使用 Rust 构建的开源 Agent OS。24 个 crate。2,100+ 测试。零 clippy 警告。

English | 中文 | 日本語 | 한국어 | Español | Deutsch | Polski | Français | Українська

网站 • 文档 • 贡献 • Discord

LibreFang 是一个 Agent 操作系统 — 用 Rust 从头构建的完整自主 AI 智能体运行平台。不是聊天机器人框架，不是 Python 包装器。

传统智能体框架等待你的输入。LibreFang 运行为你工作的智能体 — 按计划全天候运行，监控目标、生成线索、管理社交媒体，并向控制台报告。

LibreFang 是 RightNow-AI/openfang 的社区分支，采用开放治理和合并优先的 PR 政策。详见 GOVERNANCE.md。

# 安装 (Linux/macOS/WSL)
curl -fsSL https://librefang.ai/install.sh | sh

# 或通过 Cargo 安装
cargo install --git https://github.com/librefang/librefang librefang-cli

# 启动 — 首次运行时自动初始化，仪表盘位于 http://localhost:4545
librefang start

# 或者手动运行设置向导以进行交互式的提供商选择
# librefang init

brew install librefang              # CLI (stable) — 官方 homebrew-core

brew tap librefang/tap
brew install --cask librefang       # Desktop (stable)
# Beta/RC 渠道：
# brew install librefang-beta       # 或 librefang-rc
# brew install --cask librefang-rc  # 或 librefang-beta

# 导入并在本地信任 LibreFang 软件包签名密钥
curl -fsSL https://packages.librefang.ai/librefang.gpg -o /tmp/librefang.gpg
sudo pacman-key --add /tmp/librefang.gpg
sudo pacman-key --finger 2C325B0F88706ED99C45E216DD09DC7D3E70E1E9
sudo pacman-key --lsign-key 2C325B0F88706ED99C45E216DD09DC7D3E70E1E9

[librefang]
Server = https://packages.librefang.ai/arch/$arch

sudo pacman -Syu librefang-bin

sudo pacman -Syu librefang-desktop-bin

docker run -p 4545:4545 ghcr.io/librefang/librefang

Hands 是一种自主的能力包，无需输入提示词即可按计划独立运行。每个 Hand 由一个 HAND.toml 清单、一个系统提示词（system prompt）以及从您配置的环境中加载的可选 SKILL.md 文件来定义 hands_dir。

Hand 的定义示例（Researcher, Collector, Predictor, Strategist, Analytics, Trader, Lead, Twitter, Reddit, LinkedIn, Clip, Browser, API Tester, DevOps）可以在社区的 Hands 仓库中找到。

# 安装一个社区 Hand，然后：
librefang hand activate researcher   # 立即开始工作
librefang hand status researcher     # 查看进度
librefang hand list                  # 查看所有 Hands

自定义 Hand：定义 HAND.toml + 系统提示词 + SKILL.md。指南

24 个 Rust crate + xtask，模块化内核设计。

librefang-kernel            编排、工作流、计量、RBAC、调度、预算
librefang-runtime           智能体循环、工具执行、WASM 沙箱、MCP、A2A
librefang-api               140+ REST/WS/SSE 端点、OpenAI 兼容 API、控制台
librefang-channels          45 个消息适配器，速率限制、DM/群组策略
librefang-memory            SQLite 持久化、向量嵌入、会话、压缩
librefang-types             核心类型、污点追踪、Ed25519 签名、模型目录
librefang-skills            60 个内置技能、SKILL.md 解析器、FangHub 市场
librefang-hands             个自主 Hands、HAND.toml 解析器、生命周期管理
librefang-extensions        25 个 MCP 模板、AES-256-GCM 保险库、OAuth2 PKCE
librefang-wire              OFP P2P 协议、HMAC-SHA256 双向认证
librefang-cli               CLI、守护进程管理、TUI 控制台、MCP 服务器模式
librefang-desktop           Tauri 2.0 原生应用（托盘、通知、快捷键）
librefang-import            OpenClaw、LangChain、AutoGPT 导入/迁移引擎
librefang-http              共享 HTTP 客户端构建器、代理、TLS 回退（fallback）
librefang-testing           测试基础设施：模拟（mock）内核、模拟 LLM 驱动程序以及 API 路由测试工具
librefang-telemetry         的 OpenTelemetry + Prometheus 指标埋点（instrumentation）
librefang-llm-driver        的 LLM 驱动程序 trait 及共享类型
librefang-llm-drivers       trait 的具体 LLM 提供商驱动程序（anthropic、openai、gemini 等）
librefang-runtime-mcp       运行时的 MCP（Model Context Protocol）客户端
librefang-kernel-handle     内核进行进程内调用的 KernelHandle trait
librefang-kernel-router     内核的 Hand/Template 路由引擎
librefang-kernel-metering   内核的成本计量和配额执行
xtask                       构建自动化

OFP wire 是 plaintext-by-design。 HMAC-SHA256 双向认证 + 每条消息的 HMAC + nonce 重放保护涵盖了针对 主动 攻击者的防御，但帧的内容 未经加密。对于跨网络联邦，请在私有 覆盖网络（如 WireGuard、Tailscale、SSH 隧道）或服务网格 mTLS 层之后运行 OFP。 详情: docs.librefang.ai/architecture/ofp-wire

45 个渠道适配器 — Telegram、Discord、Slack、WhatsApp、Signal、Matrix、Email、Teams、Google Chat、飞书、LINE、Mastodon、Bluesky 等。完整列表

28 个 LLM 服务商 — Anthropic、Gemini、OpenAI、Groq、DeepSeek、OpenRouter、Ollama 等。智能路由、自动回退、成本追踪。详情

16 层安全体系 — WASM 沙箱、Merkle 审计链、污点追踪、Ed25519 签名、SSRF 防护、密钥清零等。详情

OpenAI 兼容 API — 即插即用的 /v1/chat/completions 端点。140+ REST/WS/SSE 端点。API 参考

客户端 SDK — 完整 REST 客户端，支持流式传输。

// JavaScript/TypeScript
npm install @librefang/sdk
const { LibreFang } = require("@librefang/sdk");
const client = new LibreFang("http://localhost:4545");
const agent = await client.agents.create({ template: "assistant" });
const reply = await client.agents.message(agent.id, "Hello!");

# Python
pip install librefang
from librefang import Client
client = Client("http://localhost:4545")
agent = client.agents.create(template="assistant")
reply = client.agents.message(agent["id"], "Hello!")

// Rust
cargo add librefang
use librefang::LibreFang;
let client = LibreFang::new("http://localhost:4545");
let agent = client.agents().create(CreateAgentRequest { template: Some("assistant".into()), .. }).await?;

// Go
go get github.com/librefang/librefang/sdk/go
import "github.com/librefang/librefang/sdk/go"
client := librefang.New("http://localhost:4545")
agent, _ := client.Agents.Create(map[string]interface{}{"template": "assistant"})

MCP 支持 — 内置 MCP 客户端和服务器。连接 IDE、扩展自定义工具、组合智能体管道。详情

A2A 协议 — 支持 Google Agent-to-Agent 协议。跨智能体系统发现、通信和任务委派。详情

桌面应用 — Tauri 2.0 原生应用，支持系统托盘、通知和全局快捷键。

OpenClaw 迁移 — librefang migrate --from openclaw 导入智能体、历史、技能和配置。

cargo build --workspace --lib                            # 构建
cargo test --workspace                                   # 2,100+ 测试
cargo clippy --workspace --all-targets -- -D warnings    # 零警告
cargo fmt --all -- --check                               # 格式化检查

查看 对比 了解 LibreFang 与 OpenClaw、ZeroClaw、CrewAI、AutoGen、LangGraph 的基准测试和功能对比。

• 技能开发指南（中文） — 技能格式、Python/WASM 运行时、FangHub 发布与 CLI 管理
• 官方文档（英文）

• 文档 • API 参考 • 入门指南 • 故障排除
• 贡献 • 治理 • 安全
• 讨论: 问答 • 用例展示 • 功能投票 • 公告 • Discord

我们欢迎各种形式的贡献 — 代码、文档、翻译、Bug 报告。
查看 贡献指南，从一个 good first issue 开始吧！
您也可以访问 非官方 wiki，其中更新了面向新贡献者的有用信息。

MIT 许可证