Zero Setup AI Coding with OpenHands

O Agent Canvas é o cliente de navegador e o centro de controle das conversas e automações do OpenHands. Você abre sessões, vê o agente trabalhar passo a passo e cria um ramo a partir de uma mensagem anterior quando quer testar outro caminho. Ele se conecta a um backend local, hospedado por você, na nuvem ou empresarial, então a mesma interface acompanha você em cada montagem. Para quem quer pular a instalação local, é a porta mais rápida.

O OpenHands Cloud é o serviço gerenciado que tira o trabalho do sandbox do caminho. A execução hospedada, as integrações, os controles de acesso e a gestão de orçamento rodam na infraestrutura da OpenHands, então você conecta um repositório e pronto. Relatórios de uso e limites de gasto acompanham o custo conforme o time cresce. É a opção para quem quer o agente funcionando hoje e não depois de instalar Docker.

O SDK da OpenHands é uma biblioteca de Python componível para construir agentes que trabalham com código. Ele traz o laço de raciocínio, as ferramentas, as conversas e os workspaces como peças reutilizáveis, e o mesmo repositório inclui o Agent Server, que expõe a execução do agente por APIs REST e WebSocket. Times que criam seus próprios produtos usam o SDK para embutir o desenvolvimento agêntico em vez de inventar o laço. Ferramentas próprias e subagentes definidos em arquivos ampliam tudo sem reescrever nada.

As skills dão ao agente um comportamento especializado por meio de instruções estruturadas, ativadas por palavras-chave, caminhos de arquivo ou pelo próprio repositório. Em vez de repetir as mesmas orientações a cada sessão, você escreve uma skill uma vez sobre como seu time revisa código ou sobe uma biblioteca. Skills globais compartilhadas entre usuários e skills de nível de organização mantêm a política coerente. É a camada que transforma um agente geral em um que segue as regras da sua casa.

As automações disparam trabalho do agente por horário ou por evento, e o OpenHands se conecta a GitHub, Slack e Jira para que o agente certo dispare quando algo acontece. Uma issue abre, um agente assume, faz o trabalho e levanta um pull request, tudo registrado e governado pelas mesmas políticas de custo e segurança de uma sessão manual. Os testes de QA automatizados executam o software em vez de só ler o diff. Esse caminho do evento ao pull request é onde as tarefas repetitivas param de cair no colo de uma pessoa.

O OpenHands Enterprise adiciona a camada de governança para times que rodam agentes em escala. Ele se hospeda na sua VPC via Kubernetes com RBAC, um gateway de LLM, orçamento e observabilidade, tudo com código disponível. Você mantém o controle sobre quais modelos rodam, quais dados eles tocam e quem pode iniciar uma tarefa. Para times regulados, esse controle é a diferença entre um piloto e um rollout.

O OpenHands se conecta a qualquer modelo suportado pelo LiteLLM, o que cobre OpenAI, Anthropic, Google, AWS Bedrock, Azure, Groq e OpenRouter, entre outros. Você pode apontá-lo para um servidor local como Ollama, vLLM ou LM Studio, ou usar o provedor da OpenHands para modelos de código agênticos. Perfis de LLM deixam você trocar de modelo no meio da conversa ou mandar trabalho barato para um menor. Essa variedade pesa quando regras de dados ou orçamento empurram você para fora de um único fornecedor.