OpenHands

將編碼任務委託給 OpenHands CLI（模型無關，基於 LiteLLM）。

技能元數據


來源	可選 — 使用 `hermes skills install official/autonomous-ai-agents/openhands` 安裝
路徑	`optional-skills/autonomous-ai-agents/openhands`
版本	`0.1.0`
作者	Tim Koepsel (xzessmedia), Hermes Agent
許可證	MIT
平臺	linux, macos
標籤	`Coding-Agent`, `OpenHands`, `Model-Agnostic`, `LiteLLM`
相關技能	`claude-code`, `codex`, `opencode`, `hermes-agent`

參考：完整 SKILL.md

信息

以下是 Hermes 在觸發此技能時加載的完整技能定義。這是技能激活時代理所看到的指令。

OpenHands CLI

通過 terminal 工具將編碼任務委託給 OpenHands CLI。OpenHands 與模型無關：支持任何 LiteLLM 支持的提供商（OpenAI、Anthropic、OpenRouter、DeepSeek、Ollama、vLLM 等）。

此技能是用於批量或一次性委託的無頭模式包裝器。Hermes 不使用交互式文本 UI。

何時使用

用戶希望將編碼任務特別委託給 OpenHands。
用戶希望使用可以在非 Anthropic / 非 OpenAI 提供商（DeepSeek、Qwen、Ollama、vLLM、Nous 等）上運行的編碼代理 — 兄弟技能 claude-code 和 codex 綁定於單一供應商。
在工作空間內進行多步文件編輯 + Shell 命令。

對於 Claude 原生場景，首選 claude-code。對於 OpenAI 原生場景，首選 codex。對於 Hermes 原生子代理，使用 delegate_task。

先決條件

安裝上游依賴（需要 Python 3.12+ 和 uv）：
```
terminal(command="uv tool install openhands --python 3.12")
```
驗證：openhands --version（撰寫本文時為 OpenHands CLI 1.16.0 / SDK v1.21.0）。
選擇模型併為 --override-with-envs 設置環境變量：
```
export LLM_MODEL=openrouter/openai/gpt-4o-mini       # or any LiteLLM slug
export LLM_API_KEY=$OPENROUTER_API_KEY
export LLM_BASE_URL=https://openrouter.ai/api/v1     # omit for native OpenAI
```
LLM_MODEL 使用 LiteLLM 的完整 slug。當提供商為 OpenRouter 時，slug 具有雙重前綴：openrouter/<vendor>/<model>（例如 openrouter/anthropic/claude-sonnet-4.5）。對於原生 Anthropic：anthropic/claude-sonnet-4-5。對於原生 OpenAI：openai/gpt-4o-mini。
抑制啟動橫幅，以免 JSON 輸出前出現 ASCII 藝術字：
```
export OPENHANDS_SUPPRESS_BANNER=1
```

如何運行

始終通過 terminal 工具調用。始終傳遞 --headless --json --override-with-envs --exit-without-confirmation 以實現自動化。

一次性任務

terminal(
  command="OPENHANDS_SUPPRESS_BANNER=1 LLM_MODEL=openrouter/openai/gpt-4o-mini LLM_API_KEY=$OPENROUTER_API_KEY LLM_BASE_URL=https://openrouter.ai/api/v1 openhands --headless --json --override-with-envs --exit-without-confirmation -t 'Add error handling to all API calls in src/'",
  workdir="/path/to/project",
  timeout=600
)

長時間任務的後臺運行

terminal(command="<same as above>", workdir="/path/to/project", background=true, notify_on_complete=true)
process(action="poll", session_id="<id>")
process(action="log", session_id="<id>")

恢復之前的對話

OpenHands 在每次運行結束時打印 Conversation ID: <32-hex> 和 Hint: openhands --resume <dashed-uuid> 行。使用帶連字符的形式進行恢復：

terminal(
  command="OPENHANDS_SUPPRESS_BANNER=1 LLM_MODEL=... openhands --headless --json --override-with-envs --exit-without-confirmation --resume <dashed-uuid> -t 'Now fix the bug you found'",
  workdir="/path/to/project"
)

實際標誌列表

已針對 openhands --help（CLI 1.16.0）進行驗證。不在此表中的任何內容都不是標誌 — 請通過環境變量或設置文件傳遞。

標誌	效果
`--headless`	無 UI，需要 `-t` 或 `-f`。自動批准所有操作（此模式下無 `--llm-approve`）。
`--json`	JSONL 事件流（需要 `--headless`）。
`-t TEXT`	任務提示。
`-f PATH`	從文件讀取任務。
`--resume [ID]`	恢復對話。無 ID → 列出最近的內容。
`--last`	恢復最近的對話（與 `--resume` 一起使用）。
`--override-with-envs`	應用 `LLM_API_KEY` / `LLM_BASE_URL` / `LLM_MODEL` 環境變量。如果沒有此標誌，OpenHands 將使用 `~/.openhands/settings.json` 並忽略環境變量。
`--exit-without-confirmation`	不顯示“你確定嗎”退出對話框。
`--always-approve` / `--yolo`	自動批准每個操作（`--headless` 模式下的默認行為）。
`--llm-approve`	基於 LLM 的安全網關（僅交互式 — 在無頭模式下不起作用）。
`--version` / `-v`	打印版本並退出。

沒有 --model、--max-iterations、--workspace、--sandbox、--sandbox-type 標誌。 模型由 LLM_MODEL 指定。工作區是你傳遞給 terminal 工具的 workdir。沙箱/運行時由 RUNTIME 和 SANDBOX_VOLUMES 環境變量指定。

JSON 事件架構

使用 --json --headless 時，OpenHands 發出 JSONL — 每行一個 JSON 對象，加上少量非 JSON 狀態行（Initializing agent...、Agent is working、Agent finished、最終摘要框、Goodbye!、Conversation ID:、Hint:）。過濾以 { 開頭的行。

頂層 kind 字段用於區分事件：

MessageEvent — 用戶/代理文本輪次。source 為 user 或 agent。
ActionEvent — 代理選擇了工具。讀取 tool_name（file_editor、terminal、finish）和 action.kind（FileEditorAction、TerminalAction、FinishAction）。
ObservationEvent — 工具結果。observation.is_error 是成功標誌。source 為 environment。
ActionEvent 內的 FinishAction 在 action.message 中攜帶代理的最終消息。

CLI 首先打印來自 LiteLLM/Authlib 的所有 stderr — 參見陷阱。僅逐行解析 stdout，忽略不以 { 開頭的行。

陷阱

每次調用都有 LiteLLM 警告。 CLI 將 bedrock-runtime 和 sagemaker-runtime 警告打印到 stderr，因為未安裝 botocore。此外還有 Authlib 棄用警告。這些是噪音，並非失敗。將 stderr 重定向到 /dev/null 或在向用戶顯示之前將其過濾掉。
橫幅垃圾信息。 如果不設置 OPENHANDS_SUPPRESS_BANNER=1，每次運行開始時都會出現一個多行的 +--+ ASCII 框來宣傳 SDK。請始終導出該環境變量。
自動化必須使用 --override-with-envs。 如果不使用它，OpenHands 會忽略 LLM_API_KEY / LLM_BASE_URL / LLM_MODEL 並回退到 ~/.openhands/settings.json。在全新安裝時，此文件不存在，CLI 會掛起以等待首次運行設置。
模型 slug 是 LiteLLM 的，而非提供商的。 openrouter/openai/gpt-4o-mini 有效；而指向 OpenRouter 時使用 openai/gpt-4o-mini 則無效。anthropic/claude-sonnet-4-5（連字符）是原生 Anthropic；openrouter/anthropic/claude-sonnet-4.5（點號）是通過 OpenRouter。如果弄錯，會導致晦澀的 LiteLLM 400 錯誤。
pip install openhands-ai 是錯誤的包。 那是遺留的 V0 SDK。新的 CLI 安裝命令是 uv tool install openhands --python 3.12。沒有維護中的 conda 包。
恢復 ID 格式很棘手。 CLI 結束時顯示 Conversation ID: f46573d9cfdb45e492ca189bde40019b（無連字符），然後顯示 Hint: openhands --resume f46573d9-cfdb-45e4-92ca-189bde40019b（有連字符）。請使用帶連字符的形式。
無頭模式忽略 --llm-approve。 如果傳遞該參數，你會收到 argparse 錯誤。無頭模式硬編碼為始終批准。
上游不支持 Windows。 OpenHands 文檔要求在 Windows 上使用 WSL。因此，此技能限定為 [linux, macos]。
~/.openhands/conversations/<id>/ 會累積。 每次運行都會持久化軌跡。如果批量運行，請清理它。
安裝量大（約 200 個包）。 使用 uv tool install（隔離的虛擬環境）以避免與當前項目的依賴衝突。

驗證

terminal(
  command="OPENHANDS_SUPPRESS_BANNER=1 LLM_MODEL=openrouter/openai/gpt-4o-mini LLM_API_KEY=$OPENROUTER_API_KEY LLM_BASE_URL=https://openrouter.ai/api/v1 openhands --headless --json --override-with-envs --exit-without-confirmation -t 'Print the string OPENHANDS_OK to stdout via the terminal tool.'",
  workdir="/tmp",
  timeout=120
)

如果 JSONL 流以 FinishAction 結尾，且其 action.message 提及 OPENHANDS_OK，則安裝成功。

OpenHands GitHub
OpenHands CLI 命令參考
同級技能：claude-code（僅限 Anthropic）、codex（僅限 OpenAI）、opencode（通過 OpenCode 支持多提供商）、hermes-agent（通過 delegate_task 的 Hermes 子代理）。

技能元數據​

參考：完整 SKILL.md​

OpenHands CLI

何時使用​

先決條件​

如何運行​

一次性任務​

長時間任務的後臺運行​

恢復之前的對話​

實際標誌列表​

JSON 事件架構​

陷阱​

驗證​

相關​