OpenDevin 配置教程：用 Docker 跑通第一个 AI 开发任务
OpenDevin 是一个开源的 AI 软件开发代理，官方推荐用 Docker 方式运行，这样可以避免本地 Python 依赖冲突。
配置的核心只有三件事：装好 Docker、准备一个可用的模型 API Key、用正确的命令启动容器并挂载工作目录。
下面按实际操作顺序展开，每一步都给出命令和验证方式。
先确认 Docker 和模型接口可用
OpenDevin 官方文档给出的启动方式基于 Docker，因此第一步不是改配置文件，而是确认运行环境。
在 Linux 服务器或本地终端执行：
docker --version
docker compose version两条命令都能输出版本号，说明 Docker 和 Compose 已安装。
如果提示 command not found，需要先按系统发行版安装 Docker Engine，再继续后面的步骤。
模型方面，OpenDevin 需要连接一个兼容 OpenAI 接口的模型服务。
你需要提前准备好三项信息：
- API Base URL：模型服务的接口地址，通常以
/v1结尾 - API Key：服务商或自建网关提供的密钥
- 模型名称：例如
gpt-4o或你所用服务商支持的模型标识
这三项信息缺一不可，后面启动容器时会作为环境变量传入。
拉取镜像并启动容器
OpenDevin 的镜像托管在公开仓库中，直接拉取即可：
docker pull ghcr.io/opendevin/opendevin:latest拉取完成后，用下面的命令启动容器。
把示例中的 API Key、接口地址和模型名替换成你自己的值：
docker run -it --rm \
-e SANDBOX_RUNTIME_CONTAINER_IMAGE=docker.all-hands.dev/all-hands-ai/runtime:latest \
-e LOG_ALL_EVENTS=true \
-e LLM_API_KEY=你的APIKey \
-e LLM_BASE_URL=https://你的接口地址/v1 \
-e LLM_MODEL=gpt-4o \
-v /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock \
-v ~/.opendevin:/.opendevin \
-p 3000:3000 \
--add-host host.docker.internal:host-gateway \
ghcr.io/opendevin/opendevin:latest几个参数需要留意：-v /var/run/docker.sock 让 OpenDevin 能在宿主机上创建沙箱容器执行代码；-v ~/.opendevin 用于保存配置和会话数据；-p 3000:3000 把 Web 界面映射到本机 3000 端口。
启动后终端会持续输出日志，看到服务监听信息即表示容器已跑起来。
在界面里补全模型设置
容器启动后，浏览器访问 http://服务器IP:3000。
首次进入会看到设置页面，需要填写模型提供方、API Key、Base URL 和模型名称。
如果启动命令里已经通过环境变量传入，这里通常会自动带出，核对无误后保存即可。
保存后回到主界面，在输入框中提交一个简单任务，例如“在当前目录创建一个 hello.txt 并写入内容”。
观察右侧执行日志，如果能看到模型返回、文件创建和命令执行记录，说明配置已经生效。
常见报错和避坑点
容器启动后浏览器打不开：先确认 3000 端口没有被防火墙拦截，云服务器需要在安全组放行该端口；
再执行 docker ps 查看容器是否处于运行状态。
提示无法连接 Docker 守护进程：说明启动命令里没有挂载 /var/run/docker.sock，或者当前用户没有 Docker 权限。
把该挂载参数补上，或把用户加入 docker 组后重新登录。
模型调用返回 401 或 404：401 通常是 API Key 错误或已过期；
404 多半是 Base URL 少了 /v1 或路径写错。
逐项核对接口地址和密钥，不要凭记忆填写。
任务执行到一半卡住：检查模型服务是否限流，以及沙箱镜像是否拉取成功。
可以在日志中搜索报错关键词，先解决镜像拉取问题再重试任务。
验证配置是否真正可用
不要只看界面能否打开，真正的验证标准是任务能完整执行。
提交任务后确认三件事：文件确实出现在挂载目录中、执行日志没有报错、模型调用有正常返回。
三项都满足，OpenDevin 的配置才算完成。
后续如果需要换模型或调整参数，修改启动命令中的环境变量并重启容器即可，不需要重装整个环境。
