OpenHands, kod ve araçlarla çalışan ajanları çalıştırmaya ve entegre etmeye izin verir. Açık kaynak bileşenler kendi ortamınızda kullanılabilir; yönetilen seçenekler ise ortamları işletme ve bakım yükünün bir bölümünü azaltır.
Arayüz ile yürütmeyi ayırmak
OpenHands'in mevcut mimarisinde Agent Canvas, oturumların ve otomasyonların tarayıcı tabanlı merkezi olarak çalışır. Bir veya daha fazla backend sunucusuna bağlanır. Yazılım yığını projenin yanında çalıştırılabilir veya kendi backend'iniz, bulut backend'i ya da kurumsal backend kullanılabilir. Bu nedenle arayüzün görünümü, komutların nerede çalıştırıldığını tek başına göstermez.
Bu, ortamları ve erişimi yönetmek isteyen ekip için önemli ayrımdır. Deponun çalışma kopyası, ajan araçları, model sağlayıcısı ve sonuçların saklandığı yerler ayrı belirlenir. Erişilebilir tek web ekranı, tüm üretim ortamının hazır olduğu anlamına gelmez.
SDK ve ajan sunucusu
Resmi Software Agent SDK, ajan geliştirmeye yönelik Python kütüphanesidir. Agent Server, REST ve WebSocket üzerinden oturumlar, araçlar ve çalışma alanları sunar. Bu programlı erişim yalnızca harici modele değil, platformun kendisine aittir. MCP ve eklentiler başka bir işi yapar: ek özellikleri bağlarlar.
Karmaşık otomasyon kurmadan önce küçük bir resmi senaryoyu uygulayın; süreci durdurabildiğinizi, durumunu alabildiğinizi ve sonucu kaydedebildiğinizi doğrulayın. Tekrarlanan görevlerde ajanın başarıyla tamamlanmasını, kontrolün yapılmasını ve harici işlemi ayırmak yararlıdır: bunlar her biri farklı hata olasılıkları taşıyan üç ayrı olaydır.
Örnek: Bağımlılığı ayrı bir kopyada güncelle
Projenin dışarıya sunulan arayüzünü değiştirmeden bir kütüphane güncellemesi gerektirdiğini varsayın. Yalıtılmış ortam hazırlayın, izin verilen bağımlılığı ve kontrol komutlarını belirtin. Ajandan uyumsuzlukları incelemesini, gereken dosyaları güncellemesini ve uyarlama gerektiren yerleri açıklamasını isteyin.
İşlemden sonra lock dosyasını, yeni dolaylı bağımlılıkları ve test sonuçlarını kontrol edin. Ortam nedeniyle testler çalıştırılamadıysa bu, raporda açık bir sınırlama olarak kalmalıdır. Paketin başarıyla kurulması, uygulamanın uyumluluğunu kanıtlamaz. Eğitim görevinin sonucu, incelenmeden yapılan otomatik dağıtım değil, doğrulanabilir bir diff olmalıdır.
Açık kaynaklı bileşenler ve gerçek maliyetler
Agent Canvas, kendi altyapınızda barındırma için resmi olarak ücretsizdir ve kendi model erişimini kullanır. Ekip özellikleri, kullanıcı yönetimi ve kurumsal seçenekler ayrı planlara bağlıdır. Kaynak kodun ücretsiz olması, ne bulut tokenlerinin ne de görevlerin çalışacağı makinelerin maliyetini karşılar.
Kendi altyapınızda barındırma altyapıyı denetlemenizi sağlar; ancak model harici kalabilir. Tamamen yerel AI ortamı, seçilen model, araçlar ve ağ bağlantıları için doğrulanmalıdır. Bu nedenle yalnızca Canvas kurulumundan tüm işlemlerin yerel olduğu sonucu çıkarılmaz. Özel depoyu bağlamadan önce bileşen lisanslarını, sunucu yetkilerini ve seçilen sağlayıcının veri işleme kurallarını kontrol edin.
Birden fazla sunucu çalışırken oturumla çalışma alanı arasındaki eşleşmeyi açıkça izleyin. Aksi takdirde doğru komut projenin başka bir kopyasında çalışabilir. Yalnızca SDK yanıt metnini değil, sonuç dosyasının konumunu, mevcut dalı ve inceleme yapacak kişinin çıktıya erişimini de kontrol edin.
Hangi görevler uygun
- Kendi ajan tabanlı geliştirme ortamınızı kurmak
- Yalıtılmış ortamda doğrulanabilir görevler çalıştırmak
- Python SDK ve sunucu API'si üzerinden ajanı entegre etmek
- Oturumları Agent Canvas üzerinden yönetmek
Güçlü yönler
- Arayüz, sunucu ve SDK birbirinden ayrıdır
- Açık kaynaklı Canvas'ı kendi altyapınızda barındırma
- Ürünün kendi REST ve WebSocket arayüzleri
Sınırlamalar
- Ortamların bakımı ayrı görev olarak kalır
- Kodun ücretsiz olması, modelleri ve compute kaynaklarını ücretsiz yapmaz
- Self-hosted arayüz, inference işleminin yerel olduğunu kanıtlamaz
Seçim ve koşullar
- Ücretsiz kullanım
- Evet
- Deneme süresi
- Evet
- Kayıt gerektirmez
- Doğrulanmadı
- Rusça arayüz
- Doğrulanmadı
- Yerel kurulum
- Doğrulanmadı
- API
- Evet
“Doğrulanmadı”, yeterli bilgi bulunmadığı anlamına gelir. Özellik mevcut olabilir; geliştiricinin koşullarını kontrol edin.
- Girdi biçimleri
- Metin, Kod
- Sonuç
- Metin, Kod
Koşullar
Açık kaynak Canvas/self-hosted altyapısı, bileşenlerin lisansları kapsamında ücretsizdir; BYOK ve altyapı maliyetleri ayrıdır. Trial, ekip teklifine yöneliktir. REST/WebSocket Agent Server doğrulanmıştır; modelin her dağıtımda yerel çalıştığı doğrulanmamıştır.Görevden ilk sonuca
Uygulama örneği
- Görev
- Kendi ajan tabanlı geliştirme ortamınızı kurmak
- Ne hazırlamalısınız?
- Projenizin küçük bir parçası ve hatanın token ve şifre olmadan çoğaltılabilir bir açıklaması.
Görev veya istem
Bu işlevin boş bir listeyi neden yanlış işlediğini açıkla. Önce mevcut davranışı tanımla, ardından boş, normal ve hatalı girdiler için en küçük düzeltmeyi ve kontrolleri öner. Gereksiz yere projenin diğer bölümlerini değiştirme.
Beklenen sonuç
Nedenin açıklaması, önerilen küçük bir diff ve yerel olarak çalıştırılması gereken kontroller.
Sonuç nasıl kontrol edilir
- Değişiklikleri uygulamadan önce diff’i okuyun.
- Kontrolleri ayrı bir çalışma kopyasında çalıştırın ve isteğe gizli bilgi eklenmediğinden emin olun.
Bu, görevin nasıl tanımlanabileceğini gösteren editoryal bir eğitim örneğidir; servisi bizzat test ederek elde edilmiş bir sonuç değildir. Gerekli modun kullanılabilirliğini, kaynak dosyalar üzerindeki hakları ve sonucun kullanım koşullarını kontrol edin.
Ayrıntıları kontrol et
Resmi kaynaklar
- OpenHands: açık ajan platformu
- OpenHands: Canvas, Agent Server, SDK ve Cloud
- OpenHands: kendi altyapınızda barındırma ve ekip planları
- OpenHands: Resmi açık depo
Açıklama geliştiricinin materyallerine dayanmaktadır. Fırsatlar, fiyatlar ve kullanılabilirlik değişebilir; kullanımdan önce orijinal kaynağa bakın.
