OpenHands Agent Canvas: единая панель для Claude Code, Codex и автономных AI-агентов
В 2026 году OpenHands — это уже не только «автономный программист в Docker». Центральная поверхность проекта называется Agent Canvas: из одного интерфейса можно запускать встроенного OpenHands Agent, подключать Claude Code, Codex и Gemini через ACP, работать с файлами и terminal, добавлять MCP/skills и запускать automations.
Agent Canvas — это интерфейс управления агентами, а не ещё одна LLM
Сам OpenHands не обязан быть моделью, которая отвечает пользователю. Он связывает model provider, workspace, shell, files, tools и execution environment. В Agent Canvas можно использовать встроенный OpenHands Agent либо внешний coding-agent.
Можно не привязываться только к встроенному OpenHands Agent.
Local machine, Docker, VM, Modal или OpenHands Cloud.
Conversations, files, terminal, models и automations находятся в одном интерфейсе.
AGENTS.md, skills, MCP, plugins и automations расширяют поведение агента.
OpenHands Local GUI и Agent Canvas — уже не одно и то же
В старых статьях и видео часто встречается команда openhands serve.
В текущей архитектуре она запускает legacy OpenHands GUI.
Современная browser-first поверхность — agent-canvas.
openhands serve
Старый Local GUI workflow. Он ещё встречается в документации и старых tutorials.
agent-canvas
Текущая control surface с backends, profiles, ACP agents, plugins и automations.
Проект за 2026 год заметно поменял структуру, названия компонентов и setup-path.
Самый быстрый способ запустить Agent Canvas
Для обычного local install нужен Node.js 22.12 или новее и npm.
npm install -g @openhands/agent-canvas
agent-canvas
После запуска интерфейс открывается на http://localhost:8000.
Такой вариант удобен для теста, но агент-server работает прямо на локальной машине.
Быстрый старт и прямой доступ к локальным проектам.
Agent может работать с файлами и shell на хосте в пределах доступных ему прав.
Прямой local backend удобен, но не даёт такой же файловой границы, как container с явно смонтированной папкой.
Docker ограничивает Agent Canvas указанной папкой проектов
На Windows официальный quickstart использует Docker Desktop и отдельную
директорию PROJECTS_PATH, которую вы явно отдаёте агенту.
docker pull ghcr.io/openhands/agent-canvas:1.20.0
$env:PROJECTS_PATH = Join-Path $HOME "projects"
New-Item -ItemType Directory -Force `
-Path $env:PROJECTS_PATH, (Join-Path $env:USERPROFILE ".openhands") |
Out-Null
docker run -it --rm `
-p 8000:8000 `
-v "$($env:USERPROFILE)\.openhands:/home/openhands/.openhands" `
-v "$($env:PROJECTS_PATH):/projects" `
ghcr.io/openhands/agent-canvas:1.20.0После запуска:
http://localhost:8000/canvasПроще задать понятную файловую границу.
Подходит, если вы полностью доверяете agent и workspace.
Если в container смонтированы SSH keys, Git credentials или Docker socket, эти ресурсы всё равно становятся частью trust boundary.
Claude Code, Codex и Gemini можно запускать внутри Agent Canvas как внешних агентов
Для этого OpenHands использует ACP — Agent Client Protocol. Agent Server запускает CLI выбранного coding-agent как subprocess, а Canvas отправляет ему сообщения и показывает события в общем UI.
OpenHands не заменяет сам Claude Agent — только управляет сессией и UI.
Canvas становится control surface поверх существующего coding-agent.
Внешний agent управляет своим LLM и tools.
В docs есть готовый Docker example для ACP agents.
Agent Canvas может быть не конкурентом Claude Code/Codex, а интерфейсом, через который ими управляют вместе с другими agent backends.
Модель можно выбирать независимо от execution backend
Agent Canvas поддерживает несколько способов доступа к моделям: provider API key, OpenHands LLM API, subscription login через ACP и локальный/OpenAI-compatible endpoint.
Обычный provider key в LLM profile.
Отдельный OpenHands LLM key.
Canvas управляет внешним agent CLI.
Подключение через совместимый локальный endpoint.
OpenHands работает с Ollama, LM Studio, vLLM и SGLang — но агенту нужна достаточно сильная модель
В актуальной документации OpenHands отдельно подчёркивает: локальные LLM могут иметь ограниченную функциональность, поэтому для agentic coding нужен достаточно сильный model server и большой context.
OpenHands docs называют его удобным первым вариантом для локальной модели.
Удобно использовать на постоянном локальном сервере.
Полезен для мощной GPU-машины и многопользовательской нагрузки.
Подходит для серьёзного local inference stack.
Агенту нужны устойчивые tool calls, длинный контекст, способность читать ошибки, планировать шаги и исправлять себя после неудачного выполнения.
AGENTS.md, Skills, MCP и Plugins закрывают разные уровни настройки
Загружаются в контекст проекта и задают conventions для агента.
AgentSkills-style progressive disclosure: agent открывает skill тогда, когда он нужен.
Добавляют реальные функции, данные и actions.
Может включать skills, hooks, scripts и MCP configuration.
OpenHands поддерживает совместимый с AgentSkills подход:
skill хранится в SKILL.md, а дополнительные references можно читать по мере необходимости.
Постоянный context должен быть коротким. Большие инструкции лучше выносить в отдельные skills, чтобы они открывались только по запросу.
OpenHands умеет запускать agent work по расписанию и событиям
Automations — одна из особенностей, которая отличает Canvas от обычной IDE-панели. Отдельный OpenHands automation layer отвечает за scheduling, dispatch, run history и sandbox lifecycle.
Например, ежедневный отчёт или проверка repository.
В extension registry есть issue triage, PR review и issue-to-PR automations.
Агент запускается без ручного открытия новой conversation.
В новых версиях automation можно привязать к сохранённому agent profile.
Scheduled run выполняется без человека перед экраном, поэтому особенно важно ограничить repository, secrets, MCP servers и необратимые действия.
Каждая conversation привязана к backend и workspace
В текущей архитектуре conversation имеет свою history, agent configuration и backend-managed state. Workspace — это folder, mount или sandbox, который agent видит в рамках выбранного backend.
Быстро, но агент работает ближе к host filesystem.
Файловая граница задаётся явно через volume.
Можно держать agent runtime на отдельной всегда включённой машине.
Managed execution без обслуживания собственного backend.
Главная угроза OpenHands — не «неправильный ответ», а неправильное действие
Agent может читать и менять файлы, запускать команды, обращаться к сети и использовать подключённые tools. Поэтому security design должен начинаться с вопроса: что именно agent имеет право испортить, удалить или отправить наружу?
Для неизвестного repository или автономной задачи используйте Docker/VM.
Не отдавайте контейнеру весь домашний каталог, если нужен один проект.
Агент должен видеть только ключи, необходимые конкретной задаче.
Подключайте только проверенные MCP servers с понятными permissions.
Автономную работу лучше отделять от основной production-ветки.
Deployment, destructive migrations и security-sensitive changes подтверждает человек.
Доступ к host Docker daemon способен практически свести на нет изоляцию container.
OpenHands не обязан заменять Claude Code или Codex
Он становится интересным, когда нужен второй agent, изоляция backend, automations или единый control plane поверх разных execution paths.
Дополнительный orchestration layer приносит и дополнительную сложность
Canvas, Agent Server, automation backend, workspace и model provider нужно диагностировать отдельно.
Слабая local LLM не станет хорошим agent только из-за красивой UI.
Неправильная команда способна реально повредить workspace.
Инструкция шестимесячной давности уже может относиться к legacy stack.
Нужно контролировать retries, secrets, timeouts и unattended execution.
Collaboration/RBAC/часть integrations относятся к hosted/enterprise слоям.
Дайте агенту конкретную задачу, посмотрите commands/diff, затем только переходите к рабочим проектам и automations.
Где OpenHands Agent Canvas выглядит особенно интересно
Переключать agent backend без смены общего workflow.
Отделить agent workspace от остального компьютера.
Автоматически запускать проверку репозитория и собирать результат.
Canvas на ноутбуке, agent backend на постоянно включённой VM/GPU-машине.
Собирать повторяемые agent capabilities вместо длинных prompts.
Подключить Ollama/LM Studio и оставить исходники внутри своей инфраструктуры.
OpenHands: Agent Canvas, ACP, Windows и local LLM
Актуальный release основного OpenHands/Agent Canvas —
1.20.0 от 17 сентября 2026 года.
OpenHands интересен не как «замена Codex», а как control plane поверх нескольких агентов и сред выполнения
Если задача — просто открыть terminal и поручить Codex одну правку, прямой Codex проще. Но если нужен единый UI, несколько backends, Docker isolation, local LLM, scheduled jobs и расширения, Agent Canvas начинает решать уже другую проблему.
Особенно интересна новая ACP-схема: можно сохранить привычный Claude Code или Codex как agent runtime, но управлять им через единый Canvas и отделить execution environment от рабочей машины.
Частые вопросы про OpenHands Agent Canvas
OpenHands — это отдельная LLM?
Нет. Это agent platform/control surface. Модель может быть OpenAI, Anthropic, Google, локальная Ollama/LM Studio или внешний coding-agent через ACP.
Чем Agent Canvas отличается от старого OpenHands GUI?
Agent Canvas — текущая основная browser-first поверхность. Команда openhands serve относится к legacy GUI.
Можно ли использовать Claude Code внутри OpenHands?
Да. Agent Canvas поддерживает внешних ACP agents, включая Claude Code.
Можно ли использовать Codex?
Да. Codex CLI также может запускаться как ACP agent внутри Agent Canvas.
Работает ли OpenHands на Windows?
Да. Есть local/desktop paths и официальный Docker Desktop quickstart с PowerShell-командами.
Можно ли подключить Ollama?
Да. OpenHands поддерживает local/OpenAI-compatible providers, включая Ollama, LM Studio, vLLM и SGLang.
Зачем Docker?
Он создаёт более понятную файловую границу: agent видит только смонтированные project directories, а не весь host filesystem.
OpenHands open source?
Основной repository OpenHands/Agent Canvas лицензируется по MIT. Cloud/Enterprise возможности нужно оценивать отдельно.
Какая версия актуальна?
На 21 сентября 2026 года актуальный release OpenHands Agent Canvas — 1.20.0.
Нужно отделить AI-агента от основного ПК или объединить Claude, Codex и локальную LLM?
Можно подобрать безопасную схему: Docker/VM backend, отдельный workspace, локальная модель или cloud provider, MCP и минимальный набор secrets.
