhanotify_on = ["error", "complete"] # Política de notificaçãoworkspace = "./hands/clip"        # Diretório de trabalho independente

Hand 1: Clip — Automação de Vídeo e Áudio

O Clip é uma ferramenta poderosa para criadores de conteúdo, capaz de processar automaticamente arquivos de vídeo e áudio:

[hands.clip]enabled = trueschedule = "0 9 * * 1-5"        # Dias úteis às 9h da manhã[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              # Processa vídeos de até 1 hora

A principal capacidade do Clip é converter vídeos/áudios longos em texto estruturado. Ele busca novos conteúdos automaticamente, gerando resumos, pontos-chave e transcrições completas. Ideal para equipes que precisam acompanhar diversos canais de vídeo.

Hand 2: Lead — Mineração de Leads de Vendas

O Lead foca em identificar e extrair informações de clientes potenciais a partir de fontes de dados públicas:

[hands.lead]enabled = trueschedule = "0 */8 * * *"         # Executa a 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 compatível com CRMs popularesmax_leads_per_run = 50

O Lead funciona escaneando múltiplos sinais — anúncios de vagas, notícias de rodadas de investimento, mudanças de stack tecnológica — para identificar clientes com intenção de compra. Todos os leads são exportados em formato pronto para CRM, podendo ser importados diretamente no Salesforce ou HubSpot.

Hand 3: Collector — Monitoramento de Inteligência

O Collector é um sistema de coleta de informações contínuo e personalizável:

[hands.collector]enabled = trueschedule = "0 * * * *"            # Executa a 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"     # Filtro de baixa confiançadedup_window = "24h"              # Sem notificações duplicadas em 24h

A diferença entre o Collector e o Researcher é: o Collector é um "radar" contínuo — ele monitora constantemente e notifica mudanças imediatas; o Researcher é um "detector" direcionado — realiza uma investigação profunda sobre um tema específico.

Hand 4: Predictor — Previsão de Tendências

O Predictor é o módulo com maior intensidade computacional dos sete Hands, analisando dados históricos para prever tendências:

[hands.predictor]enabled = trueschedule = "0 2 * * *"            # Executa às 2h da manhã (intensivo em processamento)[hands.predictor.models]time_series = "prophet"           # Modelo de previsão de série temporalsentiment = "finbert"             # Modelo de análise de sentimento[hands.predictor.data_sources]reddit = ["r/MachineLearning", "r/technology"]arxiv = ["cs.AI", "cs.CL", "stat.ML"]github = ["trending"]

O resultado do Predictor é um relatório de tendências estruturado, contendo curvas de popularidade de tópicos emergentes, análise de sentimento e intervalos de confiança. Ideal para analistas de investimento e pesquisadores de mercado.

Hand 5: Researcher — Pesquisa Profunda

O Researcher é o Hand mais flexível, capaz de realizar pesquisas profundas, multi-fonte e multi-etapas sobre qualquer tema:

[hands.researcher]enabled = truetimeout = 600                     # Tempo limite de 10 minutos (pesquisas profundas levam mais tempo)[hands.researcher.methods]search_depth = "deep"             # shallow (raso) / medium (médio) / deep (profundo)source_types = ["academic", "news", "social", "code"]cross_validation = true           # Validação cruzada entre fontesdiversity_lenses = 3              # Análise sob múltiplas perspectivas

O resultado do Researcher é um relatório estruturado com referências completas, incluindo descobertas principais, pontos de vista opostos, avaliação de confiança e direções para pesquisas futuras.

Hand 6: Twitter + Browser

Este Hand combinado oferece capacidades de automação para redes sociais e navegação 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"

O Hand do Twitter monitora contas e hashtags específicas, enquanto o Hand do Browser fornece capacidades completas de navegador headless para web scraping.

Hand 7: Orquestração Multi-Agent

O Hand Multi-Agent permite orquestrar vários agentes em fluxos de trabalho complexos. É o salto de "agente único" para "equipe de agentes":

[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 pode ser configurado com modelos diferentes: o Researcher usa um modelo de análise profunda, o Writer usa um modelo criativo e o Reviewer usa um modelo rigoroso.

Casos de Uso Combinados

Na prática, raramente se utiliza apenas um Hand. Aqui estão dois casos de combinação comuns:

Caso 1: Operações de Conteúdo Automatizadas

Collector (monitora tendências) → Researcher (pesquisa profunda) → Clip (gera conteúdo) → Twitter (publica e promove)

Este conjunto permite a automação total desde a descoberta de tópicos até a publicação. O Collector escaneia tendências do setor a cada hora; ao encontrar um tópico relevante, aciona o Researcher para uma pesquisa profunda. O relatório é enviado ao Clip para gerar resumos de artigos/vídeos e, finalmente, publicado automaticamente via Twitter.

Caso 2: Sistema de Inteligência de Vendas

Lead (minera leads) → Researcher (pesquisa a empresa) → Collector (monitora dinâmicas) → Notifica equipe de vendas

O Lead descobre clientes potenciais diariamente através de vagas e notícias de investimento; o Researcher realiza uma pesquisa de background sobre leads de alta prioridade; o Collector monitora mudanças críticas nos leads existentes. O resultado do fluxo é uma lista diária das "10 melhores oportunidades de vendas".

Perguntas Frequentes

Próximos Passos

• Guia de Instalação e Inicialização do OpenFang: Implante o OpenFang do zero
• Guia de Construção de Fluxos de Trabalho Automatizados do OpenFang: Construa fluxos de automação multi-agente complexos