OpenHands Agent Canvas 快速上手本地部署 AI 编码代理与自动化控制中心【免费下载链接】OpenHands OpenHands: AI-Driven Development项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ope/OpenHandsOpenHands Agent Canvas 是面向开发者的自托管 AI 控制中心在浏览器里运行 OpenHands、Claude Code、Codex 等编码代理并把重复任务交给定时或事件触发的自动化。适合想把 AI 编程助手跑在自己机器或内网服务器上、要求代码和数据不出本地的开发者。先判断它适不适合你的场景适合在笔记本、专用小主机如 Mac Mini或云虚拟机上运行编码代理工作区完全由你控制。适合多后端切换——同一套界面里既能连本机 agent server也能连团队共用的远程或云后端。适合把重复工作自动化例如定时生成报告、按 webhook 触发任务并对接 Slack、GitHub 等工具。不适合期望开箱即用、零运维的体验。你需要准备 Node.js 或 Docker 环境且 agent 对运行机器拥有完整文件系统和命令执行权限不要直接指向存有生产凭据的机器。这是自动化仪表盘每个自动化的运行次数、成功率和平均耗时都直接展示也是你判断自动化是否健康运行的入口。运行前检查Node.js 22.12 及以上版本和 npm走 npm 安装路径时需要uvagent server 通过 uvx 启动提前装好可避免首次启动失败Docker Desktop 或 Docker Engine走容器路径时需要一个存放项目代码的目录Docker 路径下作为 PROJECTS_PATH 挂载稳定的外网连接首次启动要拉取前端包、agent server 依赖和容器镜像一个 LLM API Key页面能打开不等于能对话开始第一个会话前需要在设置里配置模型密钥资源方面内存 2GB 起步、建议 4GB 以上磁盘预留 5GB 左右给依赖、镜像和会话记录。最小部署路径方式一npm 全局安装最快无沙箱全局安装后启动完整本地栈前端 agent server 自动化后端 入口代理npm install -g openhands/agent-canvasagent-canvas注意此模式下 agent server 直接跑在你的机器上可以读写你的文件系统。只想拆开跑时可加--frontend-only或--backend-only参数。方式二Docker 容器推荐带沙箱先创建项目目录和状态目录再启动镜像容器内的 agent 只能访问你挂载进去的目录export PROJECTS_PATH$HOME/projects mkdir -p $PROJECTS_PATH $HOME/.openhandsdocker run -it --rm \ -p 8000:8000 \ -v $HOME/.openhands:/home/openhands/.openhands \ -v $PROJECTS_PATH:/projects \ ghcr.io/openhands/agent-canvas:1.15.0Windows 用户在 PowerShell 下的等效命令见仓库根目录的 README.windows.md。方式三从源码运行适合需要改动前端本身的用户git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/ope/OpenHands cd OpenHands npm install npm run dev关键配置说明日常只需要关心这几项其余保持默认即可PORT入口代理端口默认 8000。端口冲突时修改该值或调整 Docker 的 -p 映射。PROJECTS_PATHDocker 专用agent 可见的项目目录。目录没创建或没挂进去agent 就读不到你的代码。LOCAL_BACKEND_API_KEY对外暴露时必填。用openssl rand -base64 32生成一次并妥善保管配合--public模式任何打开界面的人都必须先输入这个 key 才能使用。OH_AGENT_SERVER_VERSION / OH_AGENT_SERVER_GIT_REF固定 agent server 的版本或 git 引用避免后端行为随最新版漂移。源码方式下可在项目目录创建 .env 文件参考 .env.sample常用项包括 VITE_BACKEND_BASE_URL、VITE_WORKING_DIR、VITE_FRONTEND_PORT完整变量说明见 docs/DEVELOPMENT.md。验证是否跑起来了打开 http://localhost:8000Docker 镜像为 http://localhost:8000/canvas看到 Agent Canvas 主界面即表示入口正常。按左侧 Getting started 清单添加 LLM API key这是对话功能的前置条件。新建一个会话让 agent 在工作区里创建一个 hello.py 并运行看到生成的文件出现在文件面板里说明代理、工作区和执行链路全部打通。会话跑通后进入 Customize 的 Skills 页可以看到全部可用技能按状态和分类筛选后启用即可。高频问题端口 8000 被占用设置环境变量 PORT 改用其他端口或 Docker 下调整 -p 映射例如 -p 8080:8000访问地址同步修改。首次启动卡在拉取依赖npm 和 PyPI 都需要外网检查代理配置uv 未安装也会在此阶段失败先装 uv 再重试。容器里看不到本机项目确认 PROJECTS_PATH 目录已创建且 -v 挂载使用的是宿主机绝对路径。对外部署后页面返回 502说明 127.0.0.1:8000 上的进程没在运行检查启动进程状态防火墙只放行 80/443agent server18000和自动化后端18001对公网保持关闭。如何接入远程机器在界面 Manage backends 中新增后端填写主机名、URL 和 LOCAL_BACKEND_API_KEY状态显示 Connected 后即可在同一界面里切换本地与远程。跑通之后做什么阅读 docs/SELF_HOSTING.md把 Canvas 迁到一台常开的虚拟机配好防火墙、API key 和 systemd 服务关机后任务也能继续跑。创建第一个自动化从 Automate 页面新建定时任务回到 Dashboard 确认出现运行记录。梳理 Skills 与 MCP Servers关闭用不到的技能接入你团队的 MCP 服务保持 agent 上下文精简。更多资料在 docs/ 目录系统边界和运行模式见 docs/architecture.md接入 Claude Code、Codex、Gemini 等 ACP 代理见 docs/ACP_AGENTS.md各安装器与操作系统的测试覆盖见 docs/TESTING_MATRIX.md。【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