OpenFang
RightNow-AI · 코딩
OpenFang은 프롬프트 입력을 기다리는 대신 일정에 따라 자율 AI 에이전트를 실행하는, Rust로 작성된 오픈소스 에이전트 운영체제다. 실행 환경이면서 동시에 오픈소스 에이전트 플랫폼이다. 7개의 기본 제공 Hands, 30개의 완성된 에이전트, 38개의 내장 도구, 대화를 넘어 유지되는 메모리, 약 40개의 채널 어댑터를 갖췄다. 바이너리는 하나. 설치도 한 번. 그러면 에이전트가 살아난다. 실제 보안 통제 아래에서 에이전트를 24시간 돌리고 싶은 사람을 위한 것이지, 또 하나의 챗봇 껍데기가 아니다.
OpenFang 소개
OpenFang이란
OpenFang은 agent OS이고, 이 표현은 중요하다. 프레임워크는 부품을 주고 배선은 알아서 하라고 남긴다. 운영체제는 에이전트가 살 실행 환경을 준다. 메모리, 보안, 스케줄링, 채널이 플랫폼의 일부이며, 나중에 덧붙이는 것이 아니다. 그런 의미에서 Rust 에이전트 프레임워크라기보다 그런 프레임워크가 딛고 서는 토대에 가깝다. RightNow-AI는 전부를 Rust로 만들고 작은 단일 바이너리로 컴파일했다. 그래서 관리할 Python 환경도, 무거운 컨테이너 이미지도 없다.
겨냥하는 문제는 대부분의 에이전트 도구가 지닌 수동적인 성격이다. 터미널을 열고 질문하고 답을 받는다. 그리고 창을 닫으면 에이전트도 함께 멈춘다. OpenFang은 이를 뒤집는다. "Hands"는 일정에 따라 깨어나 일을 하고 대시보드에 보고하는 자율 능력 팩이다. 지켜보든 안 보든 돌아간다.
가장 큰 약점은 성숙도다. OpenFang은 기능은 갖췄지만 아직 1.0 이전이고, 마이너 버전 사이에 거친 부분과 호환성을 깨는 변경이 있을 것이라고 프로젝트가 밝힌다. 운영 환경에서는 v1.0이 나올 때까지 특정 commit에 고정하라고 권한다. 또한 소프트웨어는 무료지만 연결하는 모델은 무료가 아니다. 로컬 모델을 가리키는 경우는 예외다.
시작하기
- 자기 플랫폼용 한 줄 스크립트로 바이너리를 설치하거나 릴리스 빌드를 받는다.
openfang init을 실행하고 Anthropic, Gemini, Groq, DeepSeek 또는 로컬 옵션 같은 LLM 제공자를 최소 하나 연결한다.openfang start로 서비스를 시작하고 http://localhost:4200 에서 대시보드를 연다.- Hand 하나를 활성화한다. 예를 들어 리서처나 리드 Hand를 골라 일정을 정한다.
- Telegram이나 Slack 같은 채널을 에이전트에 연결해 결과가 이미 일하는 곳으로 오게 한다.
제품 정보
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추천 대상
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사용자
- 자율 에이전트를 위한 운영 등급 실행 환경을 원하고 명령줄 설정을 마다하지 않는 개발자.
- 경쟁사, 리드, 소셜 계정을 감시자 없이 24시간 지켜볼 에이전트가 필요한 소규모 팀.
- 에이전트가 실제 시스템을 건드리기 전에 샌드박스와 감사 기록을 중시하는 보안 지향 제작자.
작업
- 출처를 교차 확인하고 인용이 붙은 보고서를 만드는 예약 리서치 실행.
- 대상의 변화를 감시하고 찾아낸 내용으로 지식 그래프를 구축.
- 초안을 쓰고 예약해 승인을 기다리는 게시물로 소셜 계정 운영.
활용 상황
- 매일 돌면서 아침마다 중복을 제거한 목록을 건네주는 아웃바운드 리드 발굴.
- 에이전트가 가격과 뉴스를 추적하고 움직임이 있으면 알려주는 경쟁 정보.
- 긴 영상을 자막이 붙은 짧은 세로형 클립으로 끝에서 끝까지 변환.
주요 기능
Hands: 자율 능력 팩
Hands가 핵심 개념이다. 각각은 고유한 업무 설명, 도구, 일정을 가진 완성형 워커라서 프롬프트를 보내지 않아도 돌아간다. 일곱 개가 기본 포함된다. Clip은 영상을 맡는다. Lead는 잠재 고객을 찾는다. Collector는 대상을 감시한다. Predictor는 예측한다. Researcher는 깊이 파고든다. Twitter는 소셜을 돌린다. Browser는 웹을 조작한다. 하나를 활성화하고 일정을 정한 뒤 대시보드를 확인하면 된다.
16개 계층 보안 모델
OpenFang은 도구 코드를 이중 계측이 붙은 WebAssembly 샌드박스 안에서 실행한다. 그래서 폭주하는 루프는 중단되고 메모리를 삼키는 프로세스는 종료된다. 그 위에 Ed25519 매니페스트 서명, Merkle 감사 기록, 오염 추적, SSRF 방어가 올라간다. 왜 신경 써야 할까. 에이전트를 스스로 행동하게 둘 거라면, 뭔가 잘못될 때도 버티는 한계가 필요하다. 바로 이 지점이 더 가벼운 프레임워크와 갈리는 부분이다.
40개 채널 어댑터
에이전트 하나가 Telegram, Discord, Slack, WhatsApp, Teams, IRC, Matrix와 수십 개 더에 닿는다. 채널별 모델과 DM 또는 그룹 정책을 정할 수 있어, 같은 에이전트도 메시지가 도착하는 위치에 따라 다르게 행동한다. 여러 플랫폼을 동시에 다루는 팀에 큰 차이다. 팀이 이미 쓰는 각 플랫폼마다 워크플로를 다시 짤 필요도 없다.
영구 메모리
저장은 벡터 임베딩을 곁들인 SQLite로 돌아가고, 세션 미러링과 자동 압축도 있다. 에이전트는 대화를 넘고 채널을 넘어 맥락을 기억한다. 그래서 Slack에서의 후속 질문이 어제 Telegram에서 있었던 일로 이어진다.
도구, MCP, 프로토콜
네이티브 도구 38개에 더해 Model Context Protocol을 클라이언트와 서버 양쪽으로 지원하고, Google의 A2A와 피어 투 피어 네트워킹을 위한 OpenFang Protocol도 갖췄다. 함께 제공되는 도구는 웹 검색, 브라우저 자동화, 이미지 생성, 텍스트 음성 변환, Docker, 지식 그래프를 아우른다.
네이티브 데스크톱 앱
대시보드는 Tauri 2.0 데스크톱 앱으로 제공된다. 시스템 트레이, 알림, 로그인 시 자동 실행을 갖춘 진짜 창을 얻는다. 모두가 터미널에 살고 싶어 하지는 않는다. 입력보다 클릭이 편하다면, 이렇게 에이전트가 일하는 모습을 지켜보면 된다.
장단점
장점
- Rust 단일 바이너리라서 설치가 가볍고 Python 스택보다 시작이 빠르다.
- 실제 샌드박스와 감사 기록이 있어, 에이전트가 스스로 행동하기 시작하면 의미가 커진다.
- Hands가 일정에 따라 돌아서, 내가 쉬는 동안에도 플랫폼이 일한다.
- 채널과 모델 지원이 넓어 한 공급자에 묶이지 않는다.
단점
- 아직 1.0 이전이라 마이너 버전 사이의 호환성 깨짐을 각오하고 운영에는 commit을 고정해야 한다.
- 설정이 명령줄과 제공자 키에 익숙하다는 전제를 깔아, 가벼운 사용자는 배제된다.
- 소프트웨어는 무료지만 모델 호출은 무료가 아니다. 로컬 모델을 돌리고 그럴 하드웨어가 있다면 다르다.
자주 묻는 질문
그렇다. 소프트웨어는 Apache-2.0과 MIT로 오픈소스라서 실행하고 수정하고 그 위에 상업적 결과물을 내놓아도 된다. 실제 비용은 모델 API 호출에 쓰는 만큼이고, Ollama나 LM Studio 같은 것으로 로컬 모델을 연결하면 0으로 떨어진다.
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StartKit.AI · 코딩Startkit은 AI SaaS와 AI 래퍼 제품을 만들기 위한 보일러플레이트다. 지루한 부분을 미리 연결해 둔 AI 스타트업 보일러플레이트라고 생각하면 된다. 인증, Stripe와 Lemon Squeezy 결제, 사용량 제한, 트랜잭션 이메일, 그리고 OpenAI, Anthropic, Groq, Llama와 통신하는 AI API 스타터 키트가 포함된다. 저장소를 복제하고 가격을 정한 뒤 사용자가 실제로 돈을 내는 부분에 착수하면 된다. React와 Tailwind 위의 Next.js로 만들어졌기 때문에 보일러플레이트 코드의 상당 부분이 이미 익숙하게 느껴진다.
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Tricentis · 코딩Testim은 웹, 모바일, Salesforce 애플리케이션 전반에 걸쳐 엔드투엔드 테스트를 만들고 실행하는 AI 기반 테스트 자동화 플랫폼이다. 머신러닝에 기대어 인터페이스가 바뀌어도 테스트를 안정적으로 유지하므로, 팀은 깨진 셀렉터를 고치는 데 쓰는 시간을 줄인다. 오늘부터 쓸 수 있는 자동화 테스트 도구치고 나쁘지 않다. 브라우저에서 동작을 녹화해 테스트를 만들고, 더 세밀한 제어가 필요하면 JavaScript를 더한다. 바쁜 QA 팀에게 탄탄한 선택이다.