OpenFang以Rust构建AI智能体操作系统，通过WASM沙箱与多层安全机制，实现内核级调度与隔离，并以Hands形态让智能体全天候自主运行，重构自动化生产力模式。
OpenFang把AI智能体从“聊天工具”升级成“操作系统级进程”，而且是用137k行Rust代码硬生生敲出来的，还MIT开源。
灵感来自OpenClaw，但目标更野——直接冲到kernel level，也就是内核层，把智能体当成Linux进程一样管理。
很多人脑子里的AI智能体还是那种坐在那儿等输入的“电子客服”。敲一句，它回一句。就像你家里那台只会等指令的电饭煲。现在OpenFang说一句话：够了。智能体应该像操作系统里的进程一样，被调度、被隔离、被计费、被干掉。听起来像军训现场，其实是生产级安全架构。
从OpenClaw到OpenFang：灵感进化成内核级野心
OpenFang团队公开表达对OpenClaw的喜爱，这种喜欢很实在。OpenClaw启发了很多设计思路，但当目标变成“内核级操作系统”时，事情就完全不同。你可以把OpenClaw理解为优秀的应用层框架，而OpenFang直接往操作系统内核走。
什么叫内核级？你打开Linux，进程调度、内存分配、资源管理都在内核层完成。OpenFang做的事情类似：智能体不再只是代码段，而是运行在统一内核调度之下的“可管理单位”。这一步意味着结构升级。结构升级带来秩序。秩序带来安全和规模化。
这是一种架构上的跃迁。你可以把它理解成，从“开发一个APP”升级成“开发Android系统”。层级完全不同，控制力完全不同，风险管理能力完全不同。
WASM沙箱：把智能体关进安全笼子
智能体运行在WASM sandbox里。WASM也就是WebAssembly，一种可以安全执行代码的轻量运行时。你可以把WASM沙箱理解成透明玻璃房。智能体在里面跑得飞快，外面世界看得一清二楚，伸手却够不到。
操作系统会调度这些WASM实例，就像Linux调度进程一样。内核负责资源分配，CPU时间片给多少，内存用多少，I/O访问权限在哪里，都由内核决定。智能体想乱跑？资源配额直接控制。行为异常？内核直接终止。
这就是操作系统思维。与其靠“信任模型”，不如靠“架构隔离”。给LLM工具却没有隔离，相当于把钥匙递给一个超级聪明又极度执行力爆表的实体。OpenFang选择了系统级隔离，因为系统级隔离等于物理边界。
内核调度与资源计量：像管理进程一样管理AI
在Linux里，进程调度是核心能力。CPU时间片轮转，内存页分配，IO控制，全部在内核层处理。OpenFang把这个思想移植到AI智能体。
智能体不再是随便运行的脚本，而是被kernel schedule。谁先运行，运行多久，资源消耗多少，都有清晰控制。资源metering机制让每个智能体的CPU和内存使用都有账本记录。
当资源管理变成系统功能，规模扩展自然变得顺滑。十个智能体、上百个智能体、上千个智能体，调度逻辑都统一。系统知道谁忙谁闲，谁消耗高，谁贡献大。这种清晰感，就是操作系统的力量。
16层安全机制：不是一个锁，是一整栋防火墙大楼
OpenFang在核心内置了16层安全机制。WASM沙箱只是其中之一。还有Merkle hash-chain审计链、taint tracking机密追踪、signed agent manifests签名清单、prompt injection detection提示词注入检测、SSRF protection服务器端请求伪造防护。
每一层安全机制独立工作。独立意味着层与层之间互相增强。就像一栋大楼有门禁、摄像头、保安、报警器、巡逻系统，每一个都单独运行。组合起来形成纵深防御。
Merkle hash-chain提供不可篡改审计轨迹。每个行为都能追溯。Taint tracking让机密数据带上“染色标记”，流向哪里系统都清楚。Prompt injection detection让模型输入得到实时扫描。SSRF protection封堵网络层攻击路径。
当16层防护叠加，安全从“依赖提示词”升级为“系统工程”。这是结构性安全，而结构性安全直接决定生产环境可靠度。
Rogue处理机制：智能体失控直接终止
在Linux世界里，失控进程会被kill。OpenFang同样提供这一能力。智能体行为异常，资源暴涨，或者偏离安全边界，内核可以直接终止。
这不是情绪化决策，而是系统级策略。系统根据预设规则运行。规则由架构决定。架构保证一致性。
这种“可终止性”是工程思维的核心。任何自动化系统都需要可回收能力。可回收意味着风险上限可控。风险可控意味着规模扩展有信心。
Hands：让智能体真正“上班”
接下来进入最有戏剧张力的部分：Hands。
目前大多数AI智能体像客服机器人，坐在那里等人敲字。Hands完全不同。激活之后自动运行，按schedule执行任务，全天候工作。
Lead Hand每天早上自动搜集潜在客户，评分、去重、整理，然后推送到Telegram。Researcher Hand在夜间完成引用规范的研究报告。Collector Hand持续监控目标，构建知识图谱。
这里发生了角色反转。你不再围着智能体转，智能体围着你转。你睡觉，它工作。你醒来，成果已经在消息列表里。
这是一种生产力结构改变。时间维度被延展。自动化从“即时响应”升级为“持续执行”。
Schedule驱动：从对话模型到任务模型
Hands的核心逻辑是schedule驱动。任务按照时间表运行。无需人工prompt触发。
对话模型是事件驱动。你输入，它输出。任务模型是时间驱动。时间到达，自动执行。这种转变非常关键。
时间驱动模型意味着真正的工作流自动化。营销线索生成、信息监控、市场情报分析、报告撰写，都可以排入时间轴。
当时间成为触发器，智能体拥有“工作日程”。这种概念更接近真实员工。
持续监控与知识图谱构建
Collector Hand持续监控目标并构建knowledge graph。知识图谱是一种结构化信息网络，用节点和边表示实体与关系。
持续监控带来数据流。数据流进入图谱结构，图谱随时间扩展。结构化数据带来推理基础。
当信息积累形成图谱，分析能力自然增强。预测、关联分析、趋势识别都建立在结构之上。
这种机制体现系统设计思维：数据收集、结构构建、持续更新、反馈优化。
MIT License与开源生态
137k行Rust代码，MIT License发布。这种许可证允许自由使用和修改。开源带来透明度。透明度增强信任。
Rust语言选择带来内存安全和性能优势。高性能系统级语言适合构建内核式架构。
代码规模本身也说明工程复杂度。十几万行代码意味着完整系统，而不是概念验证项目。
整体架构逻辑总结
把所有模块串起来，可以看到清晰链条：
Rust构建核心 → WASM沙箱隔离 → 内核调度与资源计量 → 16层安全机制 → Rogue终止策略 → Hands自动运行 → Schedule驱动执行 → 持续监控与结构化输出。
每一个环节强化下一个环节。内核提供调度基础。沙箱提供隔离。
安全层提供纵深防御。Hands提供应用层能力。整体形成闭环。
当架构形成闭环，系统具备可扩展性与可控性。智能体从聊天工具进化为操作系统级生产力单元。
情感爆点：你醒来时，工作已经完成
想象一下场景。夜晚进入深度睡眠。
系统内核调度智能体。
Researcher Hand抓取数据、验证引用、生成报告。
Lead Hand扫描市场，筛选线索。
Collector Hand监控目标变化。
清晨睁眼，Telegram提示音响起。成果已经准备完毕。你体验到时间被放大的感觉。
这种感觉源于结构设计。结构设计决定体验。体验改变行为模式。
当智能体成为24/7运行的系统进程，工作从“即时互动”升级为“持续生产”。
以下是对 RightNow‑AI/openfang（项目主页：https://github.com/RightNow-AI/openfang ）的全面介绍，帮助你快速了解它是什么、能做什么、核心特性和发展方向：
OpenFang 是什么？
OpenFang 是一个开源的 “Agent Operating System” —— 智能体操作系统，用 Rust 语言从零构建，目标不是单纯的聊天机器人框架或 Python 封装库，而是一个能 真正自主运行 智能体的生产级平台。
它定位为“Agent Operating System”（智能体操作系统），能够让一组智能体在后台 24/7 持续运行、自动收集信息、处理任务并输出结果，而不是等用户敲一条命令再响应。
⚙️ 核心理念：Agents That *Really* Work For You
传统的智能体框架是“你问我答”，但 OpenFang 的设计理念是：
智能体主动执行任务，不需要每次输入提示语；
可设置定时任务、流程规范和自动执行策略；
可用来抓取数据、生成线索、运营社交账号、整理分析报告等。
它把这些自动化智能体称作 Hands（手），每个 Hand 都是一个自主能力包。
Hands：真正能动起来的智能体
OpenFang 默认内置了多个 Hands，每个都有明确的自动执行目标，例如：
* Clip — 处理视频：把视频拆分成短片、有字幕、有封面，并发布到 Telegram/WhatsApp。
* Lead — 潜在客户挖掘：每天自动搜索、丰富信息、评分和去重，并输出 CSV/JSON/Markdown。
* Collector — OSINT 情报收集：连续监控目标变化、情绪分析、构建知识图谱并发出关键警报。
* Predictor — 预测引擎：收集信号、构建推理链、生成带置信区间的预测并自我校准。
* Researcher — 自动化调研员：跨来源验证信息、按学术标准生成引用报告。
* Twitter (X) Manager — 自动发布和互动管理，根据策略安排内容与回应。
* Browser — 网络自动化：模拟浏览器执行复杂流程（会话、表单、点击等），其中有重要操作需人工批准。
这些 Hands 可以独立运行、按计划触发、对外发送结果等，是 OpenFang 的执行引擎。 ([GitHub][1])
主要特点和优势
✔️ 一体化系统
整个 OpenFang 编译后是一个 单独的可执行文件（约 32MB），无需复杂依赖。
✔️ Rust 架构
使用 Rust 构建，强调高性能、安全性、稳定性，并设置了严格的代码质量（比如大量测试、零 clippy 警告）。
✔️ Autonomous（自主运行）
与需人工交互的智能体不同，它可以在后台持续运行，做周期任务和多阶段工作流程。
✔️ 安全与 Guardrails
在执行敏感操作（例如购买类任务）时，有“批准门”机制来避免失控行为。
✔️ 可定制与扩展
你可以自己定义 Hand 包（包括配置、实用工具、提示语及执行步骤），并发布到《FangHub》。
与其他智能体框架对比
官方文档里指出，OpenFang 和其他主流智能体生态（如 OpenClaw/ZeroClaw/CrewAI/AutoGen/LangGraph）相比有一些不同的关注点：
✅ 更快冷启动时间
✅ 更丰富的运行时适配通道（例如支持 40+ 消息平台）
✅ 更深层次的安全策略
这显示了它对于生产级连续运行的重视。
一句话战略定位总结：
ZeroClaw代表“极致轻量工具框架”。
OpenFang代表“内核级智能体操作系统”。
其余几家代表“应用层多功能框架”。
如果目标是研究型开发、轻量测试环境、单机运行，ZeroClaw体质非常吸引人。
如果目标是构建长期运行、可调度、可隔离、可审计、跨平台分发的生产级智能体系统，OpenFang在架构层面优势非常明显。
如果已经深度绑定某个框架生态，迁移成本也要纳入考量。
使用与入门
根据官方文档和 README，你可以通过类似这样的命令快速启动：
bash
curl -fsSL https://openfang.sh/install | sh
openfang init
openfang start
然后访问本地仪表盘查看运行状态。
文档与生态
* 完整文档覆盖安装、架构、配置、通道适配、模板和开发指南。
* 支持丰富能力集：60+ 技能、30+ 模板、40+ 通道。
小结
OpenFang 是一个开源但定位更像产品级系统的智能体平台，强调自主执行、模块化能力、Rust 性能和生产环境稳定性。它不仅能做“对话”，还能做定时任务、监控、内容生成、预测和自动化操作，是一个面向自动化智能体未来的全栈解决方案。