OpenHands 是什麼？會自己寫 code、跑指令的開源 AI 工程師

OpenHands 想解決什麼問題

一般的 AI 寫程式工具，像在你旁邊出主意的助手：你問它怎麼改，它給你一段 code，你貼回去、自己跑、自己看結果。

OpenHands 想做的更進一步。你給它一個任務，例如「幫我加一個登入功能」或「這個 bug 修一下」，它會自己規劃步驟、寫程式、開終端機跑指令、必要時開瀏覽器測試，最後把整件事做完，甚至幫你發一個 pull request。換句話說，它的定位不是「給建議的助手」，而是「能自己動手的 AI 工程師」。

它的前身叫 OpenDevin，後來改名 OpenHands。在開源 AI agent 圈是相當受矚目的專案，GitHub 上有九萬顆星，也有不少大公司在內部用它。它採 MIT 授權，可以免費下載自己跑。

先講一個大改變：現在要用的是 Agent Canvas

2026 年 6 月，OpenHands 推出 Agent Canvas，官方說它會成為 OpenHands 的主介面。到了 10 月，GitHub 主 repo 已經整個換成 Agent Canvas 的程式碼。

舊的本機介面（用 openhands serve 開、跑在 localhost:3000 的那套）和舊版 OpenHands CLI 都進入維護模式，只修重大問題、不再加新功能。所以如果你在網路上看到 uv tool install openhands 開頭的教學，那是舊版。舊版還能跑，但新功能都只會出現在 Agent Canvas。

Agent Canvas 跟舊介面最大的差別有兩個，一是能設定自動化，讓 agent 定時或被某件事叫起來做事；二是能直接接 Claude Code、Codex、Gemini CLI 這些別家的 agent，在同一個畫面裡用。這兩點下面會再講。

它跟 Cursor、Cline 差在哪？

這是新手最容易混淆的地方，因為它們都是「AI 幫你寫程式」。差別在於它幫你做到哪一步、需要你盯多緊。

Cursor 是一個 AI 編輯器，重點是你在寫 code、它在旁邊補全和建議，主導權在你手上。

Cline 更進一步，它是 VS Code 裡的 agent，能讀檔、改碼、跑指令，但每一步通常會停下來等你按確認，你還是看得到、攔得住每個動作。

OpenHands 則是把自主性再往上推。它傾向「你交代任務，它自己一路做完」，中間自己決定要跑哪些指令、開哪些檔案。而且 Agent Canvas 裡「危險動作先問你」這個開關預設是關的，你不去打開，它就一路自己跑下去。它的強項是「整包任務自動化」，代價是它在你比較少介入的情況下，自己對你的環境動手的範圍更大。

簡單記：Cursor 是你主導、Cline 是你逐步確認、OpenHands 是它較大程度自己跑完。自主性越高越省事，但也越需要你先把安全邊界設好。

它實際能做哪些事？

OpenHands 的 agent 在一個整合環境裡工作，這個環境通常包含程式編輯器、終端機、瀏覽器和預覽畫面。在這個範圍內，它可以：

讀懂你的整個專案，規劃要怎麼完成任務。

直接寫和改程式碼，不用你一段一段複製貼上。

在內建終端機跑指令，例如安裝套件、跑測試、執行你的程式。

開瀏覽器查資料或測試網頁服務。

跑完後驗證結果，再把改動整理出來，必要時開 pull request。

這也是它跟「只會聊天給建議」的工具最大的不同：它真的會去「按按鈕、敲指令」，而不只是告訴你該怎麼做。

換成 Agent Canvas 之後，又多了兩件以前做不到的事。

定時或被觸發才做事。 你可以設一個排程，讓它每週一早上看一次新的 PR，或每十五分鐘檢查 repo 有沒有新的 issue，有就自己動手處理。官方準備了幾個現成範本，像 PR 審查、issue 轉 PR、Slack 頻道摘要，可以直接套用，詳細做法見 OpenHands 自動化教學。

接別家的 agent。 如果你本來就在用 Claude Code、Codex 或 Gemini CLI，可以在 OpenHands 裡直接選它們來跑，沿用你原本登入的帳號。這靠的是一個叫 ACP 的共通規格，這篇有完整說明。

最重要的一段：它能自己跑指令，這就是風險所在

這一點請務必先讀完再決定要不要用。

OpenHands 最強的地方，正好也是最危險的地方：它會自己在終端機跑指令、自己改你的檔案。這代表如果你沒設好邊界，它有可能執行你沒預期的動作，例如刪檔、改到不該改的東西、安裝你不想要的套件，或在連到外部服務時做出有後果的操作。

它不是惡意的，但 AI 會犯錯、會誤解任務，而它犯的錯是「真的在你電腦上執行的錯」，不是「貼一段你還能先看過的 code」。

這裡有一個很多人會忽略的地方：用 npm 直接裝 Agent Canvas，預設沒有沙箱。 官方 README 寫得很直白，這種裝法下 agent 可以存取你整台電腦的檔案。Agent Canvas 本身只是操作畫面，不負責把 agent 關起來，要不要隔離取決於你選哪種執行方式。

再加上前面講的「危險動作先問你」預設關閉，兩件事疊在一起，就是一個會自己跑指令、而且動手前不會先問你的 agent，直接在你的電腦上工作。

所以比較穩的做法是讓它跑在 Docker 裡，它只看得到你掛進去的專案資料夾，碰不到其他檔案。如果你還不熟 Docker，可以先看我們的 Docker 是什麼再來碰它。真的要用 npm 版，至少先到 Settings > Verification 把 Confirmation mode 打開。

幾個一定要守住的原則：

不要拿正式專案、公司的重要 repo 來讓它第一次練手。

沒有 Docker 隔離的時候，確認模式一定要開，不要放它自己跑。

要連 GitHub、發 PR、接外部 API 時，給它的權限越小越好，先用測試帳號或測試 repo。

API Key 和密鑰要顧好，因為 agent 自己跑的過程可能會用到它們。

它要不要錢？

OpenHands 有三種用法，費用其實分得滿清楚。

開源本機版：免費。 自己裝在電腦上跑，對話數不限，模型用你自己的 API key。

Individual 雲端版：免費。 不用自己裝，登入就能用，但每天限 10 個對話。模型可以自帶 key，也可以用官方提供的，官方說這部分照原價收、不另外加價，用多少付多少。

Enterprise：另外談。 給公司團隊用，可以放雲端，也可以架在公司自己的機器上。

不過「免費」要分清楚：程式免費，但你餵給它的模型不免費。

OpenHands 自己不含「大腦」，它要接一個大型語言模型來思考，通常是 Claude、GPT 這類雲端模型，而這些模型是按用量付費的。OpenHands 為了完成一個任務，可能會來回讀檔、思考、跑指令很多次，每一次都在消耗模型的費用。任務越複雜、跑得越久，帳單可能越可觀。

有一個例外值得知道。如果你已經付了 Claude 或 ChatGPT 的訂閱，透過 ACP 在 OpenHands 裡接 Claude Code 或 Codex，它會沿用你訂閱的額度，不用另外付 API 費。只是各家訂閱對「在別的介面裡用」有沒有限制，官方都沒寫清楚，長時間大量使用之前，先看一下自己方案的使用條款比較保險。

第一次用，建議先用便宜一點的模型、到模型供應商的後台設好用量上限，避免一個任務跑失控、帳單爆掉。

它適合誰？又不適合誰？

比較適合這幾種人：

本身會一點開發、看得懂程式在做什麼的人。

想把重複性的工程任務（修小 bug、寫測試、定期看 PR）交給 AI 自動跑的人。

願意先學會用 Docker 隔離、設好安全邊界的人。

現階段不太適合的是完全沒寫過程式、看不懂它在跑什麼的純新手，想直接拿公司正式專案來自動化的人，還有不想碰 Docker、也不想管權限和成本的人。

如果你是想找「在編輯器裡幫我寫 code、但我還是主導」的工具，其實 Cursor 或 Cline 會比 OpenHands 更好上手、風險更低。OpenHands 是「我願意把更多自主權交給 AI」的人才比較划算。

怎麼低風險試第一次？

Agent Canvas 有四種裝法：

桌面版：到 OpenHands 的 GitHub Releases 下載安裝檔，Windows 是 .exe、macOS 是 .dmg、Linux 有 .AppImage 和 .deb，需要的工具都已經包在裡面。

npm：電腦上要先有 Node.js 24 以上和 uv，執行 npm install -g @openhands/agent-canvas，再打 agent-canvas 啟動。

npx：不想正式安裝，直接執行 npx @openhands/agent-canvas 跑一次看看。

Docker：用官方映像檔 ghcr.io/openhands/agent-canvas:latest，啟動後在瀏覽器開 http://localhost:8000/canvas。

四種裡只有 Docker 版一開始就把 agent 關在容器裡，所以第一次試，我會建議走 Docker。Windows 用 PowerShell 就能裝，不需要另外開 WSL，只要先裝好 Docker Desktop。完整步驟、每種裝法怎麼選，見 OpenHands Agent Canvas 安裝教學。

裝好第一次打開，會有一個四步的設定精靈：選 agent、確認後端有連上、接模型、選一個自動化範本。每一步都能跳過，第一次建議只做前三步，自動化等熟了再開。

接著開一個全新的測試專案，或一個你不怕被改壞的練習 repo，給它一個小任務，例如「寫一個簡單的小程式」或「加一個小功能」。

過程中觀察它怎麼規劃、跑了哪些指令、改了哪些檔案。重點是先建立感覺：它什麼地方很強、什麼地方會誤解你的意思。

確認流程跑得通、你也看得懂之後，再考慮升級模型或交付更難的任務。等你對它的行為有把握、安全邊界也設熟了，才把它放進比較重要的工作流程，而且仍然建議保留人工檢查改動的習慣。

我會這樣建議新手

OpenHands 很值得認識，因為它代表了 AI 寫程式從「給建議」走向「自己動手」的方向。換成 Agent Canvas 之後，它更往「放著讓它定時做事」走，這既是它的價值，也是它的風險。

如果你還在學寫程式、或只是想要一個聽話的編輯器助手，先從 Cursor 或 Cline 開始，等你熟悉 AI agent 怎麼運作、也習慣用 Docker 隔離環境之後，再來試 OpenHands 會穩很多。

真的要試，就用 Docker 版、打開確認模式、拿測試專案、設好用量上限，這四件顧好再說。沒顧好，它替你闖的禍會比一般工具大；顧好了，它會是個很強的幫手。

下一步可以先看什麼

OpenHands Agent Canvas 安裝教學：四種裝法怎麼選、Windows 怎麼裝、哪些權限設定要先開。
用 OpenHands 跑 Claude Code、Codex：已經有 Claude 或 ChatGPT 訂閱的人，怎麼在 OpenHands 裡直接用，不另付 API 費。
OpenHands 自動化教學：讓它每週看 PR、定時整理 issue，以及費用怎麼控制。
OpenHands 怎麼接自己的 repo：在 GitHub issue 掛個標籤，它就自己開沙箱、改碼、跑測試、開 PR，這篇講怎麼接、權限怎麼給、什麼 issue 適合丟給它。
AI coding agent 一個月會燒多少錢：OpenHands 會自己來回跑很多輪，放它長時間做事之前先看這篇。

資料來源

本文依 OpenHands 官方 GitHub、官方文件與定價頁整理。OpenHands 由 OpenDevin 改名而來，Agent Canvas 目前還在 beta，功能、裝法與方案更新都很快，正式使用前請再確認官方頁面，並務必在隔離環境下測試。

https://github.com/OpenHands/OpenHands
https://docs.openhands.dev/openhands/usage/agent-canvas/overview
https://docs.openhands.dev/openhands/usage/agent-canvas/setup
https://docs.openhands.dev/openhands/usage/agent-canvas/first-time-setup
https://www.openhands.dev/pricing