iven/zclaw_openfang
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Files
507486befdd0bfbfa86c2ffcfab8a8c0262b2308
zclaw_openfang/docs/openfang-technical-reference.md
iven 07079293f4 feat(hands): restructure Hands UI with Chinese localization 
Major changes:
- Add HandList.tsx component for left sidebar
- Add HandTaskPanel.tsx for middle content area
- Restructure Sidebar tabs: 分身/HANDS/Workflow
- Remove Hands tab from RightPanel
- Localize all UI text to Chinese
- Archive legacy OpenClaw documentation
- Add Hands integration lessons document
- Update feature checklist with new components

UI improvements:
- Left sidebar now shows Hands list with status icons
- Middle area shows selected Hand's tasks and results
- Consistent styling with Tailwind CSS
- Chinese status labels and buttons

Documentation:
- Create docs/archive/openclaw-legacy/ for old docs
- Add docs/knowledge-base/hands-integration-lessons.md
- Update docs/knowledge-base/feature-checklist.md
- Update docs/knowledge-base/README.md

Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 <noreply@anthropic.com>
2026-03-14 23:16:32 +08:00

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# OpenFang 技术参考文档
> **文档版本**：v1.0
> **更新日期**：2026-03-13
> **目标**：为 ZClaw 基于 OpenFang 定制开发提供技术参考
---
## 一、项目概述
### 1.1 基本信息
| 属性 | 值 |
|------|-----|
| **项目名称** | OpenFang |
| **GitHub** | https://github.com/RightNow-AI/openfang |
| **技术栈** | Rust (137,728 行代码) |
| **架构** | 14 个 Crates 模块化设计 |
| **定位** | Agent Operating System |
| **许可** | MIT / Apache 2.0 |
### 1.2 核心特性
```
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ OpenFang 核心特性 │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ │
│ 🚀 性能优势 │
│ ├── 冷启动：180ms (OpenClaw: 5.98s, 33x 提升) │
│ ├── 内存占用：40MB (OpenClaw: 394MB, 90% 减少) │
│ └── 安装大小：32MB (OpenClaw: 500MB, 94% 减少) │
│ │
│ 🔒 安全架构 (16 层纵深防御) │
│ ├── WASM 双重计量沙箱 │
│ ├── Merkle 哈希链审计 │
│ ├── Ed25519 签名代理清单 │
│ ├── 信息流污染追踪 │
│ ├── SSRF 防护 + 机密零化 │
│ └── ... 共 16 层安全机制 │
│ │
│ 🤖 Hands 自主系统 │
│ ├── 7 个自主能力包 (Clip, Lead, Collector, Predictor, etc.) │
│ └── 可扩展的自主任务框架 │
│ │
│ 📡 通道支持 │
│ └── 40+ 集成通道 (微信、飞书、Telegram、Discord, etc.) │
│ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘
```
---
## 二、项目结构
### 2.1 Crate 架构
OpenFang 采用模块化的 Rust Crate 架构：
```
openfang/
├── crates/
│ ├── openfang-kernel/ # 核心 Kernel - Agent 生命周期管理
│ │ ├── src/
│ │ │ ├── kernel.rs # 主内核实现
│ │ │ ├── approval.rs # 审批系统
│ │ │ ├── auth.rs # 认证模块
│ │ │ ├── capabilities.rs # 能力系统
│ │ │ ├── config.rs # 配置管理
│ │ │ ├── scheduler.rs # 任务调度
│ │ │ ├── supervisor.rs # 进程监控
│ │ │ ├── triggers.rs # 触发器引擎
│ │ │ └── workflow.rs # 工作流引擎
│ │ └── Cargo.toml
│ │
│ ├── openfang-runtime/ # Agent Runtime
│ │ ├── agent.rs # Agent 抽象
│ │ ├── session.rs # 会话管理
│ │ └── context.rs # 上下文处理
│ │
│ ├── openfang-hands/ # Hands 自主系统
│ │ ├── clip/ # 视频处理 Hand
│ │ ├── lead/ # 销售线索 Hand
│ │ ├── collector/ # 数据收集 Hand
│ │ ├── predictor/ # 预测分析 Hand
│ │ ├── researcher/ # 深度研究 Hand
│ │ ├── twitter/ # Twitter Hand
│ │ └── browser/ # 浏览器自动化 Hand
│ │
│ ├── openfang-skills/ # 技能系统
│ │ ├── skill_loader.rs # 技能加载器
│ │ ├── skill_executor.rs # 技能执行器
│ │ └── builtin/ # 内置技能 (60+)
│ │
│ ├── openfang-channels/ # 通道适配器
│ │ ├── wechat/ # 微信
│ │ ├── feishu/ # 飞书
│ │ ├── telegram/ # Telegram
│ │ ├── discord/ # Discord
│ │ └── ... # 40+ 通道
│ │
│ ├── openfang-llm/ # LLM 提供商集成
│ │ ├── providers/ # 27 个提供商
│ │ └── openai_compat.rs # OpenAI 兼容层
│ │
│ ├── openfang-security/ # 安全层
│ │ ├── sandbox/ # WASM 沙箱
│ │ ├── audit/ # 审计链
│ │ └── taint/ # 污染追踪
│ │
│ ├── openfang-api/ # API 层
│ │ ├── rest/ # REST 端点
│ │ ├── websocket/ # WebSocket 处理
│ │ └── sse/ # Server-Sent Events
│ │
│ ├── openfang-cli/ # 命令行工具
│ ├── openfang-config/ # 配置解析
│ ├── openfang-migrate/ # OpenClaw 迁移工具
│ └── openfang-utils/ # 通用工具
│
├── skills/ # 技能定义文件
│ └── *.md # SKILL.md 格式
│
├── hands/ # Hand 定义文件
│ └── *.toml # HAND.toml 格式
│
├── Cargo.toml # Workspace 配置
└── README.md
```
### 2.2 Kernel 核心模块
```rust
// crates/openfang-kernel/src/lib.rs
//! Core kernel for the OpenFang Agent Operating System.
//!
//! The kernel manages agent lifecycles, memory, permissions, scheduling,
//! and inter-agent communication.
pub mod approval; // 审批门控系统
pub mod auth; // 认证与授权
pub mod auto_reply; // 自动回复
pub mod background; // 后台任务
pub mod capabilities; // 能力系统 (RBAC)
pub mod config; // 配置管理
pub mod config_reload; // 热重载配置
pub mod cron; // 定时任务
pub mod error; // 错误处理
pub mod event_bus; // 事件总线
pub mod heartbeat; // 心跳检测
pub mod kernel; // 核心实现
pub mod metering; // 计量系统
pub mod pairing; // 设备配对
pub mod registry; // 服务注册
pub mod scheduler; // 任务调度
pub mod supervisor; // 进程监控
pub mod triggers; // 触发器引擎
pub mod whatsapp_gateway; // WhatsApp 网关
pub mod wizard; // 设置向导
pub mod workflow; // 工作流引擎
pub use kernel::DeliveryTracker;
pub use kernel::OpenFangKernel;
```
---
## 三、API 协议
### 3.1 端点概览
| 协议 | 地址 | 用途 |
|------|------|------|
| **WebSocket** | `ws://127.0.0.1:4200/ws` | 实时聊天、事件流 |
| **REST API** | `http://127.0.0.1:4200` | 资源管理、配置 |
| **SSE** | `http://127.0.0.1:4200/events` | 服务器推送事件 |
| **OpenAI 兼容** | `http://127.0.0.1:4200/v1` | OpenAI API 兼容层 |
### 3.2 WebSocket 协议
#### 连接
```javascript
const ws = new WebSocket('ws://127.0.0.1:4200/ws');
// 认证
ws.send(JSON.stringify({
type: 'auth',
device_id: 'your-device-id',
signature: 'ed25519-signature'
}));
```
#### 消息格式
```typescript
// 发送聊天消息
interface ChatRequest {
type: 'chat';
session_id: string;
message: {
role: 'user';
content: string;
};
options?: {
model?: string;
temperature?: number;
max_tokens?: number;
};
}
// 接收流式响应
interface StreamEvent {
type: 'stream';
session_id: string;
delta: {
content?: string;
tool_call?: ToolCall;
};
done: boolean;
}
// Agent 事件
interface AgentEvent {
type: 'agent_event';
event_type: 'thinking' | 'tool_use' | 'tool_result' | 'hand_trigger';
data: any;
}
```
#### 事件类型
```typescript
// 触发器事件
interface TriggerEvent {
type: 'trigger';
trigger_type: 'webhook' | 'schedule' | 'email' | 'message';
payload: any;
}
// 工作流事件
interface WorkflowEvent {
type: 'workflow';
workflow_id: string;
step: string;
status: 'started' | 'completed' | 'failed';
result?: any;
}
// Hand 事件
interface HandEvent {
type: 'hand';
hand_name: string;
action: string;
status: 'running' | 'completed' | 'needs_approval';
result?: any;
}
```
### 3.3 REST API 端点
#### 核心 API (76 个端点)
```
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ REST API 端点分类 │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ │
│ Agent 管理 │
│ ├── GET /api/agents # 列出所有 Agent │
│ ├── POST /api/agents # 创建 Agent │
│ ├── GET /api/agents/:id # 获取 Agent 详情 │
│ ├── PUT /api/agents/:id # 更新 Agent │
│ ├── DELETE /api/agents/:id # 删除 Agent │
│ └── POST /api/agents/:id/start # 启动 Agent │
│ │
│ Session 管理 │
│ ├── GET /api/sessions # 列出会话 │
│ ├── POST /api/sessions # 创建会话 │
│ ├── GET /api/sessions/:id # 获取会话 │
│ ├── DELETE /api/sessions/:id # 删除会话 │
│ └── GET /api/sessions/:id/messages # 获取消息历史 │
│ │
│ Skills 管理 │
│ ├── GET /api/skills # 列出技能 │
│ ├── POST /api/skills # 创建技能 │
│ ├── GET /api/skills/:id # 获取技能详情 │
│ ├── PUT /api/skills/:id # 更新技能 │
│ └── DELETE /api/skills/:id # 删除技能 │
│ │
│ Hands 管理 │
│ ├── GET /api/hands # 列出 Hands │
│ ├── GET /api/hands/:name # 获取 Hand 详情 │
│ ├── POST /api/hands/:name/trigger # 触发 Hand │
│ └── GET /api/hands/:name/status # 获取 Hand 状态 │
│ │
│ Channels 管理 │
│ ├── GET /api/channels # 列出通道 │
│ ├── POST /api/channels # 添加通道 │
│ ├── GET /api/channels/:id # 获取通道配置 │
│ ├── PUT /api/channels/:id # 更新通道 │
│ └── DELETE /api/channels/:id # 删除通道 │
│ │
│ Workflow 管理 │
│ ├── GET /api/workflows # 列出工作流 │
│ ├── POST /api/workflows # 创建工作流 │
│ ├── GET /api/workflows/:id # 获取工作流详情 │
│ ├── POST /api/workflows/:id/execute # 执行工作流 │
│ └── GET /api/workflows/:id/runs # 获取执行历史 │
│ │
│ Trigger 管理 │
│ ├── GET /api/triggers # 列出触发器 │
│ ├── POST /api/triggers # 创建触发器 │
│ ├── GET /api/triggers/:id # 获取触发器详情 │
│ └── DELETE /api/triggers/:id # 删除触发器 │
│ │
│ 配置管理 │
│ ├── GET /api/config # 获取配置 │
│ ├── PUT /api/config # 更新配置 │
│ └── POST /api/config/reload # 热重载配置 │
│ │
│ 安全与审计 │
│ ├── GET /api/audit/logs # 审计日志 │
│ ├── GET /api/security/status # 安全状态 │
│ └── GET /api/capabilities # 能力列表 │
│ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘
```
### 3.4 OpenAI 兼容 API
```bash
# 聊天补全
curl -X POST http://127.0.0.1:4200/v1/chat/completions \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "gpt-4",
"messages": [
{"role": "user", "content": "Hello!"}
],
"stream": true
}'
# 模型列表
curl http://127.0.0.1:4200/v1/models
# Embeddings
curl -X POST http://127.0.0.1:4200/v1/embeddings \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "text-embedding-ada-002",
"input": "Hello world"
}'
```
---
## 四、配置系统
### 4.1 配置文件位置
```
~/.openfang/
├── config.toml # 主配置文件
├── secrets.toml # 敏感配置 (权限 600)
├── skills/ # 自定义技能
│ └── *.md
├── hands/ # 自定义 Hands
│ └── *.toml
├── data/ # 数据目录
│ ├── sessions/ # 会话数据
│ ├── audit/ # 审计日志
│ └── cache/ # 缓存
└── logs/ # 日志目录
```
### 4.2 配置文件格式
```toml
# ~/.openfang/config.toml
[server]
host = "127.0.0.1"
port = 4200
websocket_port = 4200
[agent]
default_model = "gpt-4"
max_tokens = 4096
temperature = 0.7
timeout = 300
[security]
# 16 层安全配置
sandbox_enabled = true
audit_enabled = true
taint_tracking = true
max_execution_time = 60
rate_limit_rpm = 60
[llm]
# LLM 提供商配置
[[llm.providers]]
name = "openai"
api_key = "${OPENAI_API_KEY}"
models = ["gpt-4", "gpt-3.5-turbo"]
[[llm.providers]]
name = "anthropic"
api_key = "${ANTHROPIC_API_KEY}"
models = ["claude-3-opus", "claude-3-sonnet"]
[[llm.providers]]
name = "deepseek"
api_key = "${DEEPSEEK_API_KEY}"
base_url = "https://api.deepseek.com/v1"
models = ["deepseek-chat", "deepseek-coder"]
[channels]
# 通道配置
wechat_enabled = false
feishu_enabled = true
[channels.feishu]
app_id = "${FEISHU_APP_ID}"
app_secret = "${FEISHU_APP_SECRET}"
[hands]
# Hands 配置
clip_enabled = true
lead_enabled = true
researcher_enabled = true
[workflow]
# 工作流配置
max_concurrent = 5
default_timeout = 300
[triggers]
# 触发器配置
webhook_secret = "${WEBHOOK_SECRET}"
```
### 4.3 环境变量
```bash
# LLM API Keys
export OPENAI_API_KEY="sk-..."
export ANTHROPIC_API_KEY="sk-ant-..."
export DEEPSEEK_API_KEY="sk-..."
# 通道凭证
export FEISHU_APP_ID="cli_..."
export FEISHU_APP_SECRET="..."
export WECHAT_CORP_ID="..."
# 安全配置
export WEBHOOK_SECRET="your-secret"
export JWT_SECRET="your-jwt-secret"
# 可选配置
export OPENFANG_LOG_LEVEL="info"
export OPENFANG_DATA_DIR="~/.openfang/data"
```
---
## 五、扩展机制
### 5.1 技能系统 (SKILL.md)
```markdown
# skill-name
## 描述
技能的简短描述
## 触发词
- trigger1
- trigger2
## 示例
用户: 帮我执行 skill-name
助手: [执行技能]
## 参数
| 参数 | 类型 | 必需 | 描述 |
|------|------|------|------|
| param1 | string | 是 | 参数描述 |
## 实现
```skill
action: http_request
method: POST
url: https://api.example.com/endpoint
```
## 权限
- network:outbound
- file:read
```
### 5.2 Hand 系统 (HAND.toml)
```toml
# hands/custom-hand/HAND.toml
name = "custom-hand"
version = "1.0.0"
description = "自定义 Hand 描述"
# 触发条件
[trigger]
type = "schedule" # schedule | webhook | event
cron = "0 9 * * *" # 每天 9:00
# 能力需求
[capabilities]
network = true
filesystem = ["read", "write"]
browser = true
# 执行配置
[execution]
timeout = 300
max_retries = 3
approval_required = true
# 输出配置
[output]
channels = ["wechat", "email"]
format = "markdown"
```
### 5.3 自定义 Channel 适配器
```rust
// src/custom_channel.rs
use openfang_channels::{Channel, ChannelConfig, Message};
pub struct CustomChannel {
config: ChannelConfig,
}
impl Channel for CustomChannel {
async fn connect(&mut self) -> Result<(), ChannelError> {
// 连接逻辑
}
async fn send(&self, message: Message) -> Result<(), ChannelError> {
// 发送消息
}
async fn receive(&mut self) -> Result<Message, ChannelError> {
// 接收消息
}
}
```
### 5.4 自定义 LLM 提供商
```rust
// src/custom_provider.rs
use openfang_llm::{LLMProvider, CompletionRequest, CompletionResponse};
pub struct CustomProvider {
api_key: String,
base_url: String,
}
impl LLMProvider for CustomProvider {
async fn complete(
&self,
request: CompletionRequest,
) -> Result<CompletionResponse, LLMError> {
// 实现补全逻辑
}
async fn stream(
&self,
request: CompletionRequest,
) -> Result<impl Stream<Item = StreamChunk>, LLMError> {
// 实现流式响应
}
}
```
---
## 六、Hands 系统详解
### 6.1 内置 Hands
| Hand | 功能 | 触发方式 | 适用场景 |
|------|------|----------|----------|
| **Clip** | 视频处理、竖屏生成 | 手动/自动 | 内容创作者 |
| **Lead** | 销售线索发现 | 定时 | B2B 销售 |
| **Collector** | 数据收集聚合 | 定时/事件 | 研究人员 |
| **Predictor** | 预测分析 | 手动 | 数据分析 |
| **Researcher** | 深度研究、交叉验证 | 手动 | 知识工作者 |
| **Twitter** | Twitter 自动化 | 定时/事件 | 社媒运营 |
| **Browser** | 浏览器自动化 | 手动/工作流 | 日常办公 |
### 6.2 Hand 工作流程
```
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ Hand 执行流程 │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ │
│ 触发条件 │
│ ──────── │
│ │ 定时 (Cron) │
│ │ Webhook │
│ │ 事件 (Event) │
│ │ 手动触发 │
│ │ │
│ ▼ │
│ ┌─────────────┐ │
│ │ 能力检查 │ ← RBAC 门控 │
│ └──────┬──────┘ │
│ │ │
│ ▼ │
│ ┌─────────────┐ │
│ │ 审批门控 │ ← 如果 approval_required = true │
│ └──────┬──────┘ │
│ │ │
│ ▼ │
│ ┌─────────────┐ │
│ │ 执行 Hand │ ← WASM 沙箱隔离 │
│ └──────┬──────┘ │
│ │ │
│ ▼ │
│ ┌─────────────┐ │
│ │ 结果输出 │ → 通道推送 / 存储 │
│ └─────────────┘ │
│ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘
```
---
## 七、安全架构
### 7.1 16 层纵深防御
```
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ OpenFang 16 层安全架构 │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ │
│ Layer 1: WASM 双重计量沙箱 │
│ ├── 指令计数限制 │
│ └── 内存使用限制 │
│ │
│ Layer 2: Merkle 哈希链审计 │
│ ├── 所有操作可追溯 │
│ └── 防篡改日志 │
│ │
│ Layer 3: 信息流污染追踪 │
│ ├── 标记不可信数据 │
│ └── 阻止污染数据进入敏感操作 │
│ │
│ Layer 4: Ed25519 签名代理清单 │
│ ├── 设备身份验证 │
│ └── 请求签名验证 │
│ │
│ Layer 5: SSRF 防护 │
│ ├── 白名单域名 │
│ └── 内网地址阻止 │
│ │
│ Layer 6: 机密零化 │
│ ├── API Key 内存加密 │
│ └── 使用后立即清零 │
│ │
│ Layer 7: OFP 互认证 │
│ ├── 双向 TLS │
│ └── 证书固定 │
│ │
│ Layer 8: 能力门控 (RBAC) │
│ ├── 最小权限原则 │
│ └── 细粒度权限控制 │
│ │
│ Layer 9: 安全头 │
│ ├── Content-Security-Policy │
│ └── X-Frame-Options │
│ │
│ Layer 10: 健康端点编辑 │
│ ├── 输入验证 │
│ └── 输出编码 │
│ │
│ Layer 11: 子进程沙箱 │
│ ├── seccomp 过滤 │
│ └── namespace 隔离 │
│ │
│ Layer 12: 提示注入扫描器 │
│ ├── 检测恶意提示 │
│ └── 阻止注入攻击 │
│ │
│ Layer 13: 循环守卫 │
│ ├── 递归深度限制 │
│ └── 自动断路 │
│ │
│ Layer 14: 会话修复 │
│ ├── 异常检测 │
│ └── 自动恢复 │
│ │
│ Layer 15: 路径遍历防护 │
│ ├── 路径规范化 │
│ └── 访问控制 │
│ │
│ Layer 16: GCRA 速率限制 │
│ ├── 请求速率控制 │
│ └── 突发流量平滑 │
│ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘
```
### 7.2 WASM 沙箱
```rust
// 沙箱配置示例
SandboxConfig {
max_instructions: 10_000_000,
max_memory: 64 * 1024 * 1024, // 64MB
timeout: Duration::from_secs(60),
allowed_syscalls: vec![
"read", "write", "close",
// 仅允许安全的系统调用
],
network_access: false,
filesystem_access: SandboxFS::ReadOnly("/data"),
}
```
---
## 八、OpenClaw 迁移
### 8.1 迁移工具
```bash
# 从 OpenClaw 迁移
openfang migrate --from openclaw
# 指定源目录
openfang migrate --from openclaw --source ~/.openclaw
# 干运行（预览）
openfang migrate --from openclaw --dry-run
```
### 8.2 迁移映射
| OpenClaw | OpenFang | 说明 |
|----------|----------|------|
| `~/.openclaw/` | `~/.openfang/` | 配置目录 |
| `config.yaml` | `config.toml` | 配置格式 |
| `plugins/*/index.ts` | `skills/*.md` | 技能格式 |
| `channels/*/` | `channels/*/` | 通道兼容 |
| `agent/*/` | `agents/*/` | Agent 配置 |
### 8.3 技能迁移
```bash
# OpenClaw 插件格式 (TypeScript)
plugins/
└── my-plugin/
├── openclaw.plugin.json
└── index.ts
# OpenFang 技能格式 (Markdown)
skills/
└── my-skill.md
```
**迁移示例**:
```typescript
// OpenClaw 插件 (index.ts)
export default {
name: 'my-plugin',
triggers: ['触发词'],
async handler(ctx) {
return '结果';
}
}
```
```markdown
# OpenFang 技能 (my-skill.md)
## 触发词
- 触发词
## 实现
```skill
action: javascript
code: |
return '结果';
```
```
---
## 九、ZClaw 集成指南
### 9.1 GatewayClient 适配
```typescript
// desktop/src/lib/openfang-client.ts
export class OpenFangClient {
private ws: WebSocket | null = null;
private url = 'ws://127.0.0.1:4200/ws';
async connect(deviceId: string, signature: string): Promise<void> {
return new Promise((resolve, reject) => {
this.ws = new WebSocket(this.url);
this.ws.onopen = () => {
// 认证
this.ws!.send(JSON.stringify({
type: 'auth',
device_id: deviceId,
signature
}));
resolve();
};
this.ws.onerror = reject;
});
}
async chat(sessionId: string, message: string): Promise<void> {
this.ws?.send(JSON.stringify({
type: 'chat',
session_id: sessionId,
message: { role: 'user', content: message }
}));
}
onStream(callback: (event: StreamEvent) => void): void {
this.ws?.addEventListener('message', (event) => {
const data = JSON.parse(event.data);
if (data.type === 'stream') {
callback(data);
}
});
}
// Hand 触发
async triggerHand(handName: string, params: any): Promise<void> {
this.ws?.send(JSON.stringify({
type: 'hand_trigger',
hand_name: handName,
params
}));
}
// Workflow 执行
async executeWorkflow(workflowId: string, input: any): Promise<void> {
this.ws?.send(JSON.stringify({
type: 'workflow_execute',
workflow_id: workflowId,
input
}));
}
}
```
### 9.2 端口配置
```typescript
// OpenClaw
const OPENCLAW_PORT = 18789;
// OpenFang
const OPENFANG_PORT = 4200;
// 配置切换
const GATEWAY_PORT = process.env.USE_OPENFANG === 'true'
? OPENFANG_PORT
: OPENCLAW_PORT;
```
### 9.3 功能映射
| ZClaw 功能 | OpenClaw API | OpenFang API |
|-----------|-------------|--------------|
| 发送消息 | `chat` | `chat` |
| 获取会话 | `/api/sessions` | `/api/sessions` |
| 触发技能 | 插件系统 | `skill_trigger` |
| Hand 自动化 | ❌ 无 | `hand_trigger` |
| Workflow | ❌ 基础 | `workflow_execute` |
| 审计日志 | ❌ 无 | `/api/audit/logs` |
---
## 十、开发命令
### 10.1 基本命令
```bash
# 安装
cargo install openfang
# 启动服务
openfang start
# 停止服务
openfang stop
# 查看状态
openfang status
# 查看日志
openfang logs
# 配置向导
openfang wizard
# 迁移工具
openfang migrate --from openclaw
```
### 10.2 开发模式
```bash
# 克隆仓库
git clone https://github.com/RightNow-AI/openfang
cd openfang
# 构建
cargo build
# 运行测试
cargo test
# 开发模式运行
cargo run -- start --dev
# 构建 Release
cargo build --release
```
---
## 十一、参考资料
### 11.1 官方资源
- **GitHub**: https://github.com/RightNow-AI/openfang
- **文档**: https://docs.openfang.ai
- **Discord**: https://discord.gg/openfang
### 11.2 相关文档
- [Claw 生态系统深度报告](./claw-ecosystem-deep-dive-report.md)
- [OpenClaw 到 OpenFang 迁移分析](./openclaw-to-openfang-migration-brainstorm.md)
- [ZClaw 项目指南](../CLAUDE.md)
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*文档版本: v1.0 | 更新日期: 2026-03-13*
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