В этом материале
Agent Canvas является интерфейсом; backend выполняет действия, рабочая область определяет файлы, а профиль модели — генерацию.
OpenHands Agent Canvas является интерфейсом управления, а backend выполняет агента и инструменты. Для локальной пробы отдельно определите backend, рабочую папку и профиль модели до запроса изменения исходного файла.
Конкретная граница приложения
Текущая документация продукта различает Canvas, Agent Server и SDK. В Canvas браузер управляет беседами, файлами, терминалами, настройками моделей и соединениями backend. По умолчанию backend работает на компьютере пользователя, но расположение браузера не определяет место выполнения каждого настроенного backend. Рабочая область указывает папку или репозиторий, доступный агенту. Профиль модели определяет, куда отправляется контекст для генерации. Для этого маршрута используйте уже работающий локальный backend и учебную локальную папку. Для первой задачи с файлом не требуется создавать автоматизацию, подключать удалённый сервис или что-либо публиковать. Эти дополнительные действия только усложнили бы объяснение первого результата (OpenHands product introduction) (OpenHands Agent Canvas).
Практический маршрут
Откройте Settings > LLM и выберите Advanced для существующего совместимого локального сервера. Найдите фактический идентификатор выдаваемой модели и укажите документированный префикс openai/ перед ним. Введите или выберите сведения соединения, сохраните профиль и начните новую беседу. Убедитесь, что endpoint доступен именно backend, выполняющему разговор. Затем определите рабочую папку и попросите прочитать один названный файл без изменений. Только после соответствия объяснения исходному коду запрашивайте узкую правку (OpenHands model configuration).
Разобранный пример
Возьмите учебный репозиторий с функцией форматирования статуса. Запросите объяснение ветки неизвестного значения. Затем попросите изменить формулировку при сохранении допустимых входных значений. Просмотрите изменённый файл через Canvas и сравните с исходной копией. Выполните относящуюся к функции существующую проверку в той же рабочей области и изучите фактический вывод, а не неподтверждённое утверждение модели об успехе.
| Проверка | Запись |
|---|---|
| Backend | Локальный backend, выполняющий беседу и действия инструментов. |
| Рабочая область | Учебный репозиторий, содержащий нужный исходный файл задачи. |
| Профиль модели | Сохранённый профиль локального endpoint, выбранный для новой беседы. |
Как правильно прочитать сбой
Если Canvas показывает другую папку, исправьте рабочую область до смены модели. При отказе endpoint проверяйте доступность от backend, а не только браузера. Ресурсы MCP относятся к другому слою интеграции: работающий профиль модели их не создаёт и не разрешает. До успеха базовой задачи оставьте дополнительные интеграции выключенными (OpenHands MCP guide).
Что завершает проверку
Завершённая проба определяет backend выполнения, исходную папку, выбранный профиль модели и проверенные различия. Agent Canvas делает эти решения видимыми; открытый браузерный интерфейс сам по себе не подтверждает локальное выполнение произвольной задачи.
Связанные материалы: Воспроизводимый стек инференса: как сохранить результат GPU-пилота, LLM для кода на 12 ГБ VRAM: модель, контекст и запас.