Hướng dẫn cấu hình OpenFang Hands: Làm chủ bảy mô-đun tự động hóa

Slug: openfang-hands-config-guide Danh mục: usage-guides (Hướng dẫn sử dụng) Từ khóa mục tiêu: OpenFang Hands, mô-đun tự động hóa OpenFang, cấu hình OpenFang Agent Ý định tìm kiếm: Thông tin (Người dùng muốn tìm hiểu và sử dụng OpenFang Hands) Số lượng từ mục tiêu: ~2000 từ Ngôn ngữ: vi

Hands là gì?

Hands là khái niệm cốt lõi của OpenFang—mỗi Hand đại diện cho một mô-đun năng lực tự động hóa độc lập và có thể kết hợp. Giống như các công cụ trên một con dao đa năng, bạn có thể bật, tắt và kết hợp các Hands khác nhau tùy theo nhu cầu.

Khác với thiết kế Agent nguyên khối, kiến trúc Hands của OpenFang cho phép mỗi tác vụ tự động hóa chạy trong một sandbox riêng biệt mà không gây nhiễu lẫn nhau. Một Hand bị lỗi sẽ không ảnh hưởng đến các tác vụ đang chạy khác. Thiết kế này vừa duy trì sự gọn nhẹ, vừa mang lại độ ổn định cấp doanh nghiệp.

Hiện tại, OpenFang cung cấp bảy Hands tích hợp sẵn, bao phủ toàn bộ chuỗi tự động hóa từ thu thập dữ liệu đến sản xuất nội dung.

Tổng quan về bảy Hands

Cấu trúc cấu hình chung

Tất cả các Hands đều chia sẻ một cú pháp cấu hình chung:

[hands.clip]enabled = true                    # Bật/Tắtschedule = "0 */6 * * *"         # Biểu thức lịch Crontimeout = 300                     # Thời gian chờ (giây)retry = 3                         # Số lần thử lại khi lỗinotify_on = ["error", "complete"] # Chính sách thông báoworkspace = "./hands/clip"        # Thư mục làm việc độc lập

Hand 1: Clip — Tự động hóa Video và Âm thanh

Clip là công cụ đắc lực cho người sáng tạo nội dung, có thể tự động xử lý nội dung video và âm thanh:

[hands.clip]enabled = trueschedule = "0 9 * * 1-5"        # 9 giờ sáng mỗi ngày trong tuần[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              # Xử lý video tối đa 1 giờ

Khả năng cốt lõi của Clip là chuyển đổi video/âm thanh dài thành văn bản có cấu trúc. Nó tự động lấy nội dung mới, tạo tóm tắt, các điểm chính và bản ghi đầy đủ. Phù hợp cho các đội ngũ cần theo dõi nhiều kênh video.

Hand 2: Lead — Khai thác khách hàng tiềm năng

Lead tập trung vào việc nhận diện và trích xuất thông tin khách hàng tiềm năng từ các nguồn dữ liệu công khai:

[hands.lead]enabled = trueschedule = "0 */8 * * *"         # Chạy mỗi 8 giờ[hands.lead.filters]industries = ["SaaS", "Fintech", "HealthTech"]company_size = "10-500"signals = ["job_posting:AI", "funding_round", "tech_stack_change"]exclude_existing = true           # Loại trừ khách hàng hiện có[hands.lead.outputs]format = "crm_ready"             # Định dạng tương thích với CRM phổ biếnmax_leads_per_run = 50

Cách hoạt động của Lead là quét nhiều nguồn tín hiệu—tin tuyển dụng, tin gọi vốn, thay đổi công nghệ—để nhận diện khách hàng tiềm năng có ý định mua hàng. Tất cả khách hàng tiềm năng sẽ được xuất ra định dạng sẵn sàng cho CRM, có thể nhập trực tiếp vào Salesforce hoặc HubSpot.

Hand 3: Collector — Giám sát thông tin

Collector là hệ thống thu thập thông tin liên tục và có thể tùy chỉnh:

[hands.collector]enabled = trueschedule = "0 * * * *"            # Chạy mỗi giờ[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"     # Lọc độ tin cậy thấpdedup_window = "24h"              # Không thông báo trùng lặp trong 24 giờ

Sự khác biệt giữa Collector và Researcher là: Collector là "radar" liên tục—nó luôn quét và thông báo ngay khi phát hiện thay đổi; Researcher là "thiết bị dò tìm" có định hướng—đào sâu vào một chủ đề cụ thể.

Hand 4: Predictor — Dự báo xu hướng

Predictor là mô-đun tiêu tốn tài nguyên tính toán nhất trong bảy Hands, nó phân tích dữ liệu lịch sử để dự báo xu hướng:

[hands.predictor]enabled = trueschedule = "0 2 * * *"            # Chạy lúc 2 giờ sáng mỗi ngày (tính toán chuyên sâu)[hands.predictor.models]time_series = "prophet"           # Mô hình dự báo chuỗi thời giansentiment = "finbert"             # Mô hình phân tích cảm xúc[hands.predictor.data_sources]reddit = ["r/MachineLearning", "r/technology"]arxiv = ["cs.AI", "cs.CL", "stat.ML"]github = ["trending"]

Đầu ra của Predictor là một báo cáo xu hướng có cấu trúc, bao gồm biểu đồ nhiệt độ của các chủ đề mới nổi, xu hướng cảm xúc và khoảng tin cậy. Phù hợp cho các nhà phân tích đầu tư và nghiên cứu thị trường.

Hand 5: Researcher — Nghiên cứu chuyên sâu

Researcher là Hand linh hoạt nhất, có khả năng thực hiện nghiên cứu chuyên sâu đa nguồn, đa vòng cho bất kỳ chủ đề nào:

[hands.researcher]enabled = truetimeout = 600                     # Thời gian chờ 10 phút (nghiên cứu sâu tốn nhiều thời gian)[hands.researcher.methods]search_depth = "deep"             # shallow / medium / deepsource_types = ["academic", "news", "social", "code"]cross_validation = true           # Xác thực chéo nguồndiversity_lenses = 3              # Phân tích đa góc nhìn

Đầu ra của Researcher là một báo cáo có cấu trúc với đầy đủ trích dẫn, bao gồm các phát hiện chính, quan điểm đối lập, đánh giá độ tin cậy và các hướng nghiên cứu tiếp theo.

Hand 6: Twitter + Browser

Hand kết hợp này cung cấp khả năng tự động hóa mạng xã hội và duyệt 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"

Twitter Hand giám sát các tài khoản và hashtag được chỉ định, Browser Hand cung cấp khả năng trình duyệt không giao diện (headless) để cào dữ liệu web.

Hand 7: Điều phối Multi-Agent

Multi-Agent Hand có thể điều phối nhiều Agent thành quy trình làm việc phức tạp. Đây là bước nhảy vọt từ "một Agent đơn lẻ" sang "một đội ngũ Agent":

[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"] },]

Mỗi Agent con có thể được cấu hình với các mô hình khác nhau: Researcher sử dụng mô hình phân tích sâu, Writer sử dụng mô hình sáng tạo, và Reviewer sử dụng mô hình nghiêm ngặt.

Các kịch bản kết hợp Hands

Trong thực tế sản xuất, hiếm khi chỉ sử dụng một Hand duy nhất. Dưới đây là hai kịch bản kết hợp phổ biến:

Kịch bản 1: Vận hành nội dung tự động

Collector (giám sát xu hướng) → Researcher (nghiên cứu sâu) → Clip (tạo nội dung) → Twitter (đăng bài quảng bá)

Bộ kết hợp này có thể đạt được sự tự động hóa hoàn toàn từ khâu phát hiện chủ đề đến xuất bản nội dung. Collector quét các xu hướng ngành mỗi giờ, khi phát hiện chủ đề đáng chú ý sẽ kích hoạt Researcher để nghiên cứu sâu, báo cáo nghiên cứu được chuyển cho Clip để chuyển đổi thành tóm tắt bài viết/video, và cuối cùng tự động đăng qua Twitter.

Kịch bản 2: Hệ thống thông tin tình báo bán hàng

Lead (khai thác khách hàng) → Researcher (nghiên cứu công ty) → Collector (giám sát biến động) → Thông báo cho đội ngũ bán hàng

Lead phát hiện khách hàng tiềm năng từ tin tuyển dụng và tin gọi vốn mỗi ngày, Researcher thực hiện nghiên cứu bối cảnh công ty cho các khách hàng ưu tiên cao, Collector liên tục giám sát các thay đổi quan trọng của khách hàng hiện có. Đầu ra của toàn bộ quy trình là danh sách "10 cơ hội bán hàng tốt nhất hôm nay".

Câu hỏi thường gặp

Bước tiếp theo

• Hướng dẫn cài đặt và khởi tạo OpenFang: Triển khai OpenFang từ con số không
• Hướng dẫn xây dựng quy trình tự động hóa OpenFang: Xây dựng quy trình tự động hóa đa Agent phức tạp