> Az OpenHands 1.25.0 MIT-licencű coding agent platform web canvas-szal, CLI-vel, sandboxolt végrehajtással és ütemezett automatizálásokkal. Elemzés arról, hol erős és hol nehézkes. > > Web page: https://balazscsorba.com/hu/blog/openhands · Language: Magyar · Also available in: [English](https://balazscsorba.com/blog/openhands.md) · [Deutsch](https://balazscsorba.com/de/blog/openhands.md) > Author: Balázs Csorba · Published: 2026-09-09 · Keywords: openhands, openhands self-host, open hands coding agent, openhands vs claude code, agent canvas, openhands docker sandbox, open source coding agent, openhands cloud pricing [Blog](https://balazscsorba.com/hu/blog)/MI-ágensek # OpenHands: a nyílt forráskódú coding agent, amit üzemeltetsz Az OpenHands 1.25.0 MIT-licencű coding agent platform web canvas-szal, CLI-vel, sandboxolt végrehajtással és ütemezett automatizálásokkal. Elemzés arról, hol erős és hol nehézkes. [Balázs Csorba](https://balazscsorba.com/hu/about)·2026\. szeptember 9.·9 perc olvasás - Coding agent - Sandboxed execution - Automations - Self-hosted - MIT licence ![Széles panel három kis négyzettel és egy keskeny sáv, mindkettő nyilat küld egy zárt dobozba.](https://balazscsorba.com/images/blog/openhands/cover.webp?v=723ea22098) ## A lényeg röviden - Az OpenHands 1.25.0, 2026. október 6-án kiadva, MIT-licencű, és négy repositoryra oszlik: canvas, agent server, kliens és automatisálás. - A Docker az ajánlott sandbox; a process mód dokumentáltan nem biztonságos, a beszélgetésenkénti konténerhez pedig egyetlen környezeti változó kell. - Az időzített, GitHub-eseményes és webhookos automatizálások különböztetik meg a terminál coding agenttől. - A modellek LiteLLM-en keresztül cserélhetők, a helyi szervereket is beleértve, így a harness nem köt egyetlen szállítóhoz. - A modell határozza meg az eredmény minőségét, a harness pedig minden lefutás költségét és hibahatósugárját. Ezen az oldalon 1. [Mi ez](https://balazscsorba.com/#what-it-is) 2. [Hogyan működik](https://balazscsorba.com/#how-it-works) 3. [Első lépések](https://balazscsorba.com/#getting-started) 4. [Sandbox és a hibahatósugár](https://balazscsorba.com/#sandboxing) 5. [Automatizálások](https://balazscsorba.com/#automations) 6. [Ahol megakad](https://balazscsorba.com/#where-it-shingles) 7. [Ítélet](https://balazscsorba.com/#verdict) 8. [Források](https://balazscsorba.com/#sources) Cikk meghallgatása 0:000:00 Az OpenHands MIT-licencű platform coding agentek futtatására: Agent Canvas webes felület, CLI, headless mód, Python SDK és REST API, amelyek olyan agenteket vezérelnek, amelyek fájlokat szerkesztenek és parancsokat futtatnak egy sandboxban. Ennek az elemzésnek az álláspontja: ez a legteljesebb nyílt forráskódú választás azoknak a csapatoknak, amelyek a végrehajtási környezetet szeretnék birtokolni, és viselkedése inkább aktívan épülő platformé, mint kész terméké. Ott helyezkedik el, ahol a Claude Code, a Codex CLI, az Aider és a felhős agentek, a modell és a repository között — de más szerződéssel: a modell cserélhető függőség, nem beépített, és a futtatókörnyezet a te infrastruktúrád, nem egy szállítóé. Az 1.25.0-as verzió 2026. október 6-án jelent meg. ## Mi ez Az OpenHands egyetlen repositoryként indult, ma négy: az Agent Canvas felület és a helyi orchestráció az OpenHands/OpenHands-ban, a Python agent server és SDK a software-agent-sdk-ban, egy TypeScript-kliens és külön automatisálási szolgáltatás. Ezt a felosztást érdemes érteni az adoptálás előtt. - MIT licenc, a felhős szolgáltatást külön értékesíti az All Hands AI. - 1.25.0-as verzió, 2026. október 6-án, az agent server és az SDK 1.53.0-ra rögzítve. - Felületek: Agent Canvas webes UI, interaktív CLI, headless mód CI-hez, Python SDK, valamint REST API a beszélgetésekhez, eseményekhez és sandboxokhoz. - Modellfüggetlen LiteLLM-en keresztül, profillal a modell váltásához a beszélgetés közben, helyi szerverekkel, például Ollammal és vLLM-mel. - Sandbox-szolgáltatók: Docker ajánlottan, konténerizáció nélküli process mód, valamint távoli sandboxok a felhős telepítésekhez. - Az Agent Client Protocol támogatásával a Canvas a Claude Code-ot, a Codexet vagy a Gemini CLI-t is képes backendként vezérelni. - Az automatizálások időzítésre, GitHub-eseményekre vagy webhookokra futnak, előre elkészített issue-to-PR és PR-review sablonokkal. Lentebb az agent server workspace-et és eszközkészletet kínál bash-hez, fájlszerkesztéshez, böngészőhöz és interaktív terminálhoz, plusz skills-eket, hookokat és MCP-szervereket. A canvas és az automatisálási szolgáltatás ennek az API-nak a kliense, ezért ugyanaz a beszélgetés gombból, cron-bejegyzésből vagy webhookból is indulhat. ## Hogyan működik A beszélgetés típusozott események folyama: az agent javasol egy műveletet, a művelet a sandboxban fut, az observation visszajön, és a hurok addig tart, amíg a modell le nem áll. Az érdekes döntések a határon ülnek: mely fájlokat teszi ki a workspace, mely parancsokat engedélyezi a szabály, és melyik modellprofil fizet a következő körért. ![How an OpenHands conversation runs The flow is a loop with five boxes and a guardrail band. Top left, a Task box labelled prompt or issue sends a line right into the Agent box, which plans and calls tools. The Agent box sends a line right into the Sandbox box, which runs a Docker container. Below the Sandbox an Observation box collects stdout and diffs, and a line leaves its bottom, runs left and returns up into the Agent box, closing the loop. On the left, an Automations box labelled cron and events connects upward into the Task box, showing that a schedule or a webhook can start the same loop. A dashed band at the bottom holds the guardrails: skills and hooks shape behaviour, MCP adds tools, a confirmation policy can block actions, Docker is the recommended sandbox, and process mode runs without container isolation.](https://balazscsorba.com/images/blog/openhands/diagram-8.webp?v=a6890992aa) A hurok az agent serverben él, így egy gomb, egy cron-bejegyzés és egy webhook ugyanarra a végrehajtási útra jut. Mivel a hurok az agent serverben él és nem a felületen, ugyanaz a beszélgetés indulhat canvasból, CLI-ből, időzítésből vagy webhookból, és szüneteltethető, folytatható, elágaztatható vagy trajektóriaként exportálható. Ez a projekt architekturális érve: egy végrehajtási út, több belépési pont. ## Első lépések A dokumentált út a Docker: egy konténer a localhoston teszi közzé a canvast, felfigyel egy projektkönyvtárra, amelyhez az agent hozzáférhet, és állapotát egy home könyvtár volume-ben tartja. ``` # one container for the canvas, the agent server and a mounted workspace export PROJECTS_PATH="$HOME/projects" mkdir -p "$PROJECTS_PATH" "$HOME/.openhands" docker run -it --rm \ -p 127.0.0.1:8000:8000 \ -e AGENT_CANVAS_ALLOW_LAN_SESSION_KEY=true \ -v "$HOME/.openhands:/home/openhands/.openhands" \ -v "${PROJECTS_PATH}:/projects" \ ghcr.io/openhands/agent-canvas:1.25.0 # open http://localhost:8000, add a model key, start a conversation ``` Az npm-es út, a npm install -g @openhands/agent-canvas Node.js 24-et és uv-t igényel, és az agent servert közvetlenül a gazdagépen futtatja; a README figyelmeztet, hogy ezzel az agent teljes fájlhozzáférést kap. A konténeres út az, amelyet érdemes csapatba átültetni. **Kösd localhostra** A helyi listener-ek az 127.0.0.1-re kötődnek, hogy az injektált session key ne érhető el más gépekről, a README pedig azt tanácsolja, hagyd el a key-injektáló változót, ha LAN-on vagy nyilvános felületen publikálsz, és állíts be erős LOCAL\_BACKEND\_API\_KEY-t. ## Sandbox és a hibahatósugár A sandbox a biztonsági határ, és a dokumentáció őszinte a lehetőségekről: a Docker ajánlott, a process módot gyorsnak, de nem biztonságosnak jelölik, a távoli sandboxok a felhős telepítéseket szolgálják. A sandbox az, ahol a parancsok futnak és a fájlok szerződnek, így a konfigurációja dönti el, hogy mit tehet egy prompt a géppel. - A Docker sandbox az agent servert konténerben futtatja, és ez az ajánlott szolgáltató munkaállomáson. - A process sandbox normál folyamatként futtatja, konténerizáció nélkül: gyorsabb, és csak megbízható munkára. - `OH_CONVERSATION_RUNTIME=docker` minden beszélgetésnek saját konténert ad, saját workspace-szel és állapottal. - A hookok blokkolhatják a veszélyes parancsokat és kikényszeríthetnek ellenőrzéseket, mielőtt az agent leáll; a megerősítési szabály pedig jóváhagyást kérhet a műveletekhez. - A workspace-ek egy felfüggesztett projektkönyvtárra korlátozódnak, így az alap konténer nem látja a gazdagép fájlrendszerének többi részét. **Az izoláció nem engedély** A sandbox korlátozza, hol fut a kód, nem azt, hogy mit érhet el: a hálózati hozzáférés, a felfüggesztett titkok és a registry hitelesítők továbbra is a hibahatósugárt adják. A repository önálló üzemeltetési útmutatója az a dokumentum, amit el kell olvasni, mielőtt a canvas elhagyja a localhostot. ## Automatizálások Az automatizálások azok, amelyek miatt érdemes ezt választani a terminál agent helyett. Feladat fut időzítésre vagy eseményre — GitHub-issue, pull request, webhook —, beszélgetést indít az agent servernek, és az eredmény kommentként, pull requestként vagy Slack-üzenetként érkezik vissza. - A beépített sablonok lefedik az issue-to-PR-t, a PR-review-t, a repository figyelését és a Slack-csatorna monitort. - Az időzítések és az eseményindítók egyetlen irányítópulton osztoznak, lefutási előzményekkel és be-/kikapcsolással automatizálásonként. - Az automatizálások exportálhatók, importálhatók és Git-repozitóriummal szinkronizálhatók, így fájlként szerkeszthetők és kódként megoszthatók. - Az integrációk lefedik a Slacket, a GitHubot, a Lineart, a Notiont és a webhookokat; az automatisálási szolgáltatás saját repositoryként és folyamatként fut. - Beszélgetésenkénti konténerrel a párhuzamos automatizálások nem harcolnak ugyanazért a workspace-ért. Itt jelenik meg a üzemeltetési költség is: egy folyamatosan futó canvas, egy automatisálási szolgáltatás és beszélgetésenkénti konténerek három plusz dolog a terminál agenthez képest. A projekt saját használati oldalai négy automatizálásból álló pipelinet írnak le az issue-tól a merge-ig — tisztességes cél és becsületes mennyiségű mechanika. ## Ahol megakad Először a gyengeségek: az OpenHands gyorsan mozog, és a felülete ezt mutatja. A V1-ben a futtatókról sandboxokra váltott a terminológia, miközben a konfiguráció még RUNTIME-t olvas, a felület ma Agent Canvas, nem a régi webes UI, a kód pedig négy repositoryra oszlik, külön versionált részekkel. Aki semmit nem rögzít, a jegyeiben találja a frissítési híreket. - API-stabilitás: az SDK és az agent server függetlenül versionálódik a canvastól, a 1.25.0-as noteok pedig 1.53.0-ra rögzítik őket. - Az eredményt a modell határozza meg: a projekt saját OpenHands Indexe kicsi modellkülönbségeket talál az issue-megoldásban, és jóval nagyobbakat az ötfeladatos keverékben. - Az önálló üzemeltetésű automatizálásokhoz folyamatosan bekapcsolt gép kell, plusz hitelesítőkezelés a GitHubhoz, a Slackhez és a modellszolgáltatóhoz. - A GUI, a CLI és a canvas átfed, így a csapatnak választania kell egy belépési pontot, nem örökölheti. A nagy része fegyelemmel kezelhető, nem elkerülhető: a három verziószámot együtt rögzítsd, csapatonként tarts egy belépési pontot, és olvasd el a release noteot, mielőtt az incidenst olvasnál benne. Rendszer Ahol fut Modellválasztás Legnehezebb rész OpenHands a te Dockerod, távoli sandbox vagy helyi folyamat bármelyik szolgáltató LiteLLM-en, helyi szerverekkel folyamatosan futó canvas, agent server és konténerek Claude Code a te terminálod, hookokkal és CI-szkriptekkel Anthropic modellek szinte semmi Aider a te terminálod, tudatos git-módosításokkal sok szolgáltató, helyi szerverekkel szinte semmi Cline VS Code kiterjesztés sok szolgáltató, helyi szerverekkel nyitott szerkesztőmunkamenet Az összehasonlítás valójában az infrastruktúráról szól. Az OpenHands sandboxolt, ütemezhető, modellfüggetlen végrehajtást vásárol, és folyamatos szolgáltatásokkal fizet érte; a terminál agentek az egyszerűséget vásárolják, és lemondanak a vezérlési síkról. ## Ítélet Az OpenHands akkor érdemes, ha a munka felügyelet nélkül zajlik: issue-kból pull request lesz, review fut minden merge-nél, figyelés kíséri a repót. Interaktív munkához egyetlen repositoryban a terminál agent plusz egy amúgy is megbízható sandbox kevesebb mechanikával ugyanazt az eredményt adja. 1. Használd, ha a modellnek cserélhető függőségnek kell maradnia: a profilok, a LiteLLM-szolgáltatók és a helyi szerverek első osztályúak, egyetlen szállító sem kritikus. 2. Használd önálló üzemeltetéssel, ha a végrehajtási környezet birtoklása a lényeg; az MIT licenc és az út a Dockeren keresztül támogatott, nem kerülőútvonal. 3. Indíts a konténeres telepítéssel, a projekteket egy könyvtárból told fel, és a process módot debugging kényelemként kezeld. 4. Ne stabil API miatt vedd át: a canvast, az agent servert és az SDK-t együtt rögzítsd, és a frissítés előtt olvasd el a release noteokat. 5. Ne kapcsolj be olyan automatizálást, amit nem tudsz ellenőrizni: minden időzítés egy hitelesítőkkel rendelkező agent, ezért a megerősítési szabályok és a hookok alapból bekapcsoltak legyenek. > Az OpenHands nem egy eszköz, amit egy projektre engedsz. Egy kis platform, amely az agentjeidet futtatja, és a platform az a rész, amit be kell állítanod. ## Források 1. [OpenHands README](https://github.com/OpenHands/OpenHands) 2. [OpenHands licenc (MIT)](https://github.com/OpenHands/OpenHands/blob/main/LICENSE) 3. [Agent Canvas 1.25.0 release notes](https://docs.openhands.dev/openhands/usage/agent-canvas/release-notes/v1.25.0.md) 4. [OpenHands: sandbox áttekintés](https://docs.openhands.dev/openhands/usage/sandboxes/overview.md) 5. [OpenHands: gyorsindítás](https://docs.openhands.dev/openhands/usage/installation) 6. [OpenHands árak](https://www.openhands.dev/pricing) 7. [Az OpenHands Index bemutatása](https://www.openhands.dev/blog/introducing-the-openhands-index) ## Gyakori kérdések Az OpenHands ingyenes? A nyílt forráskódú projekt MIT-licencű és ingyenesen futtatható. Az ároldal ingyenes helyi szintet és ingyenes Individual szintet listáz a felhőhöz, saját kulccsal vagy beszerzési áron vásárolt modellekkel; a SaaS vagy a saját VPC-beli önálló üzemeltetés egyedi áras. Mi az Agent Canvas? Az Agent Canvas a jelenlegi webes felület: beszélgetéseket indít, agent backendekhez kapcsolódik és automatizálásokat ütemez. Az régebbi OpenHands web UI nevet váltotta, miközben egyes konfiguráció még a régi RUNTIME környezeti változót használja. Kell-e Docker az OpenHandshoz? A Docker az ajánlott sandbox, de nem kötelező: a process mód az agent servert izoláció nélkül a gazda gépen futtatja, a távoli sandboxokat pedig a felhős telepítések használják. Beszélgetésenkénti konténerhez OH\_CONVERSATION\_RUNTIME=docker kell. Milyen modelleket használhat az OpenHands? Bármilyen LiteLLM-en elérhető modellt, beleértve az Ollama és vLLM helyi szervereket, valamint a felhős OpenHands szolgáltatót. Az LLM-profilokkal egy beszélgetés a feladat közben is válthat modellt. Írta: Csorba Balázs Senior fullstack és AI mérnök Stájerországban – több mint 10 év Vue, Nuxt, Node.js és PHP, ma AI-ügynököknek építek eszközöket. [AI fejlesztés és MCP szerverek →](https://balazscsorba.com/hu/expertise/ai-engineer)[Rólam →](https://balazscsorba.com/hu/about) ## További cikkek - [Eszközök tervezése AI-ágenseknek: nevek, leírások, sémák és hibaüzenetek](https://balazscsorba.com/hu/blog/agent-tool-design-descriptions-errors) - [Legacy kódbázis migrálása coding agentekkel: strangler fig playbook](https://balazscsorba.com/hu/blog/coding-agents-legacy-codebase-migration) - [Háttérben futó kódoló ügynökök: PR-ek, sorok és review](https://balazscsorba.com/hu/blog/background-agents-async-pr-workflow) - [Kontextusromlás hosszan futó ügynököknél: törlés, tömörítés, memória és al-ügynökök](https://balazscsorba.com/hu/blog/context-rot-compaction-long-running-agents) ## Pont erre van szükséged? Írj a projektedről vagy a pozícióról – szívesen hallok felőled. [Lépj velem kapcsolatba](mailto:contact@balazscsorba.com) [Kapcsolódjunk LinkedInen](https://www.linkedin.com/in/balazs-csorba)