OpenHands и LiteLLM: как подключить API ВЕГА к ИИ-агенту разработки

OpenHands (ранее OpenDevin) — платформа для ИИ-агентов разработки ПО. Агент подключается к рабочей среде проекта, пишет код, выполняет команды в терминале, редактирует файлы, запускает тесты и открывает браузер для проверки результата.

Платформа состоит из нескольких модулей:

• Agent Canvas — браузерная панель управления диалогами и автоматизациями.
• Software Agent SDK — Python-библиотека для создания собственных агентов и инструментов.
• Agent Server — сервер выполнения с REST и WebSocket API для работы локально, в Docker-контейнерах или на удалённой машине.
• Automation Server — запуск агентов по расписанию и вебхукам из GitHub, Slack или Linear.

OpenHands работает с разными языковыми моделями. Через API ВЕГА к платформе подключается любая модель из каталога по единому ключу — и её можно менять под конкретные задачи.

Кейсы применения OpenHands

OpenHands подходит для задач с чётким результатом: готовым коммитом, созданным файлом, отчётом или проверенным Pull Request.

Обновление зависимостей и документации. Агенту можно поручить рутинное обслуживание репозитория: актуализировать пакеты, проверить совместимость версий и обновить README.md. Он сам внесёт правки в конфигурационные файлы, запустит сборку в изолированном окружении и отдаст готовый дифф на проверку.

Исправление багов и рефакторинг по задачам из трекера. Получив описание из GitHub Issue, агент находит нужные модули, воспроизводит проблему, пишет исправление и прогоняет тесты. При рефакторинге он последовательно обновляет вызовы функций в нескольких файлах и проверяет, что существующие тесты проходят.

Автоматический code review и декомпозиция. Через связку Agent Canvas и Automation Server настраиваются фоновые сценарии: проверка новых Pull Request с комментариями, разбор объёмных Issue на технические подзадачи, регулярные сводки по репозиторию в рабочий чат.

Написание тестов и собственных агентов. Агент анализирует покрытие, дописывает модульные и интеграционные тесты и сразу проверяет их выполнение в терминале. Для специфической логики через Software Agent SDK на Python создаются узкие агенты с доступом к внутренним утилитам компании.

Особенность LiteLLM при подключении моделей

Все обращения к языковым моделям в OpenHands проходят через библиотеку LiteLLM — она отвечает за единый формат вызовов и маршрутизацию запросов к разным API. Механика устроена так:

1. LiteLLM смотрит на первый сегмент строки модели до символа / (openai/..., anthropic/..., gemini/..., openrouter/...).
2. По этому префиксу библиотека выбирает протокол обмена данными из своего списка провайдеров.
3. В каталоге ВЕГА модели записаны в формате автор/модель, например google/gemini-4-argon или z-ai/glm-..., где первая часть — создатель модели.
4. API ВЕГА работает через стандартный OpenAI-совместимый эндпоинт https://api.vega.chat/api/v1.

Поэтому перед ID модели из каталога ВЕГА нужно добавить префикс openai/ — так LiteLLM выберет правильный протокол. При отправке запроса библиотека срезает только этот первый сегмент, и в API ВЕГА уходит google/gemini-4-argon в исходном виде.

Как подключить API ВЕГА к OpenHands

Настройка в веб-интерфейсе занимает пару минут:

1. Откройте в OpenHands раздел Settings → LLM → Add LLM Profile → Advanced.
2. В личном кабинете api.vega.chat скопируйте API-ключ и Base URL https://api.vega.chat/api/v1.
3. В каталоге моделей скопируйте ID нужной модели, например google/gemini-4-argon.
4. Вставьте ID в поле Custom Model, добавив перед ним префикс openai/ — должна получиться строка openai/google/gemini-4-argon.
5. Сохраните профиль — модель готова к работе.

Итоговые значения для карточки профиля:

Помимо openai/, с тем же Base URL работает и префикс openrouter/ — LiteLLM так же срезает первый сегмент перед отправкой. Но openai/ остаётся стандартным вариантом для всех OpenAI-совместимых эндпоинтов.

Настройка для CLI и фонового режима

Если OpenHands запускается через терминал, SDK или в CI/CD-пайплайнах, укажите те же параметры в config.toml:

[llm]
model = "openai/google/gemini-4-argon"
base_url = "https://api.vega.chat/api/v1"
api_key = "sk-apivega-..."

Или через переменные окружения:

export LLM_MODEL="openai/google/gemini-4-argon"
export LLM_BASE_URL="https://api.vega.chat/api/v1"
export LLM_API_KEY="sk-apivega-..."

Для безопасной работы запускайте агента в изолированной Docker-песочнице OpenHands: так он получит доступ только к рабочей папке выбранного проекта.

Бесплатная модель для старта: MiniMax M3.1 Flash

Отличный кандидат на первый профиль — свежая агентная модель MiniMax M3.1 Flash, заточенная как раз под задачи OpenHands: правки кода, вызовы инструментов, прогон тестов. У неё миллион контекста и пять уровней глубины размышления.

Три дня она бесплатна на api.vega.chat:

• 10 запросов в день — для всех пользователей;
• 1000 запросов в день — для аккаунтов с балансом больше 500 ₽.

Строка для поля Custom Model с учётом механики LiteLLM: openai/minimax/minimax-m3.1-flash:free. Подробности о модели — на странице каталога.

Получите API-ключ в личном кабинете ВЕГА, выберите модель в каталоге и подключите её к своему профилю OpenHands.