Agentowy system operacyjny (Agent OS) typu open-source napisany w języku Rust. 24 paczek (crates). Ponad 2100 testów. Zero ostrzeżeń lintera Clippy.

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

Strona WWW • Dokumentacja • Współtworzenie • Discord

LibreFang to System Operacyjny dla Agentów (Agent Operating System) — pełna platforma do uruchamiania autonomicznych agentów AI, zbudowana od podstaw w języku Rust. To nie jest kolejny framework dla chatbotów ani wrapper na Pythona.

Tradycyjne frameworki agentowe czekają, aż coś wpiszesz. LibreFang uruchamia agentów, którzy pracują dla Ciebie — zgodnie z harmonogramami, 24/7, monitorując cele, generując leady, zarządzając mediami społecznościowymi i raportując do Twojego dashboardu.

LibreFang to społecznościowy fork projektu RightNow-AI/openfang charakteryzujący się otwartym zarządzaniem (open governance) oraz polityką PR opartą na zasadzie merge-first. Szczegóły znajdziesz w pliku GOVERNANCE.md.

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

# # Lub zainstaluj przez Cargo
cargo install --git https://github.com/librefang/librefang librefang-cli

# Start — automatyczna inicjalizacja przy pierwszym uruchomieniu, panel nawigacyjny pod adresem http://localhost:4545
librefang start

# Lub uruchom kreatora konfiguracji ręcznie w celu interaktywnego wyboru dostawcy
# librefang init

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

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

# Zaimportuj klucz podpisywania pakietów LibreFang i oznacz go lokalnie jako zaufany
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 to pakiety autonomicznych możliwości, które działają niezależnie, zgodnie z harmonogramami, bez konieczności wprowadzania promptów. Każdy Hand jest definiowany przez manifest HAND.toml, prompt systemowy oraz opcjonalne pliki SKILL.md ładowane z Twojego skonfigurowanego hands_dir.

Przykładowe definicje Hand (Researcher, Collector, Predictor, Strategist, Analytics, Trader, Lead, Twitter, Reddit, LinkedIn, Clip, Browser, API Tester, DevOps) są dostępne w repozytorium społecznościowym dla Hands.

# Zainstaluj społecznościowy Hand, a następnie:
librefang hand activate researcher   # Rozpoczyna pracę natychmiast
librefang hand status researcher     # Sprawdź postęp
librefang hand list                  # Wyświetl wszystkie Hands

Zbuduj własnego: zdefiniuj HAND.toml + prompt systemowy + SKILL.md. Przewodnik

24 paczek (crates) w Rust + xtask, modułowa architektura jądra (kernel).

librefang-kernel            Orkiestracja, przepływy pracy, opomiarowanie, RBAC, scheduler, budżet
librefang-runtime           Pętla agenta, wykonywanie narzędzi, piaskownica WASM, MCP, A2A
librefang-api               140+ endpointów REST/WS/SSE, API kompatybilne z OpenAI, dashboard
librefang-channels          45 adapterów komunikacyjnych z limitowaniem liczby żądań, polityki DM/grupowe
librefang-memory            Persystencja SQLite, osadzenia wektorowe, sesje, kompakcja
librefang-types             Typy podstawowe, taint tracking, podpisywanie Ed25519, katalog modeli
librefang-skills            60 wbudowanych umiejętności, parser SKILL.md, marketplace FangHub
librefang-hands             autonomicznych Hands, parser HAND.toml, zarządzanie cyklem życia
librefang-extensions        25 szablonów MCP, skarbiec AES-256-GCM, OAuth2 PKCE
librefang-wire              Protokół OFP P2P, wzajemne uwierzytelnianie HMAC-SHA256
librefang-cli               CLI, zarządzanie demonem, dashboard TUI, tryb serwera MCP
librefang-desktop           Natywna aplikacja Tauri 2.0 (zasobnik systemowy, powiadomienia, skróty)
librefang-import            Silnik importu/migracji OpenClaw, LangChain i AutoGPT
librefang-http              Współdzielony kreator klienta HTTP, proxy, fallback TLS
librefang-testing           Infrastruktura testowa: mockowany kernel, mockowany driver LLM i narzędzia do testowania tras API
librefang-telemetry         Instrumentacja metryk OpenTelemetry + Prometheus dla LibreFang
librefang-llm-driver        Trait drivera LLM i współdzielone typy dla LibreFang
librefang-llm-drivers       Konkretne drivery dostawców LLM (anthropic, openai, gemini, …) implementujące trait librefang-llm-driver
librefang-runtime-mcp       Klient MCP (Model Context Protocol) dla środowiska uruchomieniowego (runtime) LibreFang
librefang-kernel-handle     Trait KernelHandle dla wywołań wewnątrzprocesowych (in-process) do kernela LibreFang
librefang-kernel-router     Silnik routingu Hand/Template dla kernela LibreFang
librefang-kernel-metering   Pomiar kosztów i egzekwowanie limitów (quota) dla kernela LibreFang
xtask                       Automatyzacja budowania

OFP wire to plaintext-by-design. Wzajemne uwierzytelnianie HMAC-SHA256 + HMAC dla każdej wiadomości + ochrona przed atakami typu replay (nonce) zabezpieczają przed aktywnymi atakującymi, ale zawartość ramek nie jest szyfrowana. W przypadku cross-network federation, uruchamiaj OFP za prywatnym overlayem (WireGuard, Tailscale, tunel SSH) lub warstwą mTLS typu service-mesh. Szczegóły: docs.librefang.ai/architecture/ofp-wire

45 Adapterów Kanałów — Telegram, Discord, Slack, WhatsApp, Signal, Matrix, Email, Teams, Google Chat, Feishu, LINE, Mastodon, Bluesky i 32 innych. Pełna lista

28 Dostawców LLM — Anthropic, Gemini, OpenAI, Groq, DeepSeek, OpenRouter, Ollama i 20 innych. Inteligentny routing, automatyczny fallback, śledzenie kosztów. Szczegóły

16 Warstw Zabezpieczeń — Piaskownica (sandbox) WASM, ścieżka audytu Merkle, śledzenie skażenia (taint tracking), podpisywanie Ed25519, ochrona przed SSRF, zerowanie sekretów (secret zeroization) i wiele więcej. Szczegóły

API Kompatybilne z OpenAI — Bezpośrednio podmienialny (drop-in) endpoint /v1/chat/completions. Ponad 140 endpointów REST/WS/SSE. Dokumentacja API

Klienckie SDK — Pełny klient REST ze wsparciem dla streamingu.

// 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"})

Wsparcie dla MCP — Wbudowany klient i serwer MCP. Połącz z IDE, rozszerzaj za pomocą niestandardowych narzędzi, twórz potoki (pipelines) agentów. Szczegóły

Protokół A2A — Wsparcie dla protokołu Google Agent-to-Agent. Odkrywaj, komunikuj się i deleguj zadania między systemami agentowymi. Szczegóły

Aplikacja Desktopowa — Natywna aplikacja Tauri 2.0 z zasobnikiem systemowym (system tray), powiadomieniami i globalnymi skrótami klawiszowymi.

Migracja z OpenClaw — Polecenie librefang migrate --from openclaw importuje agentów, historię, umiejętności i konfigurację.

cargo build --workspace --lib                            # Buduj
cargo test --workspace                                   # Ponad 2100 testów
cargo clippy --workspace --all-targets -- -D warnings    # Zero ostrzeżeń
cargo fmt --all -- --check                               # Sprawdzanie formatowania

Zobacz Porównanie, aby zapoznać się z benchmarkami i szczegółowym porównaniem funkcji w zestawieniu z OpenClaw, ZeroClaw, CrewAI, AutoGen oraz LangGraph.

• Dokumentacja • Dokumentacja API • Wprowadzenie • Rozwiązywanie problemów
• Współtworzenie • Zarządzanie • Bezpieczeństwo
• Dyskusje: Pytania i odpowiedzi (Q&A) • Przypadki użycia • Głosowanie na funkcje • Ogłoszenia • Discord

Mile widziane są wszelkiego rodzaju kontrybucje — kod, dokumentacja, tłumaczenia, zgłoszenia błędów.
Sprawdź Przewodnik współtworzenia i wybierz good first issue, aby zacząć!
Możesz również odwiedzić nieoficjalną wiki, która jest aktualizowana o przydatne informacje dla nowych współtwórców.

Licencja MIT