OpenFang im Test: ein Rust-Agent-OS ohne Updates seit Mai 2026

OpenFang bezeichnet sich als „Agent Operating System“. Es ist in Rust geschrieben, stammt von Jaber, dem Gründer von RightNow, und hatte bei unserer Prüfung am 8. November 2026 18.243 GitHub-Sterne. Es hat gute Ideen und durchdachte Standardeinstellungen. Es hat aber auch ein Problem, das beides für alle überwiegt, die es langfristig betreiben wollen: Die Entwicklung scheint eingestellt zu sein.

Zuerst die Wartungsfrage

Das erste Release von OpenFang, v0.1.0, erschien am 26. Februar 2026. Das letzte Release, v0.6.9, und der letzte Commit stammen beide vom 12. Mai 2026 (Releases). Seitdem wurden Pull Requests externer Beitragender nicht gemergt, und ein öffentliches Issue, das nach dem Status und der Roadmap des Projekts nach v0.6.9 fragt, hat zum Zeitpunkt unserer Prüfung keine Antwort vom Maintainer.

Das heißt nicht, dass der Maintainer nicht zurückkehrt. Es heißt aber, dass Sie heute davon ausgehen sollten, dass upstream niemand etwas repariert, wenn Sie auf einen Bug stoßen, ein Anbieter seine API ändert oder in einer Abhängigkeit ein Sicherheitsproblem auftaucht. Bei einem Agenten, der Ihre API-Schlüssel verwaltet und Befehle ausführen kann, ist das für die meisten der entscheidende Faktor.

Das Projekt war außerdem noch vor 1.0, als es ins Stocken geriet, laut eigenem Hinweis mit Breaking Changes zwischen Minor-Versionen, und einige Hands waren weniger ausgereift als andere.

Ein Community-Fork, LibreFang, führt die Entwicklung separat fort. Wir haben ihn nicht getestet, prüfen Sie seine Aktivität also selbst; er ist die naheliegende Anlaufstelle, wenn Sie das Design von OpenFang anspricht.

Was OpenFang anders macht

Andere Agenten auf unserer Liste können geplante Jobs ausführen, die Sie selbst einrichten. Das Hauptfeature von OpenFang, Hands, liefert diese Arbeit fertig mit. Hands sind gebündelte autonome Pakete wie Researcher, Lead, Collector, Predictor, Clip, Twitter und Browser, die ohne Aufforderung nach Zeitplan laufen und ihre Ergebnisse an das Dashboard oder eine Chat-App melden. Sie richten eines ein, um Recherchen zu sammeln oder nach Leads Ausschau zu halten, und es läuft als Teil eines langlebigen Daemons.

Drumherum gibt es die üblichen Agenten-Tools: Websuche und Browsing, Shell-Befehle auf einer Allowlist, Bildgenerierung, Sprachausgabe und Transkription, SQLite-Speicher mit Vektorsuche, MCP-Server, Cron-Jobs und eine OpenAI-kompatible API. Ein Browser-Dashboard auf localhost deckt Agenten, Workflows, Zeitpläne und Freigaben ab.

Installation

Es wird als einzelnes Binary über ein Skript installiert, als direkter Binary-Download oder als Desktop-App für macOS, Windows und Linux auf x86-64 oder ARM (Erste Schritte). Für den Kern ist kein Python- oder Node-Stack nötig. Manche Hands bringen eigene Abhängigkeiten mit: Die Browser-Hand benötigt Python 3 und Chromium, die Clip-Hand FFmpeg und yt-dlp.

Docker wird aufgeführt, aber das dokumentierte Image ist noch nicht öffentlich, Docker-Nutzer müssen es also selbst bauen.

Isolation und Standardeinstellungen

OpenFang führt Befehle auf Ihrem Host aus, nicht in einem Container. Die Docker-Sandbox ist standardmäßig aus, und die WASM-Sandbox deckt nur WASM-Tools und -Skills ab (Sicherheitsdokumentation).

Innerhalb dieses Rahmens sind seine Standardeinstellungen vorsichtiger als bei vielen Agenten, die auf dem Host laufen. Laut Konfigurationsquellcode sind Shell-Befehle auf eine Allowlist grundlegender Hilfsprogramme beschränkt, laufen ohne Shell und mit bereinigter Umgebung, und sensible Hand-Aktionen wie Käufe oder Posts warten auf eine Freigabe. Das ist ein vernünftiges Design. Seine Schwäche: Jede Lücke, die jetzt darin gefunden wird, bleibt womöglich offen.

Telemetrie und Datenschutz

OpenFang sendet keine Nutzungstelemetrie. Die Dokumentation beschreibt keine, und der Code enthält keinen Analytics-Client; die Analytics-Seite des Dashboards zeigt nur lokal Ihren eigenen Token-Verbrauch und Ihre Kosten. Konfiguration, Agenten und Speicher liegen in SQLite unter ~/.openfang. Prompts gehen an den Modellanbieter und die Chat-Plattformen, die Sie konfigurieren.

Modelle und Kanäle

Sie können rund 27 Anbieter nutzen, darunter Anthropic, Gemini, OpenAI, Groq, DeepSeek, OpenRouter, Mistral, xAI und AWS Bedrock, oder lokale Modelle über Ollama, vLLM oder LM Studio betreiben. Es ist doppelt lizenziert unter Apache-2.0 oder MIT.

Es hat 40 Kanal-Adapter, darunter Telegram, Discord, Slack, WhatsApp, Signal, Matrix, Microsoft Teams und E-Mail (Kanal-Adapter). Der eingebaute WhatsApp-Adapter nutzt Metas Business Cloud API; um ein privates WhatsApp-Konto zu verknüpfen, ist ein separates Node.js-Gateway nötig.

Für wen es sich eignet

OpenFang lohnt einen Versuch, wenn Sie gern basteln, geplante Recherche- oder Überwachungsagenten möchten und bereit sind, den Code selbst zu verantworten, oder wenn Sie das Hands-Design studieren wollen, bevor Sie LibreFang bewerten. Als täglichen Assistenten, der mit wichtigen Konten verbunden ist, würden wir es nicht betreiben, solange es keine Fehlerbehebungen erhält.

Gepflegte Alternativen

• ZeroClaw kommt am nächsten heran: ebenfalls ein einzelnes Rust-Binary, mit Cron- und Ereignis-Triggern und einer Betriebssystem-Sandbox, die im empfohlenen Profil standardmäßig aktiv ist.
• nanobot führt geplante Automatisierungen und langfristige Ziele aus, mit einem Heartbeat, der Ergebnisse in Ihren Chat meldet.
• Agent Zero führt geplante Aufgaben in seinem eigenen Docker-Workspace aus und veröffentlicht häufig Releases.

Weitere Optionen finden Sie auf unseren Seiten die besten selbst gehosteten KI-Agenten und OpenClaw-Alternativen.