消停了几天 OpenClaw，这两天在推上刷到 OpenFang (@openfangg)，又手痒了。

如果你想让 OpenClaw 更工业化，用在生产环境中，而不仅仅是一个玩具，那建议试一试 OpenFang

这玩意儿不是框架，是操作系统

OpenFang 的定位很清晰：Agent Operating System（智能体操作系统）。用官方的话说：它不是简单的 ChatBot 框架，而是一个为自主智能体构建的完整操作系统，使用 Rust 语言编写，目标是能让智能体在后台 7×24 小时持续干活的 runtime。

简单说，以前是我们催 AI 干活，现在是让 AI 自主去干活

为此它造了个新词叫 Hands，可以理解成 Claude 的 Plugin 的加强版，每个 Hand 都是一个有明确目标的自动化能力包，里面包含了指定的模型、tools、工作流，比如内置的 clip 能自动剪视频加字幕发 Telegram，lead 能每天自动挖潜在客户、打分、去重、输出 CSV

从 OpenClaw 迁移过来很丝滑

官方提供了 openfang migrate --from openclaw 命令，指向性很明显了，就是来接 OpenClaw 用户的盘的。Web UI 和桌面客户端都支持迁移，之前存的那堆记忆和 workflow 基本能无痛过来

多 Agent 协作 + 工作流编排

还内置了 10 个模版，每个 Agent 可以单独指定模型提供商

最爽的是支持工作流编排，定义多 Agent 协作链条。
比如我之前想做的"AI 运营看板"——自动监控短链点击量→剪辑热门视频→发送到社群，理论上可以用 workflow 串起来。
OpenFang 还提供了基础的用量分析，方便计算长期任务的成本

但 UI 上目前可定制的地方不多，建议还是用 json 文件去定义

模型提供商

支持12个主流的模型提供商，但都是需要 api_key 的，暂不支持 OAuth

Channel

支持40个聊天工具，飞书和钉钉也都支持，应该是目前我看到的支持最多的

最后

它其实对标的是 CrewAI、AutoGen 这类编排工具，但添加了大量开箱即用的模块，不用再从头写胶水代码。面向生产级环境，可能是目前最接近"AI 员工操作系统"这个终极形态的开源实现。