openfang
Sistema operativo para agentes autónomos escrito en Rust que compila a un único binario de ~32MB. Incluye 7 'Hands' preconfigurados para automatización (contenido, leads, OSINT, redes sociales) con 16 sistemas de seguridad independientes y sandbox WASM.
Ficha actualizada 18 sept 2026, 19:39 · upstream 2 jul 2026, 8:13 · release v0.6.9
Qué es openfang
Descripción editorial construida a partir del repositorio, su documentación y sus señales de mantenimiento.
OpenFang es un sistema operativo para agentes autónomos construido desde cero en Rust, diseñado para ejecutar tareas sin intervención humana continua. A diferencia de los frameworks tradicionales que esperan prompts, OpenFang despliega agentes que operan 24/7 según horarios definidos, construyendo grafos de conocimiento, monitorizando objetivos y generando informes automáticos.
El sistema se compila a un único binario de aproximadamente 32MB, eliminando la necesidad de instalaciones complejas con Docker o dependencias Python. Incluye 16 sistemas de seguridad independientes como sandbox WASM dual-metrado, rastro de auditoría en cadena hash de Merkle y protección contra inyecciones de prompts. Soporta múltiples frameworks (Rust, Node.js, Python) y bases de datos PostgreSQL.
Cuenta con 40 adaptadores de canal integrados para conectividad multiplataforma y 53 herramientas nativas más soporte MCP y A2A. La arquitectura permite activar agentes específicos mediante CLI sin reiniciar el sistema completo, manteniendo estado persistente entre sesiones.
- Generación automática de contenido multimedia: descarga de YouTube, edición con IA y publicación en Telegram/WhatsApp
- Generación de leads cualificados: descubrimiento de prospectos, enriquecimiento web, scoring 0-100 y deduplicación
- Monitorización OSINT continua: detección de cambios, tracking de sentimiento y construcción de grafos de conocimiento
- Predicción con intervalos de confianza: recolección de señales múltiples, razonamiento calibrado y tracking de precisión
- Investigación autónoma multi-fuente: evaluación CRAAP, generación de informes APA en múltiples idiomas
- Gestión de redes sociales: creación de contenido rotativo, programación óptima y cola de aprobaciones
- Arquitectura monolítica en Rust con compilación a único binario (~32MB) sin dependencias externas
- 16 sistemas de seguridad independientes incluyendo sandbox WASM dual-metrado y rastro de auditoría criptográfico
- 40 adaptadores de canal integrados para conectividad multiplataforma nativa
- 7 'Hands' preconfigurados con manifestos HAND.toml, prompts expertos de 500+ palabras y guardrails de aprobación
- Cold start <200ms significativamente inferior a alternativas como LangGraph (2.5s) o CrewAI (3s)
- Soporte nativo para PostgreSQL con persistencia de estado entre reinicios
- Versión pre-1.0 (v0.6.9) con cambios rotos entre versiones menores según documentación oficial
- Requiere fijar commit SHA específico para entornos de producción hasta lanzamiento v1.0
- Dependencia obligatoria de PostgreSQL que requiere configuración previa antes del arranque
- Algunas 'Hands' como Browser requieren aprobación explícita antes de acciones sensibles
- Complejidad media con requisitos de 4 núcleos CPU, 8GB RAM y 20GB disco según análisis técnico
Perfil de infraestructura
Estimación inicial derivada del repositorio y de los servicios detectados.
Despliegue detectado
Qué señales reales de instalación hemos encontrado.
Instalar mediante curl -fsSL https://openfang.sh/install | sh. Configurar PostgreSQL antes del arranque. Para producción, fijar commit SHA específico en lugar de versión. Activar manos específicas con openfang hand activate <nombre>. Verificar estado con openfang hand status <nombre>. El dashboard está disponible en http://localhost:4200 por defecto.
Stack y dependencias
Componentes inferidos a partir de manifests, configuración y documentación.
Puede sustituir a
Relaciones detectadas por el análisis del repositorio y su categoría.
Experiencia real de la comunidad
Ayuda a contrastar la estimación automática con instalaciones reales.
Todavía no hay datos comunitarios para este proyecto.