概要
OpenHands CLIは、AIパワードな開発エージェントをターミナルから直接利用できる強力なコマンドラインインターフェースです。WebUIを使わずに、コマンドラインでAIアシスタントと対話し、コード作成、バグ修正、リファクタリングなどの開発作業を効率化できます。
特徴
主要機能
- リアルタイム対話: ターミナル内でOpenHandsエージェントとリアルタイムで対話できます
- 自然言語タスク入力: 日本語や英語で開発タスクを指示可能
- インタラクティブコマンド: 豊富な内蔵コマンドで効率的な操作
- 即座のフィードバック: AIエージェントからの迅速な応答
開発者向け機能
- コード生成: プログラムの作成、修正、リファクタリング
- バグ修正: エラーの特定と修正提案
- ファイルシステム操作: プロジェクトファイルへの直接アクセス
- コマンド実行: ターミナルコマンドの実行
- Web閲覧とAPI呼び出し: 外部リソースの利用
インストールと初期設定
前提条件
- Python: バージョン3.12以上（3.14は現在サポート外）
- Docker: ローカル環境での実行に必要
- LLM API key: OpenAI、Anthropic、その他のプロバイダー
インストール方法
1. Python環境での実行
uvx --python 3.12 --from openhands-ai openhands2. Docker環境での実行
# 環境変数の設定
export SANDBOX_VOLUMES="/path/to/your/workspace"
export LLM_MODEL="anthropic/claude-sonnet-4-20250514"
export LLM_API_KEY="your-api-key"
# Dockerコンテナでの起動
docker run -it \
--pull=always \
-e SANDBOX_RUNTIME_CONTAINER_IMAGE=docker.all-hands.dev/all-hands-ai/runtime:0.44-nikolaik \
-e SANDBOX_USER_ID=$(id -u) \
-e SANDBOX_VOLUMES=$SANDBOX_VOLUMES \
-e LLM_API_KEY=$LLM_API_KEY \
-e LLM_MODEL=$LLM_MODEL \
-v /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock \
-v ~/.openhands:/.openhands \
--add-host host.docker.internal:host-gateway \
--name openhands-app-$(date +%Y%m%d%H%M%S) \
docker.all-hands.dev/all-hands-ai/openhands:0.44 \
python -m openhands.cli.main --override-cli-mode true推奨モデル
Anthropic Claude Sonnet 4（anthropic/claude-sonnet-4-20250514）が最適ですが、多くの選択肢があります。
基本的な使い方
起動と初期画面
CLIを起動すると、歓迎メッセージとプロンプト（>）が表示されます。最初のタスクを入力するか、コマンドを入力して会話を開始します。
基本操作の流れ
- タスクの入力: 自然言語でやりたいことを入力
- AIの応答: エージェントが作業を実行し、結果を表示
- 反復改善: フィードバックに基づいて修正や改善を指示
使用例
> hello.shという簡単なスクリプトを作成して実行してください
> hello.shを修正して、第一引数として名前を受け取れるようにして、デフォルトは"world"にしてください
> hello.shをRubyスクリプトに変換して実行してください利用可能なコマンド
基本コマンド一覧
| コマンド | 説明 |
|---|---|
/help |
利用可能なコマンドとその説明を表示 |
/exit |
アプリケーションを終了 |
/init |
新しいリポジトリの初期化（エージェント用） |
/status |
会話の詳細と使用状況メトリクスを表示 |
/new |
新しい会話を開始 |
/settings |
LLMとエージェントの設定を表示・変更 |
/resume |
一時停止したエージェントを再開 |
設定管理（/settings）
/settingsコマンドを使用して、モデル、APIキー、エージェント、その他の設定を対話的に更新できます。プロンプトに従って操作します。
基本設定
- モデル/プロバイダーの選択
- APIキーの入力
高度な設定
- カスタムエンドポイントの設定
- 確認モードの有効/無効
- メモリ圧縮の設定
プロジェクト初期化（/init）
/initコマンドは、プロジェクトの詳細と構造を含む.openhands/microagents/repo.mdファイルを作成し、エージェントがプロジェクトを理解できるようにします。新しいコードベースにエージェントを導入する際に使用します。
エージェントの一時停止と再開
- 一時停止:
Ctrl-Pを押す - 再開:
/resumeコマンドを入力
実践的な使用例
1. Hello Worldから始める
> 簡単なhello worldプログラムを作成してくださいシンプルな「hello world」の例から始めましょう。見た目より難しいかもしれません！エージェントはスクリプトを作成し、適切な権限を設定し、実行して出力を確認します。
2. 既存コードベースへの機能追加
> このリポジトリにコードをリントするGitHub Actionを追加してください
> ./backend/api/routes.jsを修正して、すべてのタスクのリストを返す新しいルートを追加してください3. バグ修正
> /subscribeエンドポイントのemailフィールドが.ioドメインを拒否している問題を修正してください
> ./app.pyのsearch_widgets関数が大文字小文字を区別している問題を修正してください4. テスト駆動開発
> hello関数が空文字列でクラッシュするバグを再現するテストを書いて、コードを修正してテストが通るようにしてくださいベストプラクティス
タスクの効果的な指示方法
OpenHandsはほぼすべてのコーディングタスクを支援できますが、最良の結果を得るには練習が必要です。以下のヒントを心に留めておいてください：
- 小さなタスクに分割: 複雑な作業は小さな単位に分ける
- 具体的な指示: 曖昧な表現を避け、明確に要求を伝える
- 十分なコンテキスト: 関連情報を事前に提供
- 頻繁なコミット: 作業の進捗を定期的に保存
効果的なワークフロー
- シンプルな開始: 基本的な機能から始める
- 反復改善: 小さな改善を重ねる
- 段階的な複雑化: 徐々に機能を拡張
コンテキストの提供
一部のタスクには、より多くのコンテキストが必要です。OpenHandsはlsやgrepなどのコマンドを使用して検索できますが、事前にコンテキストを提供することで処理時間を短縮し、トークン使用量を削減できます。
トラブルシューティング
よくある問題と解決策
権限エラー
- ワークスペースディレクトリが信頼できることを確認
- 必要な環境変数が正しく設定されていることを確認
確認モードでの操作
確認モードが有効になっている場合、CLIは重要な操作の前にプロンプトを表示します。最初の確認プロンプトでaまたはalwaysと入力すると、現在の会話の後続のアクションを自動的に確認できます。
新しい会話の開始
やり直したい場合は、/newを使用してCLIを再起動することなく新しい会話を開始できます。
設定ファイル
設定はconfig.tomlファイルでも管理可能です。
高度な機能
ヘッドレスモードとの違い
このモードは、非対話的でスクリプト作成により適したヘッドレスモードとは異なります。CLIモードは対話型、ヘッドレスモードはスクリプト向けです。
GitHub Actionとの統合
OpenHandsはGitHub Actionとしても利用でき、タグ付きissueに対して自動的に作業を実行できます。
まとめ
OpenHands CLIは、開発者の生産性を大幅に向上させる強力なツールです。自然言語でタスクを指示し、AIエージェントがコード作成からデバッグまで幅広い作業を支援します。効果的に利用するためには、明確で具体的な指示と、適切なコンテキストの提供が重要です。
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