OpenHandsのGitHub Actionsを設定すると、GitHubのPRやIssueのコメントからOpenHandsへタスクの指示を出せるようになります。しかし、GitHubホステッドランナーでOpenHandsを動かす場合、自宅で動かしているローカルLLMを使用するのが難しいです（自宅のローカルLLMをネットからアクセスできるようにすればできますが、セキュリティ上それは望ましくありません）。
自宅のローカルLLMと同じマシンや同じLAN内でGitHub Actionsセルフホステッドランナーを動かせば、GitHub Actionsで動くOpenHandsから安全にローカルLLMを使用できます。以下、その手順について書きます。
なお、この記事ではローカルLLMにgpt-oss-120Bまたはgpt-oss-20Bを使用します。他のモデルでも手順はほぼ同じですが、一部gpt-oss特有の設定があります。
ローカルLLMの導入
LM Studioのインストール
https://lmstudio.ai/ からダウンロードしてインストールしてください。
gpt-ossのダウンロード
LM Studioを開いて、
- 虫眼鏡アイコンをクリック
- 「Model Search」をクリック
- テキストフィールドに「gpt-oss」とタイプ
- 「OpenAI's gpt-oss 120B」または「OpenAI's gpt-oss 20B」を選択
- 右下の「Download」ボタンをクリック
LM Studioをサーバモードで動かす
- LM Studioのウインドウ左端のアイコン、上から2番目をクリック
- 「Status: Stopped」と書かれているところのスイッチをオンにする
- 「Settings」をクリックし、「Serve on Local Network」をオンにする
- ウインドウ上部の「Select a model to load」をクリック
- 「OpenAI's gpt-oss 20B」または「OpenAI's gpt-oss 120B」を選択
- 「Context Length」を適当に大きくしておく
- 「Load Model」をクリック
curlで何か適当な質問をして動作確認します。
curl http://192.168.0.167:1234/v1/chat/completions \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "openai/gpt-oss-120b",
"messages": [
{ "role": "user", "content": "あなたの名前は？" }
]
}'
IPアドレスとポート番号は、LM Studioのウインドウ内の Reachable at: http://192.168.0.167:1234 のように書かれているものを使用してください。gpt-oss-20Bを使用する場合は "model" の値を "openai/gpt-oss-20b" にします。
GitHub Actionsセルフホステッドランナーの準備
上記ドキュメントに書かれている通りですが、リポジトリの画面で Settings → Actions → Runners と進み「new self-hosted runner」をクリックします。
すると、次のような画面が表示されるので、「Download」と「Configure」に書かれているコマンドをセルフホステッドランナーを動かすマシン上で実行すると、セルフホステッドランナーが立ち上がりGitHubに接続されます。
OpenHands GitHub Actionsの設定
上記ドキュメントに書かれている手順に従って設定を行います。
パーソナルアクセストークンの作成
GitHubのパーソナルアクセストークンを作成し、"contents", "issues", "pull requests", "workflows" の4つに読み書き両方を許可します。
openhands-resolver.ymlをコピー
openhands-resolver.yml をリポジトリの .github/workflows/ にコピーします。
リポジトリのパーミッション設定
Settings → Actions → General と進み、Workflow permissions を「Read and write permissions」にします。また「Allow GitHub Actions to create and approve pull requests」を有効にします。
secretsとvariablesの設定
Settings → Secrets and variables → Actions と進み、secrets には次の4つを設定します。
- LLM_API_KEY
- ローカルLLMを使用するので適当なダミー値を設定しておきます
- LLM_BASE_URL
- LM Studioの画面上で
Reachable at: http://192.168.0.167:1234のように表示されているURLに/vi/を付けてhttp://192.168.0.167:1234/vi/のようにして設定します
- LM Studioの画面上で
- PAT_TOKEN
- 先ほど作成したパーソナルアクセストークンです
- PAT_USERNAME
- 先ほど作成したパーソナルアクセストークンのGitHubユーザー名です
variables には次の2つを設定します。
- LLM_MODEL
-
openai/gpt-oss-120bまたはopenai/gpt-oss-20b（他のモデルを使用する場合はそのモデル名）
-
- TARGET_RUNNER
self-hosted
gpt-oss特有の設定
別の記事に、OpenHandsでgpt-ossを正常に動作させるために必要な設定を書きました。
しかし、GitHub ActionsでOpenHandsを使う場合は、この記事のようにコマンド引数で設定することができません。workflowファイルを書き換えて設定します。
https://github.com/All-Hands-AI/OpenHands/blob/main/.github/workflows/openhands-resolver.yml を名前を変えて .github/workflows/ にコピーします。先ほどコピーしたファイルと同じ名前で紛らわしいですが別のもののため、名前を変えてください。
コピーしたファイルを、次のように編集します。
PAT_USERNAME:
required: false
- issues:
- types: [labeled]
- pull_request:
- types: [labeled]
- issue_comment:
- types: [created]
- pull_request_review_comment:
- types: [created]
- pull_request_review:
- types: [submitted]
+ #issues:
+ # types: [labeled]
+ #pull_request:
+ # types: [labeled]
+ #issue_comment:
+ # types: [created]
+ #pull_request_review_comment:
+ # types: [created]
+ #pull_request_review:
+ # types: [submitted]
permissions:
contents: write
@@ -84,6 +84,8 @@ jobs:
)
)
runs-on: "${{ inputs.runner || 'ubuntu-latest' }}"
+ env:
+ LLM_NATIVE_TOOL_CALLING: "true"
steps:
- name: Checkout repository
uses: actions/checkout@v4
最初にコピーした方の openhands-resolver.yml を次のように編集します。
@@ -19,7 +19,7 @@
jobs:
call-openhands-resolver:
- uses: All-Hands-AI/OpenHands/.github/workflows/openhands-resolver.yml@main
+ uses: <user>/<repo>/.github/workflows/<filename>.yml@main
with:
macro: ${{ vars.OPENHANDS_MACRO || '@openhands-agent' }}
max_iterations: ${{ fromJson(vars.OPENHANDS_MAX_ITER || 50) }}
<user>、<repo> はGitHubユーザー名とリポジトリ名です。<filename>は、名前を変えてコピーした方のファイル名です。
OpenHandsにタスクを指示する
以上で準備は完了です。OpenHandsにタスクを指示する基本的な流れは次のようになります。
- リポジトリにIssueを作成する
- Issueに
fix-meラベルを付けるか、@openhands-agentから始まるコメントをする - OpenHandsがタスクを実行しPRを作成するので、それを確認する
- PRにコメントする
- PRに
fix-meラベルを付けるか、@openhands-agentから始まるコメントをする
しかし、必ずしもこの流れに従う必要はありません。すでにあるIssueやPRの途中から fix-me ラベルを付けたり @openhands-agent で始まるコメントをすることもできます。
fix-me ラベルと @openhands-agent の違い
-
fix-meラベルはIssue全体またはPR全体に対処する指示となります -
@openhands-agentで始まるコメントは、そのコメントの内容とIssueまたはPRの説明文のみを考慮してタスクを行う指示となります
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