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 openhands

2. 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

1. タスクの入力: 自然言語でやりたいことを入力

2. AIの応答: エージェントが作業を実行し、結果を表示

3. 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：

1. 小さなタスクに分割: 複雑な作業は小さな単位に分ける

2. 具体的な指示: 曖昧な表現を避け、明確に要求を伝える

3. 十分なコンテキスト: 関連情報を事前に提供

4. 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

1. シンプルな開始: 基本的な機能から始める

2. 反復改善: 小さな改善を重ねる

3. 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。

https://docs.all-hands.dev/usage/how-to/github-action

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。

関連リンク

• OpenHands公式ドキュメント

• GitHub リポジトリ

• OpenHands Cloud

• コミュニティSlack