Agent OS de código abierto construido en Rust. 24 crates. 2,100+ tests. Cero advertencias de clippy.

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LibreFang es un Sistema Operativo de Agentes — una plataforma completa para ejecutar agentes de IA autónomos, construida desde cero en Rust. No es un framework de chatbot, no es un wrapper de Python.

Los frameworks de agentes tradicionales esperan tu entrada. LibreFang ejecuta agentes que trabajan para ti — según horarios, 24/7, monitorizando objetivos, generando leads, gestionando redes sociales e informando a tu dashboard.

LibreFang es un fork comunitario de RightNow-AI/openfang con gobernanza abierta y política de merge-first para PRs. Ver GOVERNANCE.md para detalles.

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

# O instalar con Cargo
cargo install --git https://github.com/librefang/librefang librefang-cli

# Iniciar — se inicializa automáticamente en la primera ejecución, panel de control en http://localhost:4545
librefang start

# O ejecute el asistente de configuración manualmente para la selección interactiva de proveedores
# librefang init

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

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

# Importar y confiar localmente en la clave de firma de paquetes de LibreFang
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 son paquetes de capacidades autónomas que se ejecutan de forma independiente, en horarios programados y sin necesidad de prompts. Cada Hand se define mediante un manifiesto HAND.toml, un prompt del sistema y archivos SKILL.md opcionales cargados desde su configurada hands_dir.

Ejemplos de definiciones de Hands (Researcher, Collector, Predictor, Strategist, Analytics, Trader, Lead, Twitter, Reddit, LinkedIn, Clip, Browser, API Tester, DevOps) están disponibles en el repositorio de Hands de la comunidad.

# Instala un Hand de la comunidad, luego:
librefang hand activate researcher   # Comienza a trabajar inmediatamente
librefang hand status researcher     # Ver progreso
librefang hand list                  # Ver todos los Hands

Crea el tuyo: define un HAND.toml + prompt de sistema + SKILL.md. Guía

24 crates de Rust + xtask, diseño de kernel modular.

librefang-kernel            Orquestación, workflows, medición, RBAC, planificador, presupuesto
librefang-runtime           Bucle de agente, ejecución de herramientas, sandbox WASM, MCP, A2A
librefang-api               140+ endpoints REST/WS/SSE, API compatible con OpenAI, dashboard
librefang-channels          45 adaptadores de mensajería, limitación de tasa, políticas DM/grupo
librefang-memory            Persistencia SQLite, embeddings vectoriales, sesiones, compactación
librefang-types             Tipos core, seguimiento de taint, firma Ed25519, catálogo de modelos
librefang-skills            60 skills incluidos, parser SKILL.md, marketplace FangHub
librefang-hands             Hands autónomos, parser HAND.toml, gestión de ciclo de vida
librefang-extensions        25 plantillas MCP, vault AES-256-GCM, OAuth2 PKCE
librefang-wire              Protocolo P2P OFP, autenticación mutua HMAC-SHA256
librefang-cli               CLI, gestión de daemon, dashboard TUI, modo servidor MCP
librefang-desktop           App nativa Tauri 2.0 (bandeja, notificaciones, atajos)
librefang-import            Motor de importación/migración OpenClaw, LangChain, AutoGPT
librefang-http              Constructor de cliente HTTP compartido, proxy, respaldo TLS (TLS fallback)
librefang-testing           Infraestructura de pruebas: kernel simulado (mock), driver de LLM simulado y utilidades de prueba de rutas API
librefang-telemetry         Instrumentación de métricas de OpenTelemetry + Prometheus para LibreFang
librefang-llm-driver        Trait de driver LLM y tipos compartidos para LibreFang
librefang-llm-drivers       Drivers concretos de proveedores de LLM (anthropic, openai, gemini, …) que implementan el trait librefang-llm-driver
librefang-runtime-mcp       Cliente MCP (Model Context Protocol) para el runtime de LibreFang
librefang-kernel-handle     Trait KernelHandle para llamadores en proceso (in-process) hacia el kernel de LibreFang
librefang-kernel-router     Motor de enrutamiento de Hand/Template para el kernel de LibreFang
librefang-kernel-metering   Medición de costos y aplicación de cuotas para el kernel de LibreFang
xtask                       Automatización de build

OFP wire es plaintext-by-design. Autenticación mutua HMAC-SHA256 + HMAC por mensaje + protección contra repetición nonce cubren a los atacantes activos, pero los contenidos de los frames no están encriptados. Para cross-network federation, ejecute OFP detrás de un overlay privado (WireGuard, Tailscale, túnel SSH) o una capa mTLS de service-mesh. Detalles: docs.librefang.ai/architecture/ofp-wire

45 Adaptadores de Canal — Telegram, Discord, Slack, WhatsApp, Signal, Matrix, Email, Teams, Google Chat, Feishu, LINE, Mastodon, Bluesky 32 más. Lista completa

28 Proveedores LLM — Anthropic, Gemini, OpenAI, Groq, DeepSeek, OpenRouter, Ollama y 20 más. Enrutamiento inteligente, fallback automático, seguimiento de costos. Detalles

16 Capas de Seguridad — Sandbox WASM, auditoría Merkle, seguimiento de taint, firma Ed25519, protección SSRF, zeroización de secretos y más. Detalles

API Compatible con OpenAI — Endpoint drop-in /v1/chat/completions. 140+ endpoints REST/WS/SSE. Referencia API

SDKs de Cliente — Cliente REST completo con soporte de streaming.

// 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"})

Soporte MCP — Cliente y servidor MCP integrados. Conecta con IDEs, extiende con herramientas personalizadas, compone pipelines de agentes. Detalles

Protocolo A2A — Soporte del protocolo Agent-to-Agent de Google. Descubre, comunica y delega tareas entre sistemas de agentes. Detalles

App de Escritorio — App nativa Tauri 2.0 con bandeja del sistema, notificaciones y atajos globales.

Migración desde OpenClaw — librefang migrate --from openclaw importa agentes, historial, skills y configuración.

cargo build --workspace --lib                            # Build
cargo test --workspace                                   # 2,100+ tests
cargo clippy --workspace --all-targets -- -D warnings    # Cero advertencias
cargo fmt --all -- --check                               # Verificar formato

Ver Comparación para benchmarks y comparación de características vs OpenClaw, ZeroClaw, CrewAI, AutoGen y LangGraph.

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