개요
연결 오류
최근 활동 없음
에이전트가 처리를 시작하면 활동이 여기에 나타납니다.
채팅
실행 승인
승인 요청 없음
에이전트가 민감한 작업에 대한 권한을 요청하면 여기에 표시됩니다.
워크플로우
비주얼 빌더를 사용하여 워크플로우 단계를 드래그 앤 드롭으로 구성해 보세요.
| 이름 | 단계 | 생성일 | 작업 |
|---|---|---|---|
워크플로우가 없습니다
여러 에이전트를 분기, 팬 아웃 및 루프를 포함한 자동화된 파이프라인으로 연결하세요.
스케줄러
*/5 * * * * (5분마다) 또는
0 9 * * 1-5 (평일 오전 9시)와 같은 크론 표현식을 사용하세요.
"지금 실행" 버튼으로 수동 실행도 가능합니다.
| 이름 | 일정 | 에이전트 | 상태 | 최근 실행 | 다음 실행 | 작업 |
|---|---|---|---|---|---|---|
|
|
등록된 스케줄 작업이 없습니다
에이전트를 정기적으로 실행할 크론 작업을 생성하세요. 작업은 영구적으로 저장됩니다.
| Agent | Pattern | Prompt | Fires | Enabled | Created | Actions |
|---|---|---|---|---|---|---|
No event triggers
Create event triggers on the Workflows page to fire agents in response to system events.
| Time | Name | Type | Status | Total Runs |
|---|---|---|---|---|
No run history yet
Run history will appear here after scheduled jobs or triggers execute.
채널
No channels match your search.
WhatsApp Web 게이트웨이에 연결 중...
Channel will activate automatically.
Or use the with a Meta developer account.
Configure via WhatsApp Cloud API (requires a Meta Business developer account).
자격 증명을 얻는 방법
스킬 (Skills)
스킬 및 에코시스템
스킬은 에이전트에게 새로운 기능을 추가합니다. OpenFang은 OpenClaw/ClawHub 에코시스템(3,000개 이상의 커뮤니티 스킬)과 로컬 스킬을 지원합니다.
- 프롬프트 기반 — 에이전트의 시스템 프롬프트에 컨텍스트와 지침을 주입합니다. (대부분의 ClawHub 스킬)
- Python / Node.js — 대화 중에 에이전트가 호출할 수 있는 실행 가능한 도구입니다.
- MCP 서버 — Model Context Protocol(GitHub, 파일 시스템, 데이터베이스 등)을 통한 외부 도구입니다.
설치된 스킬이 없습니다
스킬은 에이전트에 새로운 기능을 추가합니다. ClawHub에서 3,000개 이상의 커뮤니티 스킬을 찾아보거나 직접 만드세요.
ClawHub를 일시적으로 사용할 수 없을 수 있습니다. OpenClaw 에코시스템은 clawhub.ai에서 호스팅됩니다.
"" 에 대한 결과가 없습니다
다른 검색어를 입력하거나 카테고리별로 둘러보세요.
MCP 서버 (Model Context Protocol)
MCP 서버는 에이전트에게 GitHub, 파일 시스템, 데이터베이스, API 등 외부 도구를 제공합니다. OpenFang은 모든 OpenClaw MCP 서버와 호환됩니다.
config.toml의 [mcp_servers] 섹션에서 MCP 서버를 설정하세요.
설정된 MCP 서버 없음
MCP 서버는 에이전트에게 외부 도구를 제공합니다. config.toml에 서버를 추가하세요:
[[mcp_servers]] name = "filesystem" timeout_secs = 30 [mcp_servers.transport] type = "stdio" command = "npx" args = ["-y", "@modelcontextprotocol/server-filesystem", "/path"]
OpenFang은 모든 OpenClaw 호환 MCP 서버를 지원합니다.
빠른 시작 스킬
클릭 한 번으로 프롬프트 전용 스킬을 만드세요. 코딩 없이 에이전트의 시스템 프롬프트에 컨텍스트를 주입합니다. 전문 지식이나 워크플로우 지침을 추가하는 데 적합합니다.
Hands
Hands — 엄선된 자율 능력 패키지
Hands는 특정 작업을 자율적으로 처리하도록 사전 구성된 AI 에이전트입니다. 각 Hands에는 튜닝된 시스템 프롬프트, 필요한 도구 및 작업을 추적하기 위한 대시보드가 포함되어 있습니다.
No hands available
Hands are curated AI capability packages. They will appear once the kernel loads bundled hands.
No active hands
Activate a hand from the Available tab to get started. Each hand spawns a dedicated agent.
설정
LLM 프로바이더
OpenFang은 12개의 LLM 프로바이더를 기본으로 지원합니다. 각 프로바이더의 모델을 사용하려면 API 키를 설정하세요. 환경 변수를 설정하고 재시작하거나, 아래 양식을 사용하여 키를 직접 저장하세요.
프로바이더를 찾을 수 없음
프로바이더 정보를 불러올 수 없습니다. API가 실행 중인지 확인하세요.
모델 카탈로그
프로바이더 전반의 모든 사용 가능한 모델을 둘러보세요. "사용 가능"으로 표시된 모델은 프로바이더가 설정되어 바로 사용할 수 있습니다.
사용자 정의 모델 추가
| 모델 | 프로바이더 | 티어 | 컨텍스트 | 입력 비용 | 출력 비용 | 상태 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 도구 | 설명 |
|---|---|
Runtime Configuration
View and edit the active configuration. Changes are applied immediately. For advanced edits, modify
config.toml
in your OpenFang data directory.
sha2 SHA-256 ·
hmac HMAC-SHA256 ·
subtle constant-time ·
ed25519-dalek signing ·
zeroize secret wiping ·
rand randomness ·
governor rate limiting
피어 네트워킹 (OFP)
OFP 프로토콜을 사용하여 여러 OpenFang 인스턴스를 메시 네트워크로 연결합니다.
| 노드 | 주소 | 상태 | 에이전트 | 프로토콜 |
|---|---|---|---|---|
연결된 피어가 없습니다
Add a [network]
section to config.toml with shared_secret
and peer addresses.
A2A 외부 에이전트
이 노드와 통신할 수 있는 다른 OpenFang/A2A 호환 인스턴스에서 발견된 에이전트입니다.
| Name | URL | Description |
|---|---|---|
예산 및 지출 제한
모든 에이전트의 지출을 모니터링하고 제어합니다.
주요 지출 에이전트 (오늘)
| 에이전트 | 오늘 | 시간당 한도 | 일일 한도 | 월간 한도 |
|---|---|---|---|---|
- agent.yaml을 적절한 기능을 가진 agent.toml로 변환합니다
- 도구를 매핑합니다 (read_file → file_read, execute_command → shell_exec 등)
- 채널 설정을 config.toml에 통합합니다
- 워크스페이스 파일 및 메모리 데이터를 복사합니다
분석
| 모델 | 호출 | 입력 토큰 | 출력 토큰 | 비용 | 사용량 |
|---|---|---|---|---|---|
아직 모델 사용 데이터가 없습니다.
| 에이전트 | 전체 토큰 | 도구 호출 |
|---|---|---|
아직 에이전트 사용 데이터가 없습니다.
| 모델 | 프로바이더 | 티어 | 입력 토큰 | 출력 토큰 | 호출 | 비용 | 비용 점유율 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
세션
| 세션 | 에이전트 | 메시지 | 생성일 | 작업 |
|---|---|---|---|---|
아직 세션이 없습니다
에이전트와 채팅을 시작하면 세션이 생성됩니다. 세션 기록을 보려면 대화를 시작하세요.
필터와 일치하는 세션이 없습니다.
에이전트 메모리
각 에이전트는 고유한 키-값 메모리 저장소를 가집니다. 에이전트는 대화 간의 선호도, 메모 및 컨텍스트를 유지하기 위해 메모리를 사용합니다.
| 키 | 값 | 작업 |
|---|---|---|
|
|
|
저장된 키가 없습니다
이 에이전트는 아직 메모리 항목이 없습니다. 에이전트는 대화 중에 자동으로 메모리 항목을 생성하거나 사용자가 직접 추가할 수 있습니다.
에이전트 선택
위의 드롭다운에서 에이전트를 선택하여 메모리 저장소를 탐색하고 편집하세요.
로그
아직 로그 항목이 없습니다
에이전트가 실행되면 활동이 여기에 나타납니다.
| # | 타임스탬프 | 에이전트 | 작업 | 상세 | 결과 |
|---|---|---|---|---|---|
아직 감사 로그 항목이 없습니다
에이전트가 작동하면 활동이 여기에 나타납니다.
설정 마법사
OpenFang에 오신 것을 환영합니다
OpenFang은 오픈 소스 에이전트 운영 체제입니다. 단일 대시보드에서 채팅, 도구 사용, 메모리 액세스 및 메시징 채널 연결이 가능한 AI 에이전트를 실행할 수 있습니다.
약 2분 정도 소요됩니다. 모든 단계는 건너뛰고 나중에 설정할 수 있습니다.
LLM 프로바이더 연결
OpenFang은 에이전트를 구동하기 위해 적어도 하나 이상의 LLM 프로바이더가 필요합니다. 프로바이더를 선택하고 API 키를 입력하세요.
프로바이더가 이미 설정됨
이미 적어도 하나의 프로바이더가 설정되어 있습니다. 다음 단계로 넘어가거나 추가 프로바이더를 설정할 수 있습니다.
첫 번째 에이전트 생성
템플릿을 선택하여 빠르게 시작하세요. 나중에 에이전트 페이지에서 사용자 정의하거나 더 많이 생성할 수 있습니다.
에이전트 작동 확인
새 에이전트를 테스트하기 위해 메시지를 보내보세요. 아래 추천 메시지 중 하나를 선택하거나 직접 입력하세요.
채널 연결 선택 사항
채널을 통해 에이전트가 메시징 플랫폼에서 통신할 수 있습니다. 이는 선택 사항이며, 항상 내장된 웹 채팅을 사용할 수 있습니다.
이 단계를 건너뛸 수 있습니다. 내장된 웹 채팅은 언제든지 에이전트 페이지에서 사용할 수 있습니다. 채널은 언제든지 설정 → 채널에서 추가할 수 있습니다.
모든 설정이 완료되었습니다!
OpenFang 설정이 완료되어 사용할 준비가 되었습니다. 설정 요약은 다음과 같습니다: