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15分钟跑通 OpenHands Agent Canvas从安装到第一个自动化任务【免费下载链接】OpenHands OpenHands: AI-Driven Development项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ope/OpenHandsOpenHands Agent Canvas 是一个可自托管的 AI 编码代理控制中心。它把 OpenHands、Claude Code、Codex、Gemini 等代理装进同一个界面让你像管理工程项目一样管理 AI 写代码这件事——发起对话、切换后端、按定时或事件触发自动化。OpenHands 团队公开的 SWE-bench 基准结果显示其代理在 2024 年的代码问题修复基准中表现位居同类产品前列而 Agent Canvas 就是给这些代理配的工位。当你要验证一个想法但懒得搭环境时你可以直接用自然语言描述需求代理在隔离的工作区里生成代码、跑通命令全程不用你碰终端当重复性任务发布说明、PR 巡检、文档同步占据你的日程时你可以把它们配置成自动化按定时或 webhook 触发后自动执行。三种运行方式怎么选Agent Canvas 默认在你本机运行也可以把代理放进 Docker 沙箱或云端虚拟机。官方文档见 docs/自托管细节在 docs/SELF_HOSTING.md。系统要求速查配置项最低推荐不满足时的影响Node.js22.12.x22.x 最新版前端与本地编排脚本无法启动uv已安装最新稳定版代理服务器agent-server无法拉起Docker可选Docker 24无沙箱模式下代理将直接读写本机文件系统磁盘空间2GB10GB镜像缓存与项目工作区不足构建失败内存2GB4GB代理响应变慢大仓库任务容易卡住方式一npm 全局安装无沙箱# 安装并启动完整本地栈 npm install -g openhands/agent-canvas agent-canvas预期终端打印 ingress 代理启动信息访问 http://localhost:8000 能看到 Agent Canvas 界面。注意这种方式下代理对本机文件系统有完全访问权限请在你能接受的机器上运行。方式二Docker 沙箱# 指定项目目录并启动带沙箱的容器 export PROJECTS_PATH$HOME/projects mkdir -p $PROJECTS_PATH $HOME/.openhands docker run -it --rm -p 8000:8000 \ -v $HOME/.openhands:/home/openhands/.openhands \ -v ${PROJECTS_PATH}:/projects \ ghcr.io/openhands/agent-canvas:1.15.0预期容器启动后访问 http://localhost:8000/canvas代理只能触碰PROJECTS_PATH下挂载进去的项目目录。方式三从源码运行git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/ope/OpenHands cd OpenHands npm install npm run dev预期本地同时拉起 agent-server、自动化后端和 Vite 开发服务器界面同样在 http://localhost:8000适合想改前端代码的贡献者。卡点Node 版本低于 22.12 时npm install会直接报 engines 不满足。用 nvm 或 asdf 升到 22.x 即可别用 sudo 强行全局装。卡点8000 端口被占用常见于同时跑多个前端项目。启动前设置PORT环境变量换一个端口或在界面里访问时带上对应端口。第一个任务让代理在真实项目里跑起一段脚本这一步很快整个过程通常不超过五分钟。打开浏览器访问 http://localhost:8000点 New Chat在设置里填入你常用的 LLM API Key界面引导页会提示这一步。发起新对话把工作目录指向PROJECTS_PATH下的任意项目输入写一个 bash 脚本统计当前目录下的文件数量保存到 file_count.sh 并运行它。观察代理的动作流它创建脚本、给出执行命令、终端回显统计结果全程可以在事件面板里逐步展开。在内置文件树里打开file_count.sh确认内容不满意就继续对话让它修改。验收一下全部勾上才算最小闭环完成代理正确理解指令并创建了file_count.sh终端里能看到脚本的执行输出事件面板完整记录了每一步动作你能在内置编辑器中打开并检查生成的文件追加一句改成按扩展名分组统计后代理能基于原脚本继续修改参数与模式的下一步选择模式关键参数/前置适用场景无沙箱本地运行Node 22.12、uv快速体验机器上无敏感数据Docker 沙箱Docker、PROJECTS_PATH目录日常使用代理被限制在挂载目录内源码运行Git、npm、OH_AGENT_SERVER_GIT_REF贡献代码、调试 agent-server 行为下一步挑一个你最近真实要做的任务——比如给某个项目补一份 README 或生成一份依赖变更摘要——在 Canvas 里发起对话跑通后再去 Automate 页面把它改成定时任务想接外部代理可以看 docs/ACP_AGENTS.md想长期部署到虚拟机则读 docs/SELF_HOSTING.md社区入口是项目 Slack 频道。从让 AI 代跑一次命令到让 AI 常驻一个工位中间只差这 15 分钟——装完这一次写代码的就不再只是你了。【免费下载链接】OpenHands OpenHands: AI-Driven Development项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ope/OpenHands创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考 15分钟跑通 OpenHands Agent Canvas：从安装到第一个自动化任务
15分钟跑通 OpenHands Agent Canvas从安装到第一个自动化任务【免费下载链接】OpenHands OpenHands: AI-Driven Development项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ope/OpenHandsOpenHands Agent Canvas 是一个可自托管的 AI 编码代理控制中心。它把 OpenHands、Claude Code、Codex、Gemini 等代理装进同一个界面让你像管理工程项目一样管理 AI 写代码这件事——发起对话、切换后端、按定时或事件触发自动化。OpenHands 团队公开的 SWE-bench 基准结果显示其代理在 2024 年的代码问题修复基准中表现位居同类产品前列而 Agent Canvas 就是给这些代理配的工位。当你要验证一个想法但懒得搭环境时你可以直接用自然语言描述需求代理在隔离的工作区里生成代码、跑通命令全程不用你碰终端当重复性任务发布说明、PR 巡检、文档同步占据你的日程时你可以把它们配置成自动化按定时或 webhook 触发后自动执行。三种运行方式怎么选Agent Canvas 默认在你本机运行也可以把代理放进 Docker 沙箱或云端虚拟机。官方文档见 docs/自托管细节在 docs/SELF_HOSTING.md。系统要求速查配置项最低推荐不满足时的影响Node.js22.12.x22.x 最新版前端与本地编排脚本无法启动uv已安装最新稳定版代理服务器agent-server无法拉起Docker可选Docker 24无沙箱模式下代理将直接读写本机文件系统磁盘空间2GB10GB镜像缓存与项目工作区不足构建失败内存2GB4GB代理响应变慢大仓库任务容易卡住方式一npm 全局安装无沙箱# 安装并启动完整本地栈 npm install -g openhands/agent-canvas agent-canvas预期终端打印 ingress 代理启动信息访问 http://localhost:8000 能看到 Agent Canvas 界面。注意这种方式下代理对本机文件系统有完全访问权限请在你能接受的机器上运行。方式二Docker 沙箱# 指定项目目录并启动带沙箱的容器 export PROJECTS_PATH$HOME/projects mkdir -p $PROJECTS_PATH $HOME/.openhands docker run -it --rm -p 8000:8000 \ -v $HOME/.openhands:/home/openhands/.openhands \ -v ${PROJECTS_PATH}:/projects \ ghcr.io/openhands/agent-canvas:1.15.0预期容器启动后访问 http://localhost:8000/canvas代理只能触碰PROJECTS_PATH下挂载进去的项目目录。方式三从源码运行git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/ope/OpenHands cd OpenHands npm install npm run dev预期本地同时拉起 agent-server、自动化后端和 Vite 开发服务器界面同样在 http://localhost:8000适合想改前端代码的贡献者。卡点Node 版本低于 22.12 时npm install会直接报 engines 不满足。用 nvm 或 asdf 升到 22.x 即可别用 sudo 强行全局装。卡点8000 端口被占用常见于同时跑多个前端项目。启动前设置PORT环境变量换一个端口或在界面里访问时带上对应端口。第一个任务让代理在真实项目里跑起一段脚本这一步很快整个过程通常不超过五分钟。打开浏览器访问 http://localhost:8000点 New Chat在设置里填入你常用的 LLM API Key界面引导页会提示这一步。发起新对话把工作目录指向PROJECTS_PATH下的任意项目输入写一个 bash 脚本统计当前目录下的文件数量保存到 file_count.sh 并运行它。观察代理的动作流它创建脚本、给出执行命令、终端回显统计结果全程可以在事件面板里逐步展开。在内置文件树里打开file_count.sh确认内容不满意就继续对话让它修改。验收一下全部勾上才算最小闭环完成代理正确理解指令并创建了file_count.sh终端里能看到脚本的执行输出事件面板完整记录了每一步动作你能在内置编辑器中打开并检查生成的文件追加一句改成按扩展名分组统计后代理能基于原脚本继续修改参数与模式的下一步选择模式关键参数/前置适用场景无沙箱本地运行Node 22.12、uv快速体验机器上无敏感数据Docker 沙箱Docker、PROJECTS_PATH目录日常使用代理被限制在挂载目录内源码运行Git、npm、OH_AGENT_SERVER_GIT_REF贡献代码、调试 agent-server 行为下一步挑一个你最近真实要做的任务——比如给某个项目补一份 README 或生成一份依赖变更摘要——在 Canvas 里发起对话跑通后再去 Automate 页面把它改成定时任务想接外部代理可以看 docs/ACP_AGENTS.md想长期部署到虚拟机则读 docs/SELF_HOSTING.md社区入口是项目 Slack 频道。从让 AI 代跑一次命令到让 AI 常驻一个工位中间只差这 15 分钟——装完这一次写代码的就不再只是你了。【免费下载链接】OpenHands OpenHands: AI-Driven Development项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ope/OpenHands创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考