OpenHands AIエージェント

概要

OpenHandsは、AIがコードを書いたりバグを直したりするだけでなく、「タスクを受け取る→計画を立てる→ファイルを編集する→テストを走らせる→GitHubにプルリクエストを出す」という一連の作業を、人間のエンジニアが行うように自律的に完結させるプラットフォームです。もともと「OpenDevin」という名前で2024年初頭にコミュニティ主導で始まり、同年後半にOpenHandsへリブランド。2026年3月にはv1.6.0がリリースされ、GitHubスター数は70,000を超えています。

GitHub CopilotやChatGPTが「コードを提案してくれる賢い補助ツール」だとすれば、OpenHandsは「タスクを渡したら最後まで仕上げてくれる自律型の仮想エンジニア」です。大規模言語モデル（LLM：ChatGPTのような大規模AIモデル）を自分で選んで接続できるため、Claude・GPT-4o・Geminiから、ローカルで動くオープンソースモデルまで組み合わせを自由に変えられるのが強みです。

主な機能

• エンドツーエンドの自律コーディング：コードの読み書き・ターミナルコマンドの実行・Webブラウジング・APIの呼び出しをまとめて行い、課題の調査から修正・テストまで一気通貫で完了させます。「バグを直して」と伝えるだけで、ログの分析→原因特定→修正コード生成→プルリクエスト作成まで自動で処理されます。
• サンドボックス（隔離環境）実行：すべての作業はDockerコンテナ（独立した安全な箱）の中で行われるため、AIが誤って自分のパソコンの大切なファイルを壊す心配がありません。実行した操作はすべてログに残るので後から確認できます。
• モデル自由選択（BYOK対応）：BYOK（Bring Your Own Key＝自分のAPIキーを持ち込む）方式に対応。Claude・GPT-4o・Gemini・Llama・Qwenなど主要なAIモデルを好みや予算に合わせて選べます。特定のAIサービスに縛られたくない方に最適です。
• Agent Canvas（エージェント管理画面）：複数のAIエージェントをブラウザ上のダッシュボードで一元管理できるコントロールセンター。「Slackにレポートを自動投稿する」「GitHubのIssueをタスクに自動分解する」など、日常的な作業を自動化するワークフローを構築できます。
• GitHub / GitLab / Bitbucket連携：コードリポジトリ（コードの保管庫）と直接つながり、Issueを読んでブランチを作りPRを提出するまでを自動化。レビューへのフィードバック反映やテスト修正も対応しています。
• Slack / Jira連携：クラウド版ではSlackへの通知やJiraのチケット管理とも統合可能。「Slackでタスクを投げたらエージェントが動き出す」という使い方が実現します。
• 多様なデプロイ方法：ローカルPC・クラウド（OpenHands Cloud）・自社サーバー（セルフホスト）の3通りから選べます。ラップトップを閉じていてもクラウド上でエージェントが動き続けられるのはクラウド・サーバー構成の強みです。

料金プラン

> 注意：オープンソース版・個人クラウド版はプラットフォーム自体は無料ですが、裏側で動かすAIモデル（Claude・GPT-4oなど）のAPI利用料は別途発生します。詳細は公式サイト（openhands.dev/pricing）を参照してください。

導入方法

① クラウド版（最も手軽）

1. app.openhands.dev にアクセスしてアカウントを作成
2. 設定画面でLLMプロバイダーとAPIキーを入力
3. ブラウザ上のチャット画面からタスクを入力して使い始める

② ローカル版・uvコマンド（推奨）

事前に Docker Desktop と uv（Pythonパッケージ管理ツール）をインストールしておく必要があります。

# OpenHandsをインストール
uv tool install openhands

# GUIサーバーを起動
openhands serve

ブラウザで http://localhost:3000 にアクセスし、設定画面からLLMプロバイダーとAPIキーを入力すれば完了です。

③ ローカル版・Dockerコマンド直接起動

docker run -it --rm --pull=always \
  -e AGENT_SERVER_IMAGE_REPOSITORY=ghcr.io/openhands/agent-server \
  -e AGENT_SERVER_IMAGE_TAG=1.26.0-python \
  -v /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock \
  -v ~/.openhands:/.openhands \
  -p 3000:3000 \
  --add-host host.docker.internal:host-gateway \
  docker.openhands.dev/openhands/openhands:1.8

起動後、http://localhost:3000 を開いてLLMの設定を行えばすぐに使い始められます。

こんな人におすすめ

• 「コードは書けないけどアプリを作りたい」個人開発者：細かい手順を知らなくても「〇〇というAPIを使ったWebアプリを作って」と伝えるだけで、ファイル作成からテストまで自動でやってくれます。
• 繰り返し作業を減らしたいエンジニア・フリーランス：バグ修正・テストコード追加・ドキュメント更新といった手間のかかる単純作業をエージェントに任せ、設計や新機能の開発に集中できます。
• 特定のAIサービスに縛られたくない方：モデルを自由に差し替えられるため、「今月はClaude、来月はコストを抑えてオープンソースモデル」という柔軟な運用が可能です。
• セキュリティ・プライバシーを重視する開発チーム：コードを外部に送りたくない場合は完全ローカルまたはセルフホストで動かせます。サンドボックス実行により本番環境への意図しない変更も防止できます。

よくある質問

Q. AIモデルのAPIキーを持っていないと使えませんか？ A. クラウド版の個人プランでは、OpenHandsが提供するLLMプロバイダーを従量課金で使えるため、自前のAPIキーがなくても始められます。ローカル版はご自身のAPIキーが必要です。

Q. プログラミングの知識がなくても使えますか？ A. クラウド版であればブラウザからチャット感覚で使えます。ただし、エージェントが生成したコードを確認・修正する場面も出てくるため、基本的なコードの読み方を少しずつ身に付けていくとより活用しやすくなります。

Q. GitHub CopilotやChatGPTとどう違うのですか？ A. CopilotやChatGPTはコードの「提案」が主な役割ですが、OpenHandsはファイルの読み書き・テスト実行・プルリクエスト作成まで「実際に手を動かして完成させる」自律型エージェントです。コードを提案するだけでなく、タスクを最後まで完遂しようとする点が根本的に異なります。

Q. 使っているコードや機密情報は外部に漏れませんか？ A. ローカル版やセルフホスト版ではコードが自社/自分の環境の外に出ません。クラウド版を使う場合は、利用するLLMプロバイダー（AnthropicやOpenAIなど）のプライバシーポリシーも合わせて確認することをおすすめします。