“에이전트 구성을 위한 운영체제 전쟁이 시작되었다”
들어가며 — 에이전트 OS의 시대
지난 몇 년간 AI 에이전트 생태계는 폭발적으로 성장했습니다. LangGraph, CrewAI, AutoGen처럼 Python 기반의 다양한 프레임워크들이 등장하며 멀티 에이전트 협업 시대를 열었죠. 그리고 최근 화제가 된 OpenClaw처럼, 로컬 환경에서 에이전트를 효율적으로 운영하는 방식도 주목받기 시작했습니다.
이런 흐름 속에서 새롭게 등장한 OpenFang은 단순한 에이전트 프레임워크가 아닙니다. 이름 그대로 — 에이전트를 위한 운영체제입니다.
OpenFang이란?
OpenFang은 RightNow AI의 개발자 Jaber가 만든 Rust 기반 오픈소스 에이전트 운영체제(Agent OS) 입니다. v0.1.0으로 공개된 이 프로젝트는 다음과 같은 규모로 설계되었습니다.
- 137,000줄의 Rust 코드
- 14개 크레이트(crate) 로 구성된 모듈형 아키텍처
- 1,700개 이상의 테스트
- Zero clippy warnings — 코드 품질에 대한 강한 자신감
- 단일 바이너리로 배포
한 줄의 명령으로 설치할 수 있습니다.
curl -fsSL https://openfang.sh/install | sh
macOS, Linux, Windows를 모두 지원하며, MIT 라이선스로 완전히 오픈소스입니다.
왜 Rust인가?
Python 기반 에이전트 프레임워크들이 가진 공통적인 약점이 있습니다. 바로 성능과 메모리 관리입니다. OpenFang이 Rust를 선택한 이유는 명확합니다.
| 항목 | OpenFang (Rust) | CrewAI (Python) | AutoGen (Python) |
|---|---|---|---|
| 콜드 스타트 | 180ms | 3,000ms | 4,000ms |
| 유휴 메모리 | 40MB | 200MB | 250MB |
| 설치 용량 | 32MB | 100MB | 200MB |
Rust의 제로 코스트 추상화와 소유권 기반 메모리 관리는 GC(가비지 컬렉션) 없이도 안정적이고 빠른 실행을 보장합니다. 에이전트가 장시간 자율 실행될수록 이 차이는 더욱 두드러집니다.
핵심 기능 살펴보기
30개 사전 빌드 에이전트
오케스트레이터, 코드 리뷰어, 고객 지원 등 다양한 역할을 가진 30개의 에이전트 템플릿이 기본 제공됩니다. Anthropic, Gemini, Groq, DeepSeek를 포함한 26개 LLM 프로바이더를 지원하며, 성능 티어에 따라 4단계로 나뉩니다.
38개 내장 도구 + MCP
웹 검색, 브라우저 자동화, 이미지 생성, TTS, Docker, 지식 그래프까지 38개의 네이티브 도구가 내장되어 있습니다. 여기에 더해 Model Context Protocol(MCP) 클라이언트와 서버를 모두 지원하여 외부 MCP 서버 연결 및 OpenFang 도구를 다른 에이전트에 노출하는 것도 가능합니다.
40개 채널 어댑터
Telegram, Discord, Slack, WhatsApp, Microsoft Teams, IRC, Matrix 등 40개 플랫폼에 동일한 에이전트를 연결할 수 있습니다. 채널별 모델 오버라이드, DM/그룹 정책, 레이트 리미팅, 출력 포매팅을 개별 설정할 수 있어 운영 유연성이 높습니다.
영구 메모리
SQLite + 벡터 임베딩 기반의 영구 메모리 시스템을 갖추고 있습니다. 크로스 채널 세션 관리, 자동 LLM 기반 컨텍스트 압축, JSONL 세션 미러링을 통해 에이전트는 대화가 끊겨도 맥락을 유지합니다.
멀티에이전트 협업 — Workflow Engine
OpenFang의 워크플로우 엔진은 멀티에이전트 파이프라인을 지원합니다. 에이전트들이 팬아웃(fan-out), 조건 분기(conditional), 루프(loop) 방식으로 연결되어 복잡한 작업을 분담하고 협력합니다.
여기에 더해 세 가지 프로토콜을 통해 에이전트 간 통신을 지원합니다.
- MCP (Model Context Protocol) — 클라이언트 + 서버
- A2A (Google Agent-to-Agent) — 에이전트 간 태스크 위임
- OFP (OpenFang Protocol) — HMAC-SHA256 상호 인증 기반 P2P 네트워킹
Hands — “에이전트가 먼저 일한다”
OpenFang의 가장 독특한 개념이 바로 Hands입니다. 일반 에이전트가 사용자의 입력을 기다리는 것과 달리, Hands는 스케줄에 따라 자율 실행되고 결과를 대시보드에 보고합니다.
현재 7개의 Hands가 제공됩니다.
| Hand | 역할 |
|---|---|
| Clip | 영상을 숏폼 클립으로 자동 편집 후 게시 |
| Lead | 잠재고객 발굴, 자율 리드(잠재고객) 생성, 점수화, 중복 제거 |
| Collector | OSINT 스타일, 타겟 모니터링 및 변화 감지, 정보수집 |
| Predictor | Brier 점수 기반 슈퍼 예측 엔진 |
| Researcher | CRAAP 팩트체크 기반 심층 리서치 |
| X 계정 콘텐츠 생성 및 일정 관리 | |
| Browser | Playwright 기반 웹 자동화 |
각 Hand는 HAND.toml 매니페스트, 시스템 프롬프트, SKILL.md 전문 지식 파일로 구성되어 바이너리에 컴파일됩니다. 직접 Custom Hand를 만들어 FangHub 마켓플레이스에 배포하는 것도 가능합니다.
참고 URL : https://www.openfang.sh/docs/hands
16겹 보안 아키텍처
에이전트가 자율적으로 실행된다는 것은 곧 보안이 핵심이라는 의미입니다. OpenFang은 이를 위해 16개의 독립적인 보안 시스템을 갖추고 있습니다.
- WASM 이중 샌드박스 (연료 + 에포크 인터럽션)
- Ed25519 매니페스트 서명
- Merkle 감사 추적
- Taint 추적
- SSRF 방어
- 비밀값 자동 제거(Secret Zeroization)
- HMAC-SHA256 상호 인증
- GCRA 레이트 리미터
- 프롬프트 인젝션 스캐너
- 경로 탐색 방지 등
도구 코드는 반드시 WASM 샌드박스 내에서 실행되며, 파일 작업은 워크스페이스 내로 제한됩니다. 서브프로세스는 환경이 초기화된 상태에서 타임아웃과 함께 실행됩니다.
데스크탑 앱 — Tauri 2.0
CLI 외에도 Tauri 2.0 기반 네이티브 데스크탑 앱을 제공합니다. 시스템 트레이 상주, 알림, 자동 시작, 전역 단축키, 단일 인스턴스 강제 등 OS 수준의 통합이 가능합니다. Hands의 실행 결과와 에이전트 상태를 대시보드에서 한눈에 확인할 수 있습니다.
경쟁 프레임워크와 비교
| 항목 | OpenFang | OpenClaw | ZeroClaw | CrewAI | AutoGen | LangGraph |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 언어 | Rust | TypeScript | Rust | Python | Python | Python |
| 보안 레이어 | 16개 | 3개 | 6개 | 1개 | Docker | AES |
| 채널 어댑터 | 40개 | 13개 | 15개 | 0 | 0 | 0 |
| Hands(자율 실행) | 7개 | 없음 | 없음 | 없음 | 없음 | 없음 |
| 데스크탑 앱 | Tauri 2.0 | 없음 | 없음 | 없음 | Studio | 없음 |
| 감사 추적 | Merkle | 로그 | 로그 | 추적 | 로그 | 체크포인트 |
콜드 스타트(180ms)와 메모리(40MB)에서 Rust 기반인 ZeroClaw(10ms / 5MB)보다는 다소 느리지만, 보안과 채널 커버리지, 자율 실행 기능에서는 모든 경쟁 프레임워크를 압도합니다.
시작하는 방법
# 1. 설치
curl -fsSL https://openfang.sh/install | sh
전체 문서는 openfang.sh/docs에서 확인할 수 있으며, GitHub 저장소는 RightNow-AI/openfang에 공개되어 있습니다.
설정방법
설치가 끝나면 아래의 명령어를 입력합니다.
openfang init
설정으로 들어갑니다.
“Get started”로 갑니다.
“엔터”
사용이 가능한 API 를 가진 Provider를 선택합니다. (참고로 전 github copilot으로 선택하였으나, 이 부분에는 문제가 있었습니다.)
기본으로 사용될 모델을 지정합니다.
모델의 비용과 효율성을 위해 “fast”, “balanced” , “frontier” mode로 나눠서 사용하도록 할것인지에 대한 설정입니다.
최종 서비스 런칭을 어떤 것으로 할것인지에 대한 설정입니다. 데스트탑 앱이 있어서, 그것을 인스톨을 미리해두고, 그것으로 서비스를 연결할 수 도 있으며, 아래 화면처럼 웹 대시보드 화면으로 열수 있습니다. 또는 Ternminal을 통한 cli 제어가 편하시면 그렇게 할수 있습니다.
openclaw와 상당히 유사한 것을 볼 수 있습니다. 다만, 이 과정까지 매우 빠르고, 시스템의 부하를 많이 줄인다는 차이는 크게 느껴집니다.
“openfang”에 대한 명령등을 정리해두었습니다.
🐍 OpenFang — Open-source Agent Operating System
Usage: openfang [OPTIONS] [COMMAND]
Commands:
init Initialize OpenFang (create ~/.openfang/ and default config)
start Start the OpenFang kernel daemon (API server + kernel)
stop Stop the running daemon
agent Manage agents (new, list, chat, kill, spawn) [*]
workflow Manage workflows (list, create, run) [*]
trigger Manage event triggers (list, create, delete) [*]
migrate Migrate from another agent framework to OpenFang
skill Manage skills (install, list, search, create, remove) [*]
channel Manage channel integrations (setup, test, enable, disable) [*]
hand Manage hands (list, activate, deactivate, info) [*]
config Show or edit configuration (show, edit, get, set, keys) [*]
chat Quick chat with the default agent
status Show kernel status
doctor Run diagnostic health checks
dashboard Open the web dashboard in the default browser
completion Generate shell completion scripts
mcp Start MCP (Model Context Protocol) server over stdio
add Add an integration (one-click MCP server setup)
remove Remove an installed integration
integrations List or search integrations
vault Manage the credential vault (init, set, list, remove) [*]
new Scaffold a new skill or integration template
tui Launch the interactive terminal dashboard
models Browse models, aliases, and providers [*]
gateway Daemon control (start, stop, status) [*]
approvals Manage execution approvals (list, approve, reject) [*]
cron Manage scheduled jobs (list, create, delete, enable, disable) [*]
sessions List conversation sessions
logs Tail the OpenFang log file
health Quick daemon health check
security Security tools and audit trail [*]
memory Search and manage agent memory (KV store) [*]
devices Device pairing and token management [*]
qr Generate device pairing QR code
webhooks Webhook helpers and trigger management [*]
onboard Interactive onboarding wizard
setup Quick non-interactive initialization
configure Interactive setup wizard for credentials and channels
message Send a one-shot message to an agent
system System info and version [*]
reset Reset local config and state
uninstall Completely uninstall OpenFang from your system
help Print this message or the help of the given subcommand(s)
Options:
--config <CONFIG> Path to config file
-h, --help Print help (see more with '--help')
-V, --version Print version
Hint: Commands suffixed with [*] have subcommands. Run `<command> --help` for details.
Examples:
openfang init Initialize config and data directories
openfang start Start the kernel daemon
openfang tui Launch the interactive terminal dashboard
openfang chat Quick chat with the default agent
openfang agent new coder Spawn a new agent from a template
openfang models list Browse available LLM models
openfang add github Install the GitHub integration
openfang doctor Run diagnostic health checks
openfang channel setup Interactive channel setup wizard
openfang cron list List scheduled jobs
openfang uninstall Completely remove OpenFang from your system
Quick Start:
1. openfang init Set up config + API key
2. openfang start Launch the daemon
3. openfang chat Start chatting!
More:
Docs: https://github.com/RightNow-AI/openfang
Dashboard: http://127.0.0.1:4200/ (when daemon is running)
마치며
OpenFang은 단순히 “또 하나의 에이전트 프레임워크”가 아닙니다. Rust의 성능과 안전성을 기반으로, 에이전트를 관리하는 것에서 에이전트가 스스로 운영되는 것으로의 패러다임 전환을 시도하고 있습니다.
아직 v0.1.0 초기 단계이지만, 137,000줄의 코드와 1,700개 이상의 테스트, 16겹의 보안 시스템은 이 프로젝트가 단순한 프로토타입이 아님을 보여줍니다. 로컬 기반의 자율 에이전트 운영에 관심 있는 개발자라면 지금 바로 살펴볼 가치가 있습니다.
참고 자료:
openfang.sh
GeekNews
GitHub
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