运行要求
软件来自官方文档，规格注明来源
软件及安全配置均来自项目自己的文档。若项目未公布硬件要求，规格会注明出自谁的建议。
来自 OpenHands 的 README、SELF_HOSTING.md 和文档
- “2 vCPU / 4 GB RAM 足够单个用户使用”（该项目的虚拟机指南）。文档要求“现代处理器，内存至少 4GB RAM”。
- 安装：Node.js 24 或更高版本以及 uv，然后执行
npx @openhands/agent-canvas --public。一条命令即可启动代理服务器、自动化后端和 Web 应用，它们位于 127.0.0.1:8000 上的入口之后。 - 首次启动前设置
LOCAL_BACKEND_API_KEY：在公开模式下，每个 API 调用都必须携带它，Web 应用也会首先要求输入它。先用防火墙屏蔽 SSH 以外的所有端口；指南要求在代理首次运行前完成这一步。 - 模型提供商的 API 密钥：文档说明大多数模型都需要。Docker 是可选的，仅当您希望每个对话在各自的容器中沙箱运行时才需要。除非自行托管模型，否则不需要 GPU。
规格（先列项目数据，再列我们的建议）
| 工作负载 | vCPU | RAM |
|---|---|---|
| 单用户、托管模型、代理运行在主机上（官方）这是该指南自己给出的数字。智能体服务器直接运行在机器上，因此这台机器本身就是沙箱。 | 2 | 4 GB |
| 一到两个用户，每个对话一个 Docker 沙箱我们的建议。每个对话一个容器；依赖安装、构建和测试套件都在容器内运行。 | 4 | 8 GB |
| 团队共享的代理服务器，同时运行多个代理我们的建议。多个代理并行处理多个仓库，各自都在编译。 | 8 | 24 GB |
合适的套餐
5 台机器，实时报价
最便宜的合适机器排在最前。价格为今日价格，按月计，取自产品目录。
- BD-8$12.90/月
4 vCPU · 8 GB · 100 GB 磁盘 · 32 TB
有构建和测试余量的最便宜机型。4 vCPU、8 GB、100 GB、32 TB 流量，价格低于其他 4 GB 机型。是指南配置的两倍；运行测试套件时多出的核心很有用。
- U2-4-40$14.90/月
2 vCPU · 4 GB · 40 GB 磁盘 · 不计流量
正好是指南配置，不计流量，伊斯坦布尔。2 vCPU / 4 GB / 40 GB。单用户、托管模型、代理运行在主机上。克隆仓库和安装软件包不计流量。
- BD-24$31.90/月
8 vCPU · 24 GB · 300 GB 磁盘 · 32 TB
8 vCPU / 24 GB，用作团队的代理服务器。同时运行多个代理、Docker 沙箱、定时运行的自动化后端。
- C2-4-80$37.90/月
2 vCPU · 4 GB · 80 GB 磁盘 · 3 TB
指南配置，覆盖数十个城市。2 vCPU / 4 GB / 80 GB。因城市而选择；一次只运行一个对话。
- C4-8-160$75.90/月
4 vCPU · 8 GB · 160 GB 磁盘 · 3 TB
4 vCPU / 8 GB / 160 GB，覆盖数十个城市。较宽裕的规格，磁盘可容纳大量代码检出和 Docker 镜像。
OpenHands 目前还没有开机预设：安装就是下面五个步骤，由您自己输入，顺序与该项目自己的指南一致。先配置防火墙，再设置密钥，最后启动智能体。
安装
五个步骤，按 OpenHands 官方指南的顺序
指南明确要求在首次启动前配置防火墙，因为代理服务器可以完全操控这台机器，而挡在它与陌生人之间的只有防火墙和密钥。
- 先配置防火墙。
ufw allow OpenSSH && ufw --force enable除 SSH 外不允许任何入站连接。入口（8000）、代理服务器（18000）、自动化后端（18001）和静态服务器（3001）都不得从外部访问；指南原文就是这样要求的。 - Node.js 24 和 uv。
apt-get install -y curl git curl -fsSL https://deb.nodesource.com/setup_24.x | bash - && apt-get install -y nodejs curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | shuv 用于运行代理服务器；指南使用 astral.sh 提供的一行安装命令安装它。 - 生成密钥，以公开模式启动。
export LOCAL_BACKEND_API_KEY=$(openssl rand -base64 32); echo $LOCAL_BACKEND_API_KEY npx @openhands/agent-canvas --public继续之前请将密钥复制到安全的地方；公开模式意味着 Web 应用会要求您输入它。如需长期运行，请使用指南中位于/etc/systemd/system/agent-canvas.service的 systemd 单元，在其中写入Environment=LOCAL_BACKEND_API_KEY=…，然后执行systemctl enable --now agent-canvas。 - 通过 SSH 访问，添加模型。
ssh -N -L 8000:127.0.0.1:8000 root@your-server然后访问 http://127.0.0.1:8000，粘贴密钥，再进入 Settings：选择 LLM 提供商和模型，并粘贴该提供商的 API 密钥。在某个仓库上开始一个对话。 - 可选：域名。将 A 记录指向服务器，开放 80 和 443 端口，
apt-get install -y nginx certbot python3-certbot-nginx，并使用指南中通过 WebSocket 头代理到 127.0.0.1:8000 的 nginx 配置块；certbot --nginx -d canvas.example.com --redirect用于获取证书。如果 443 必须对外开放，指南指出密钥是您的主要防线，因此请使用足够长的密钥并妥善保密。
说实话
我们实际会买哪台
指南认为 2 vCPU 和 4 GB 足够单用户使用。选购价格低于 4 GB 机型的 8 GB 机器，让代理放心编译。
适用于个人的编程代理
BD-8 · $12.90/月
4 vCPU、8 GB 内存和 100 GB 磁盘，价格 $12.90：足以容纳智能体服务器、几个检出的代码仓库及其依赖树，以及在您眼前运行的测试套件，如果开启 Docker 沙箱，内存也还有余量。模型在别处，通过 API 密钥调用，因此这台机器永远不需要 GPU，真正要紧的账单来自模型提供商。如果城市比核心数更重要，C2-4-80（$37.90）正好符合指南给出的配置，可在数十个城市部署。
常见问题