LibreFang
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迁移指南

从其他系统迁移到 LibreFang。

概述

LibreFang 提供以下迁移支持：

  • OpenFang - 通过 librefang-migrate crate 自动迁移（librefang migrate --from openfang）
  • OpenClaw - 通过 librefang-migrate crate 自动迁移（librefang migrate --from openclaw）
  • LangChain - 手动迁移指南（无自动化工具支持）
  • AutoGPT - 手动迁移指南（无自动化工具支持）

从 OpenFang 迁移

OpenFang 和 LibreFang 共享相同的目录结构和配置格式（LibreFang 是 OpenFang 的社区分支）。迁移过程是将 ~/.openfang 递归复制到 ~/.librefang，同时自动重写 .toml 和 .env 文件中的引用。

自动迁移

# 迁移所有内容
librefang migrate --from openfang

# 从特定路径迁移
librefang migrate --from openfang --path ~/.openfang

# 预览模式 (不执行)
librefang migrate --from openfang --dry-run

迁移内容

内容支持说明
Agent 清单✅直接复制（共享 TOML 格式）
技能配置✅直接复制
通道配置✅直接复制
记忆数据✅直接复制
会话数据✅直接复制
配置文件✅内容重写（openfang → librefang）
环境变量文件✅变量重写（OPENFANG_ → LIBREFANG_）

~/.librefang 中已存在的文件不会被覆盖。迁移只会复制目标位置不存在的文件。

从 OpenClaw 迁移

自动迁移

# 迁移所有内容
librefang migrate --from openclaw

# 从特定路径迁移
librefang migrate --from openclaw --path ~/.openclaw

# 预览模式 (不执行)
librefang migrate --from openclaw --dry-run

迁移内容

内容支持说明
Agent 清单✅YAML → TOML
技能配置✅自动转换
通道配置✅兼容配置
记忆数据✅SQLite 导出/导入
工作流✅JSON 转换

手动迁移

# 导出 OpenClaw 数据
cd ~/.openclaw
tar -czf openclaw-data.tar.gz agents/ skills/ config/

# 复制到 LibreFang
cp openclaw-data.tar.gz ~/.librefang/

# 导入
librefang migrate --from openclaw --import

从 LangChain 迁移

注意: LangChain 迁移是手动过程，没有自动化工具支持。 以下指南展示如何手动将 LangChain 配置转换为 LibreFang 格式。

Agent 配置转换

将 LangChain agent 配置转换为 LibreFang 格式：

# LangChain 配置
agent_config = {
    "agent_type": "conversational",
    "llm": {"provider": "openai", "model": "gpt-4"},
    "tools": ["serpapi", "python_repl"],
    "memory": {"type": "buffer", "k": 10}
}

# 转换为 LibreFang TOML
"""
[model]
provider = "openai"
model = "gpt-4"

[capabilities]
tools = ["web_search", "python_repl"]
memory_read = ["*"]
memory_write = ["self.*"]
"""

工具映射

LangChain 工具LibreFang 工具
serpapiweb_search
python_replpython
wikipediaweb_fetch
llm_mathcalculator

API 兼容层

# LangChain 风格 API
from librefang import LibreFang

lf = LibreFang(api_key="your-key")

# 创建 agent
agent = lf.create_agent(
    agent_type="conversational",
    llm="gpt-4",
    tools=["web_search", "python"]
)

# 运行
result = agent.run("What is the capital of France?")

从 AutoGPT 迁移

注意: AutoGPT 迁移是手动过程，没有自动化工具支持。 以下指南展示如何手动将 AutoGPT 配置转换为 LibreFang 格式。

配置转换

// AutoGPT 配置
{
  "ai_name": "MyAgent",
  "ai_goals": ["goal1", "goal2"],
  "llm_model_name": "gpt-4",
  "api_usage": []
}

转换为 LibreFang：

# LibreFang agent.toml
name = "my-agent"
version = "0.1.0"
description = "Migrated from AutoGPT"
module = "builtin:chat"

[model]
provider = "openai"
model = "gpt-4"

[system_prompt]
prompt = "You are MyAgent. Your goals are: goal1, goal2."

工作流迁移

# AutoGPT 工作流
tasks:
  - goal: "Research topic"
    result: "Research completed"
  - goal: "Summarize findings"
    result: "Summary ready"

转换为 LibreFang 工作流：

{
  "name": "migrated-workflow",
  "steps": [
    {
      "id": "research",
      "agent": "researcher",
      "input": "Research topic"
    },
    {
      "id": "summarize",
      "agent": "writer",
      "input": "Summarize: {{research.results}}"
    }
  ]
}

数据迁移

SQLite 数据

# 导出 SQLite
sqlite3 openclaw.db ".dump" > data.sql

# 导入到 LibreFang
librefang migrate --import-sql data.sql

记忆迁移

# 导出记忆
librefang memory export --format json > memory.json

# 导入记忆
librefang memory import --format json memory.json

技能迁移

# 复制技能目录
cp -r ~/.openclaw/skills/* ~/.librefang/skills/

# 验证
librefang skill verify

验证迁移

检查清单

  • Agent 清单已转换
  • 技能可加载
  • 通道配置正确
  • 记忆数据完整
  • 工作流可执行

验证命令

# 列出所有迁移的 agent
librefang agent list

# 测试 agent
librefang agent chat <agent-id>

# 检查技能
librefang skill list

# 验证配置
librefang doctor

回滚

备份

# 备份当前配置
cp -r ~/.librefang ~/.librefang.backup

# 备份数据库
cp ~/.librefang/data/librefang.db ~/.librefang.backup.db

恢复

# 恢复配置
rm -rf ~/.librefang
cp -r ~/.librefang.backup ~/.librefang

# 恢复数据库
cp ~/.librefang.backup.db ~/.librefang/data/librefang.db

常见问题

迁移失败

# 查看详细错误
librefang migrate --from openclaw --verbose

# 跳过有问题的文件
librefang migrate --from openclaw --skip-errors

配置冲突

# 使用 --force 覆盖
librefang migrate --from openclaw --force

记忆丢失

# 重新导入
librefang memory import --backup <path>