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@syukan3

完全自律型AIエンジニア「Devin」オープンソース化：「OpenHands」セットアップ＆運用ガイド

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はじめに

みなさん、Devinをご存知でしょうか？

Devinとは、米国のAIスタートアップ「Cognition」（またはCognition Labs）が開発した、完全自律型のAIソフトウェアエンジニアです。
従来のコード生成AIとは異なり、仕様の指示を受けるだけでなく、システム設計からコーディング、デバッグ、デプロイまで、ソフトウェア開発の全工程を自律的にこなす点が特徴です。

本記事では、そのDevin AIをオープンソースにする試み、OpenHands というオープンソースの AI エージェント フレームワークを使い、実際にどう導入し、どのように運用を進めればいいのかを解説します。

1. OpenHands とは？

OpenHands は自然言語による指示（プロンプト）で「コード修正・生成」「ファイル操作」「ブラウザ操作」「Issue解決」などを自動的に行える AI エージェント フレームワークです。

一番の特徴は、MicroAgents と呼ばれる小規模エージェントの集合体として設計されており、欲しい機能ごとにAIエージェントを組み合わせられる点。
複数のプラグインやDockerベースのSandboxにも対応しているので、セキュリティや拡張性にも配慮しつつ運用が可能です。

2. リポジトリのクローンから初期ビルドまで

以下の例では Docker を使った簡単なセットアップ手順を紹介します。
ローカルで直接動かしたい場合は、後述の「8. ローカル開発用セットアップ方法」も参照してください。

(1) リポジトリをクローン

git clone https://github.com/All-Hands-AI/OpenHands.git
cd OpenHands

(2) 設定ファイルの用意（必要に応じて）

リポジトリ直下に config.template.toml があるので、必要ならこれをコピーして config.toml にリネームし、自分のAPIキーや好みの設定を追記します。

cp config.template.toml config.toml
# お好みで編集（OpenAI Keyなどを設定）

(3) Docker Compose で一気に立ち上げる

docker-compose up --build

これにより、バックエンド（Python, FastAPIベース）やフロントエンド（React/TypeScript）が含まれたコンテナが起動します。
完了すると、http://localhost:3000（あるいは 3001）などにアクセスできるようになります（docker-compose.yml の設定によってポート番号が異なる場合があります）。

3. フロントエンドUIにアクセスしてみる

Webブラウザで http://localhost:3001/ を開き、OpenHandsフロントエンドUIにアクセス。
AIエージェントへの指示（「このファイルを編集して」「Issue #12 の内容を修正して」など）を自然言語で入力すれば、バックエンドが処理してコード変更やPR作成を自動実行してくれます。

  • 設定画面 では、LLMモデルやセキュリティ設定などを切り替えることが可能。
  • 会話リストやログ により、過去のやり取りを振り返って結果を確認することもできます。

4. どんなことができるのか？ 機能概要

4-1. 自然言語によるコード修正・生成

例：「src/main.py のバグを直して」 → AIエージェントがファイル内容を変更し、差分をGit管理。

4-2. Issue・PR連携

例：Issueを「openhands」ラベル付きで作成 → OpenHandsが自動的に修正ブランチを切り、PRを生成しようとする。

4-3. ブラウザ操作やコマンド実行

例：「GoogleでPythonのリファレンスを開いて」→ AIエージェントが内部ブラウザツールを呼び出し検索結果を確認…
例：「npm install express を実行して」→ Docker内で実際にコマンドを走らせる。

5. MicroAgents の活用例

OpenHands の核心は、小さな「マイクロエージェント」を組み合わせる設計にあります。

  • typo_fixer_agent: コードのタイポ修正に特化
  • commit_writer: Gitのコミットメッセージ生成
  • repo_explorer: リポジトリ全体をスキャンし構造をまとめる
  • manager: 必要な複数エージェントを連携して大きなタスクを処理

自分のプロジェクトに合わせて microagents/ フォルダ内の定義ファイルを編集し、独自のマイクロエージェントを作成すれば、さらに自動化を柔軟に拡張できます。

6. CI/CD と評価 (Evaluation) の統合

6-1. GitHub Actionsでのテスト

.github/workflows/ フォルダ内に、以下のようなワークフローが用意されています。

  • lint.yml: コードのスタイルチェック
  • py-unit-tests.yml: Pythonテストの自動実行
  • fe-unit-tests.yml: フロントエンド(React/TypeScript)テスト
  • eval-runner.yml: evaluation/ フォルダの自動ベンチマーク

プルリク時にこれらが走るように設定すれば、AIエージェントが行った修正の品質評価を自動で回せます。

6-2. ベンチマーク (evaluation/ ディレクトリ)

OpenHands独自の評価スクリプト一式が格納されています。
たとえば mint, swe_bench, humanevalfix など多彩なケースがあり、Pythonで poetry run python evaluation/benchmarks/xxx/run_infer.py のような形式で実行可能。
外部のCIサーバーからもスクリプトを叩く形で連携すれば「AIが書いたコードが実用レベルか」を自動チェックできます。

7. セキュリティとSandbox

AIエージェントが勝手に危険なコマンドを実行しないか 心配な場合は、以下を考慮します。

  • e2b-sandbox
    containers/e2b-sandbox/ 下にあるDockerfileは、外部からのコマンドを安全に実行するためのSandbox構築用です。
  • Invariant Analyzer
    openhands/security/invariant で、ツールコール（コマンド実行など）が危険かどうかを検知する仕組みが入っており、リスクが高ければ実行をブロックできます。

config.toml などでアナライザを選択したり、カスタムポリシーを加筆して独自ルールを設定したりすることで、運用要件に合わせたセキュリティ対策を行えます。

8. ローカル開発用セットアップ方法

「Docker無しで試したい」「細かいデバッグをしたい」という場合は以下をお試しください。

  1. Poetryインストール

    curl -sSL https://install.python-poetry.org | python3 -
# または他の方法でPoetryをインストール

  2. 依存関係のインストール

    git clone https://github.com/All-Hands-AI/OpenHands.git
cd OpenHands
poetry install

  3. サーバー起動

    poetry run python -m openhands.server.listen
# もしくは `listen_socket.py` を使う場合などいろいろスクリプトあり

    これでバックエンドが起動します。config.toml で指定したポートなどを用いてアクセスできます。

  4. CLIモードで試す

    poetry run python -m openhands.core.main \
    -t "README.mdに対するtypo修正" \
    -c CodeActAgent \
    -m openai-llms

    などと実行すると、AIが実際にファイル編集やコマンド実行を行おうとします。
    （モデル名 -m openai-llms は一例です。openhands.llm を参照してお好みのモデル設定を行ってください。）

  5. フロントエンド
    フロントエンドをローカルで動かしたい場合は cd frontend && npm install && npm run dev。
    ポートが 3001 で立ち上がる想定なので、http://localhost:3001/ にアクセスしてください。

9. まとめ：OpenHandsで自動化を加速しよう

OpenHandsは、

  • コード修正 → テスト → PR作成 → レビュー対応
  • AIベンチマーク評価やワークフロー可視化
  • セキュリティやSandboxによる安全な自動化実行
    を包括的に提供する強力なフレームワークです。

導入ステップのヒント:

  1. ローカル or Docker で初期セットアップ
  2. UIまたはCLIモードでエージェント動作を体験
  3. GitHub ActionsなどCI/CDに統合し、PRラベル付けで自動修正
  4. セキュリティやSandboxを調整して本番運用

実運用にあたっては、リポジトリ内の docs/ ディレクトリやサンプルワークフロー（.github/workflows）を確認すると具体例がたくさん見られます。
ぜひ本記事を参考にしていただき、OpenHandsを活用して新時代のAI自動化を開拓してみてください！

参考リンク

以上、OpenHandsのセットアップ・運用方法の概要でした。皆さんのプロジェクトでもぜひお試しください！

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