random changes to agent

.devcontainer/README.MD

@@ -0,0 +1 @@
+The files in this directory configure a development container for GitHub Codespaces.

.devcontainer/devcontainer.json

@@ -0,0 +1,15 @@
+{
+	"name": "OpenHands Codespaces",
+	"image": "mcr.microsoft.com/devcontainers/universal",
+	"customizations":{
+        "vscode":{
+            "extensions": [
+                "ms-python.python"
+            ]
+        }
+    },
+	"onCreateCommand": "sh ./.devcontainer/on_create.sh",
+	"postCreateCommand": "make build",
+	"postStartCommand": "USE_HOST_NETWORK=True nohup bash -c 'make run &'"
+
+}

.devcontainer/on_create.sh

@@ -0,0 +1,6 @@
+#!/usr/bin/env bash
+sudo apt update
+sudo apt install -y netcat
+sudo add-apt-repository -y ppa:deadsnakes/ppa
+sudo apt install -y python3.12
+curl -sSL https://install.python-poetry.org | python3.12 -

.github/ISSUE_TEMPLATE/bug_template.yml

@@ -30,10 +30,7 @@ body:
       description: How are you running OpenHands?
       options:
         - Docker command in README
-        - GitHub resolver
         - Development workflow
-        - app.all-hands.dev
-        - Other
       default: 0
 
   - type: input

.github/dependabot.yml

@@ -10,9 +10,12 @@ updates:
       pre-commit:
         patterns:
           - "pre-commit"
-      browsergym:
+      llama:
         patterns:
-          - "browsergym*"
+          - "llama*"
+      chromadb:
+        patterns:
+          - "chromadb"
       security-all:
         applies-to: "security-updates"
         patterns:
@@ -64,8 +67,3 @@ updates:
         applies-to: "version-updates"
         patterns:
           - "*"
-
-  - package-ecosystem: "github-actions"
-    directory: "/"
-    schedule:
-      interval: "weekly"

.github/pull_request_template.md

@@ -1,12 +1,11 @@
-- [ ] This change is worth documenting at https://docs.all-hands.dev/
-- [ ] Include this change in the Release Notes. If checked, you **must** provide an **end-user friendly** description for your change below
+**End-user friendly description of the problem this fixes or functionality that this introduces**
+
+- [ ] Include this change in the Release Notes. If checked, you must provide an **end-user friendly** description for your change below
+
+---
+**Give a summary of what the PR does, explaining any non-trivial design decisions**
 
-**End-user friendly description of the problem this fixes or functionality that this introduces.**
 
 
 ---
-**Give a summary of what the PR does, explaining any non-trivial design decisions.**
-
-
----
-**Link of any specific issues this addresses.**
+**Link of any specific issues this addresses**

.github/scripts/check_version_consistency.py

@@ -1,66 +0,0 @@
-#!/usr/bin/env python3
-import os
-import re
-import sys
-from typing import Set, Tuple
-
-
-def find_version_references(directory: str) -> Tuple[Set[str], Set[str]]:
-    openhands_versions = set()
-    runtime_versions = set()
-
-    version_pattern_openhands = re.compile(r'openhands:(\d{1})\.(\d{2})')
-    version_pattern_runtime = re.compile(r'runtime:(\d{1})\.(\d{2})')
-
-    for root, _, files in os.walk(directory):
-        # Skip .git directory
-        if '.git' in root:
-            continue
-
-        for file in files:
-            if file.endswith(
-                ('.md', '.yml', '.yaml', '.txt', '.html', '.py', '.js', '.ts')
-            ):
-                file_path = os.path.join(root, file)
-                try:
-                    with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
-                        content = f.read()
-
-                        # Find all openhands version references
-                        matches = version_pattern_openhands.findall(content)
-                        openhands_versions.update(matches)
-
-                        # Find all runtime version references
-                        matches = version_pattern_runtime.findall(content)
-                        runtime_versions.update(matches)
-                except Exception as e:
-                    print(f'Error reading {file_path}: {e}', file=sys.stderr)
-
-    return openhands_versions, runtime_versions
-
-
-def main():
-    repo_root = os.path.abspath(os.path.join(os.path.dirname(__file__), '..', '..'))
-    openhands_versions, runtime_versions = find_version_references(repo_root)
-
-    exit_code = 0
-
-    if len(openhands_versions) > 1:
-        print('Error: Multiple openhands versions found:', file=sys.stderr)
-        print('Found versions:', sorted(openhands_versions), file=sys.stderr)
-        exit_code = 1
-    elif len(openhands_versions) == 0:
-        print('Warning: No openhands version references found', file=sys.stderr)
-
-    if len(runtime_versions) > 1:
-        print('Error: Multiple runtime versions found:', file=sys.stderr)
-        print('Found versions:', sorted(runtime_versions), file=sys.stderr)
-        exit_code = 1
-    elif len(runtime_versions) == 0:
-        print('Warning: No runtime version references found', file=sys.stderr)
-
-    sys.exit(exit_code)
-
-
-if __name__ == '__main__':
-    main()

.github/workflows/clean-up.yml

@@ -46,7 +46,7 @@ on:
 
 jobs:
   del_runs:
-    runs-on: blacksmith-4vcpu-ubuntu-2204
+    runs-on: ubuntu-latest
     permissions:
       actions: write
       contents: read

.github/workflows/deploy-docs.yml

@@ -24,20 +24,22 @@ jobs:
   build:
     if: github.repository == 'All-Hands-AI/OpenHands'
     name: Build Docusaurus
-    runs-on: blacksmith-4vcpu-ubuntu-2204
+    runs-on: ubuntu-latest
     steps:
       - uses: actions/checkout@v4
         with:
           fetch-depth: 0
-      - uses: useblacksmith/setup-node@v5
+      - uses: actions/setup-node@v4
         with:
           node-version: 18
           cache: npm
           cache-dependency-path: docs/package-lock.json
       - name: Set up Python
-        uses: useblacksmith/setup-python@v6
+        uses: actions/setup-python@v5
         with:
           python-version: '3.12'
+      - name: Generate Python Docs
+        run: rm -rf docs/modules/python && pip install pydoc-markdown && pydoc-markdown
       - name: Install dependencies
         run: cd docs && npm ci
       - name: Build website
@@ -52,7 +54,7 @@ jobs:
   deploy:
     if: github.ref == 'refs/heads/main' && github.repository == 'All-Hands-AI/OpenHands'
     name: Deploy to GitHub Pages
-    runs-on: blacksmith-4vcpu-ubuntu-2204
+    runs-on: ubuntu-latest
     # This job only runs on "main" so only run one of these jobs at a time
     # otherwise it will fail if one is already running
     concurrency:

.github/workflows/dummy-agent-test.yml

@@ -16,27 +16,35 @@ concurrency:
 
 jobs:
   test:
-    runs-on: blacksmith-4vcpu-ubuntu-2204
+    runs-on: ubuntu-latest
     steps:
       - uses: actions/checkout@v4
+      - name: Free Disk Space (Ubuntu)
+        uses: jlumbroso/free-disk-space@main
+        with:
+          # this might remove tools that are actually needed,
+          # if set to "true" but frees about 6 GB
+          tool-cache: true
+          # all of these default to true, but feel free to set to
+          # "false" if necessary for your workflow
+          android: true
+          dotnet: true
+          haskell: true
+          large-packages: true
+          docker-images: false
+          swap-storage: true
       - name: Set up Docker Buildx
         id: buildx
         uses: docker/setup-buildx-action@v3
-      - name: Install tmux
-        run: sudo apt-get update && sudo apt-get install -y tmux
-      - name: Setup Node.js
-        uses: useblacksmith/setup-node@v5
-        with:
-          node-version: '22.x'
       - name: Install poetry via pipx
         run: pipx install poetry
       - name: Set up Python
-        uses: useblacksmith/setup-python@v6
+        uses: actions/setup-python@v5
         with:
           python-version: '3.12'
           cache: 'poetry'
       - name: Install Python dependencies using Poetry
-        run: poetry install --without evaluation
+        run: poetry install --without evaluation,llama-index
       - name: Build Environment
         run: make build
       - name: Run tests

.github/workflows/fe-unit-tests.yml

@@ -21,28 +21,24 @@ jobs:
   # Run frontend unit tests
   fe-test:
     name: FE Unit Tests
-    runs-on: blacksmith-4vcpu-ubuntu-2204
+    runs-on: ubuntu-latest
     strategy:
       matrix:
-        node-version: [20, 22]
-      fail-fast: true
+        node-version: [20]
     steps:
       - name: Checkout
         uses: actions/checkout@v4
       - name: Set up Node.js
-        uses: useblacksmith/setup-node@v5
+        uses: actions/setup-node@v4
         with:
           node-version: ${{ matrix.node-version }}
       - name: Install dependencies
         working-directory: ./frontend
         run: npm ci
-      - name: Run TypeScript compilation
-        working-directory: ./frontend
-        run: npm run make-i18n && tsc
       - name: Run tests and collect coverage
         working-directory: ./frontend
         run: npm run test:coverage
       - name: Upload coverage to Codecov
-        uses: codecov/codecov-action@v5
+        uses: codecov/codecov-action@v4
         env:
           CODECOV_TOKEN: ${{ secrets.CODECOV_TOKEN }}

.github/workflows/ghcr-build.yml

@@ -1,5 +1,5 @@
 # Workflow that builds, tests and then pushes the OpenHands and runtime docker images to the ghcr.io repository
-name: Docker
+name: Build, Test and Publish RT Image
 
 # Always run on "main"
 # Always run on tags
@@ -32,7 +32,7 @@ jobs:
   # Builds the OpenHands Docker images
   ghcr_build_app:
     name: Build App Image
-    runs-on: blacksmith-4vcpu-ubuntu-2204
+    runs-on: ubuntu-latest
     permissions:
       contents: read
       packages: write
@@ -41,10 +41,22 @@ jobs:
     steps:
       - name: Checkout
         uses: actions/checkout@v4
+      - name: Free Disk Space (Ubuntu)
+        uses: jlumbroso/free-disk-space@main
         with:
-          ref: ${{ github.event.pull_request.head.sha }}
+          # this might remove tools that are actually needed,
+          # if set to "true" but frees about 6 GB
+          tool-cache: true
+          # all of these default to true, but feel free to set to
+          # "false" if necessary for your workflow
+          android: true
+          dotnet: true
+          haskell: true
+          large-packages: true
+          docker-images: false
+          swap-storage: true
       - name: Set up QEMU
-        uses: docker/setup-qemu-action@v3.6.0
+        uses: docker/setup-qemu-action@v3.0.0
         with:
           image: tonistiigi/binfmt:latest
       - name: Login to GHCR
@@ -56,22 +68,22 @@ jobs:
       - name: Set up Docker Buildx
         id: buildx
         uses: docker/setup-buildx-action@v3
-      - name: Lowercase Repository Owner
-        run: |
-          echo REPO_OWNER=$(echo ${{ github.repository_owner }} | tr '[:upper:]' '[:lower:]') >> $GITHUB_ENV
       - name: Build and push app image
         if: "!github.event.pull_request.head.repo.fork"
         run: |
-          ./containers/build.sh -i openhands -o ${{ env.REPO_OWNER }} --push
+          ./containers/build.sh -i openhands -o ${{ github.repository_owner }} --push
       - name: Build app image
         if: "github.event.pull_request.head.repo.fork"
         run: |
-          ./containers/build.sh -i openhands -o ${{ env.REPO_OWNER }} --load
+          ./containers/build.sh -i openhands -o ${{ github.repository_owner }} --load
       - name: Get hash in App Image
         id: get_hash_in_app_image
         run: |
+          # Lowercase the repository owner
+          export REPO_OWNER=${{ github.repository_owner }}
+          REPO_OWNER=$(echo $REPO_OWNER | tr '[:upper:]' '[:lower:]')
           # Run the build script in the app image
-          docker run -e SANDBOX_USER_ID=0 -v /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock ghcr.io/${{ env.REPO_OWNER }}/openhands:${{ env.RELEVANT_SHA }} /bin/bash -c "mkdir -p containers/runtime; python3 openhands/runtime/utils/runtime_build.py --base_image ${{ env.BASE_IMAGE_FOR_HASH_EQUIVALENCE_TEST }} --build_folder containers/runtime --force_rebuild" 2>&1 | tee docker-outputs.txt
+          docker run -e SANDBOX_USER_ID=0 -v /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock ghcr.io/${REPO_OWNER}/openhands:${{ env.RELEVANT_SHA }} /bin/bash -c "mkdir -p containers/runtime; python3 openhands/runtime/utils/runtime_build.py --base_image ${{ env.BASE_IMAGE_FOR_HASH_EQUIVALENCE_TEST }} --build_folder containers/runtime --force_rebuild" 2>&1 | tee docker-outputs.txt
           # Get the hash from the build script
           hash_from_app_image=$(cat docker-outputs.txt | grep "Hash for docker build directory" | awk -F "): " '{print $2}' | uniq | head -n1)
           echo "hash_from_app_image=$hash_from_app_image" >> $GITHUB_OUTPUT
@@ -80,7 +92,7 @@ jobs:
   # Builds the runtime Docker images
   ghcr_build_runtime:
     name: Build Image
-    runs-on: blacksmith-4vcpu-ubuntu-2204
+    runs-on: ubuntu-latest
     permissions:
       contents: read
       packages: write
@@ -92,10 +104,22 @@ jobs:
     steps:
       - name: Checkout
         uses: actions/checkout@v4
+      - name: Free Disk Space (Ubuntu)
+        uses: jlumbroso/free-disk-space@main
         with:
-          ref: ${{ github.event.pull_request.head.sha }}
+          # this might remove tools that are actually needed,
+          # if set to "true" but frees about 6 GB
+          tool-cache: true
+          # all of these default to true, but feel free to set to
+          # "false" if necessary for your workflow
+          android: true
+          dotnet: true
+          haskell: true
+          large-packages: true
+          docker-images: false
+          swap-storage: true
       - name: Set up QEMU
-        uses: docker/setup-qemu-action@v3.6.0
+        uses: docker/setup-qemu-action@v3.0.0
         with:
           image: tonistiigi/binfmt:latest
       - name: Login to GHCR
@@ -108,11 +132,11 @@ jobs:
         id: buildx
         uses: docker/setup-buildx-action@v3
       - name: Set up Python
-        uses: useblacksmith/setup-python@v6
+        uses: actions/setup-python@v5
         with:
           python-version: '3.12'
       - name: Cache Poetry dependencies
-        uses: useblacksmith/cache@v5
+        uses: actions/cache@v4
         with:
           path: |
             ~/.cache/pypoetry
@@ -126,19 +150,16 @@ jobs:
         run: make install-python-dependencies
       - name: Create source distribution and Dockerfile
         run: poetry run python3 openhands/runtime/utils/runtime_build.py --base_image ${{ matrix.base_image.image }} --build_folder containers/runtime --force_rebuild
-      - name: Lowercase Repository Owner
-        run: |
-          echo REPO_OWNER=$(echo ${{ github.repository_owner }} | tr '[:upper:]' '[:lower:]') >> $GITHUB_ENV
       - name: Build and push runtime image ${{ matrix.base_image.image }}
         if: github.event.pull_request.head.repo.fork != true
         run: |
-          ./containers/build.sh -i runtime -o ${{ env.REPO_OWNER }} --push -t ${{ matrix.base_image.tag }}
+          ./containers/build.sh -i runtime -o ${{ github.repository_owner }} --push -t ${{ matrix.base_image.tag }}
       # Forked repos can't push to GHCR, so we need to upload the image as an artifact
       - name: Build runtime image ${{ matrix.base_image.image }} for fork
         if: github.event.pull_request.head.repo.fork
         uses: docker/build-push-action@v6
         with:
-          tags: ghcr.io/${{ env.REPO_OWNER }}/runtime:${{ env.RELEVANT_SHA }}-${{ matrix.base_image.tag }}
+          tags: ghcr.io/all-hands-ai/runtime:${{ env.RELEVANT_SHA }}-${{ matrix.base_image.tag }}
           outputs: type=docker,dest=/tmp/runtime-${{ matrix.base_image.tag }}.tar
           context: containers/runtime
       - name: Upload runtime image for fork
@@ -150,7 +171,7 @@ jobs:
 
   verify_hash_equivalence_in_runtime_and_app:
     name: Verify Hash Equivalence in Runtime and Docker images
-    runs-on: blacksmith-4vcpu-ubuntu-2204
+    runs-on: ubuntu-latest
     needs: [ghcr_build_runtime, ghcr_build_app]
     strategy:
       fail-fast: false
@@ -158,10 +179,8 @@ jobs:
         base_image: ['nikolaik']
     steps:
       - uses: actions/checkout@v4
-        with:
-          ref: ${{ github.event.pull_request.head.sha }}
       - name: Cache Poetry dependencies
-        uses: useblacksmith/cache@v5
+        uses: actions/cache@v4
         with:
           path: |
             ~/.cache/pypoetry
@@ -170,7 +189,7 @@ jobs:
           restore-keys: |
             ${{ runner.os }}-poetry-
       - name: Set up Python
-        uses: useblacksmith/setup-python@v6
+        uses: actions/setup-python@v5
         with:
           python-version: '3.12'
       - name: Install poetry via pipx
@@ -200,17 +219,31 @@ jobs:
             exit 1
           fi
 
-  # Run unit tests with the Docker runtime Docker images as root
+  # Run unit tests with the EventStream runtime Docker images as root
   test_runtime_root:
     name: RT Unit Tests (Root)
     needs: [ghcr_build_runtime]
-    runs-on: blacksmith-4vcpu-ubuntu-2204
+    runs-on: ubuntu-latest
     strategy:
       fail-fast: false
       matrix:
         base_image: ['nikolaik']
     steps:
       - uses: actions/checkout@v4
+      - name: Free Disk Space (Ubuntu)
+        uses: jlumbroso/free-disk-space@main
+        with:
+          # this might remove tools that are actually needed,
+          # if set to "true" but frees about 6 GB
+          tool-cache: true
+          # all of these default to true, but feel free to set to
+          # "false" if necessary for your workflow
+          android: true
+          dotnet: true
+          haskell: true
+          large-packages: true
+          docker-images: false
+          swap-storage: true
       - name: Set up Docker Buildx
         id: buildx
         uses: docker/setup-buildx-action@v3
@@ -226,7 +259,7 @@ jobs:
         run: |
           docker load --input /tmp/runtime-${{ matrix.base_image }}.tar
       - name: Cache Poetry dependencies
-        uses: useblacksmith/cache@v5
+        uses: actions/cache@v4
         with:
           path: |
             ~/.cache/pypoetry
@@ -235,81 +268,13 @@ jobs:
           restore-keys: |
             ${{ runner.os }}-poetry-
       - name: Set up Python
-        uses: useblacksmith/setup-python@v6
+        uses: actions/setup-python@v5
         with:
           python-version: '3.12'
       - name: Install poetry via pipx
         run: pipx install poetry
       - name: Install Python dependencies using Poetry
         run: make install-python-dependencies
-      - name: Lowercase Repository Owner
-        run: |
-          echo REPO_OWNER=$(echo ${{ github.repository_owner }} | tr '[:upper:]' '[:lower:]') >> $GITHUB_ENV
-      - name: Run docker runtime tests
-        run: |
-          # We install pytest-xdist in order to run tests across CPUs
-          poetry run pip install pytest-xdist
-
-          # Install to be able to retry on failures for flaky tests
-          poetry run pip install pytest-rerunfailures
-
-          image_name=ghcr.io/${{ env.REPO_OWNER }}/runtime:${{ env.RELEVANT_SHA }}-${{ matrix.base_image }}
-
-          TEST_RUNTIME=docker \
-          SANDBOX_USER_ID=$(id -u) \
-          SANDBOX_RUNTIME_CONTAINER_IMAGE=$image_name \
-          TEST_IN_CI=true \
-          RUN_AS_OPENHANDS=false \
-          poetry run pytest -n 3 -raRs --reruns 2 --reruns-delay 5 --cov=openhands --cov-report=xml -s ./tests/runtime --ignore=tests/runtime/test_browsergym_envs.py
-      - name: Upload coverage to Codecov
-        uses: codecov/codecov-action@v5
-        env:
-          CODECOV_TOKEN: ${{ secrets.CODECOV_TOKEN }}
-
-  # Run unit tests with the Docker runtime Docker images as openhands user
-  test_runtime_oh:
-    name: RT Unit Tests (openhands)
-    runs-on: blacksmith-4vcpu-ubuntu-2204
-    needs: [ghcr_build_runtime]
-    strategy:
-      matrix:
-        base_image: ['nikolaik']
-    steps:
-      - uses: actions/checkout@v4
-      - name: Set up Docker Buildx
-        id: buildx
-        uses: docker/setup-buildx-action@v3
-      # Forked repos can't push to GHCR, so we need to download the image as an artifact
-      - name: Download runtime image for fork
-        if: github.event.pull_request.head.repo.fork
-        uses: actions/download-artifact@v4
-        with:
-          name: runtime-${{ matrix.base_image }}
-          path: /tmp
-      - name: Load runtime image for fork
-        if: github.event.pull_request.head.repo.fork
-        run: |
-          docker load --input /tmp/runtime-${{ matrix.base_image }}.tar
-      - name: Cache Poetry dependencies
-        uses: useblacksmith/cache@v5
-        with:
-          path: |
-            ~/.cache/pypoetry
-            ~/.virtualenvs
-          key: ${{ runner.os }}-poetry-${{ hashFiles('**/poetry.lock') }}
-          restore-keys: |
-            ${{ runner.os }}-poetry-
-      - name: Set up Python
-        uses: useblacksmith/setup-python@v6
-        with:
-          python-version: '3.12'
-      - name: Install poetry via pipx
-        run: pipx install poetry
-      - name: Install Python dependencies using Poetry
-        run: make install-python-dependencies
-      - name: Lowercase Repository Owner
-        run: |
-          echo REPO_OWNER=$(echo ${{ github.repository_owner }} | tr '[:upper:]' '[:lower:]') >> $GITHUB_ENV
       - name: Run runtime tests
         run: |
           # We install pytest-xdist in order to run tests across CPUs
@@ -318,16 +283,96 @@ jobs:
           # Install to be able to retry on failures for flaky tests
           poetry run pip install pytest-rerunfailures
 
-          image_name=ghcr.io/${{ env.REPO_OWNER }}/runtime:${{ env.RELEVANT_SHA }}-${{ matrix.base_image }}
+          image_name=ghcr.io/${{ github.repository_owner }}/runtime:${{ env.RELEVANT_SHA }}-${{ matrix.base_image }}
+          image_name=$(echo $image_name | tr '[:upper:]' '[:lower:]')
 
-          TEST_RUNTIME=docker \
+          SKIP_CONTAINER_LOGS=true \
+          TEST_RUNTIME=eventstream \
+          SANDBOX_USER_ID=$(id -u) \
+          SANDBOX_RUNTIME_CONTAINER_IMAGE=$image_name \
+          TEST_IN_CI=true \
+          RUN_AS_OPENHANDS=false \
+          poetry run pytest -n 3 -raRs --reruns 2 --reruns-delay 5 --cov=openhands --cov-report=xml -s ./tests/runtime
+      - name: Upload coverage to Codecov
+        uses: codecov/codecov-action@v4
+        env:
+          CODECOV_TOKEN: ${{ secrets.CODECOV_TOKEN }}
+
+  # Run unit tests with the EventStream runtime Docker images as openhands user
+  test_runtime_oh:
+    name: RT Unit Tests (openhands)
+    runs-on: ubuntu-latest
+    needs: [ghcr_build_runtime]
+    strategy:
+      matrix:
+        base_image: ['nikolaik']
+    steps:
+      - uses: actions/checkout@v4
+      - name: Free Disk Space (Ubuntu)
+        uses: jlumbroso/free-disk-space@main
+        with:
+          # this might remove tools that are actually needed,
+          # if set to "true" but frees about 6 GB
+          tool-cache: true
+          # all of these default to true, but feel free to set to
+          # "false" if necessary for your workflow
+          android: true
+          dotnet: true
+          haskell: true
+          large-packages: true
+          docker-images: false
+          swap-storage: true
+      - name: Set up Docker Buildx
+        id: buildx
+        uses: docker/setup-buildx-action@v3
+      # Forked repos can't push to GHCR, so we need to download the image as an artifact
+      - name: Download runtime image for fork
+        if: github.event.pull_request.head.repo.fork
+        uses: actions/download-artifact@v4
+        with:
+          name: runtime-${{ matrix.base_image }}
+          path: /tmp
+      - name: Load runtime image for fork
+        if: github.event.pull_request.head.repo.fork
+        run: |
+          docker load --input /tmp/runtime-${{ matrix.base_image }}.tar
+      - name: Cache Poetry dependencies
+        uses: actions/cache@v4
+        with:
+          path: |
+            ~/.cache/pypoetry
+            ~/.virtualenvs
+          key: ${{ runner.os }}-poetry-${{ hashFiles('**/poetry.lock') }}
+          restore-keys: |
+            ${{ runner.os }}-poetry-
+      - name: Set up Python
+        uses: actions/setup-python@v5
+        with:
+          python-version: '3.12'
+      - name: Install poetry via pipx
+        run: pipx install poetry
+      - name: Install Python dependencies using Poetry
+        run: make install-python-dependencies
+      - name: Run runtime tests
+        run: |
+          # We install pytest-xdist in order to run tests across CPUs
+          poetry run pip install pytest-xdist
+
+          # Install to be able to retry on failures for flaky tests
+          poetry run pip install pytest-rerunfailures
+
+          image_name=ghcr.io/${{ github.repository_owner }}/runtime:${{ env.RELEVANT_SHA }}-${{ matrix.base_image }}
+          image_name=$(echo $image_name | tr '[:upper:]' '[:lower:]')
+
+          SKIP_CONTAINER_LOGS=true \
+          TEST_RUNTIME=eventstream \
           SANDBOX_USER_ID=$(id -u) \
           SANDBOX_RUNTIME_CONTAINER_IMAGE=$image_name \
           TEST_IN_CI=true \
           RUN_AS_OPENHANDS=true \
-          poetry run pytest -n 3 -raRs --reruns 2 --reruns-delay 5 --cov=openhands --cov-report=xml -s ./tests/runtime --ignore=tests/runtime/test_browsergym_envs.py
+          poetry run pytest -n 3 -raRs --reruns 2 --reruns-delay 5 --cov=openhands --cov-report=xml -s ./tests/runtime
       - name: Upload coverage to Codecov
-        uses: codecov/codecov-action@v5
+        uses: codecov/codecov-action@v4
         env:
           CODECOV_TOKEN: ${{ secrets.CODECOV_TOKEN }}
 
@@ -338,7 +383,7 @@ jobs:
   runtime_tests_check_success:
     name: All Runtime Tests Passed
     if: ${{ !cancelled() && !contains(needs.*.result, 'failure') && !contains(needs.*.result, 'cancelled') }}
-    runs-on: blacksmith-4vcpu-ubuntu-2204
+    runs-on: ubuntu-latest
     needs: [test_runtime_root, test_runtime_oh, verify_hash_equivalence_in_runtime_and_app]
     steps:
       - name: All tests passed
@@ -347,56 +392,10 @@ jobs:
   runtime_tests_check_fail:
     name: All Runtime Tests Passed
     if: ${{ cancelled() || contains(needs.*.result, 'failure') || contains(needs.*.result, 'cancelled') }}
-    runs-on: blacksmith-4vcpu-ubuntu-2204
+    runs-on: ubuntu-latest
     needs: [test_runtime_root, test_runtime_oh, verify_hash_equivalence_in_runtime_and_app]
     steps:
       - name: Some tests failed
         run: |
           echo "Some runtime tests failed or were cancelled"
           exit 1
-  update_pr_description:
-    name: Update PR Description
-    if: github.event_name == 'pull_request' && !github.event.pull_request.head.repo.fork && github.actor != 'dependabot[bot]'
-    needs: [ghcr_build_runtime]
-    runs-on: blacksmith-4vcpu-ubuntu-2204
-    steps:
-      - name: Checkout
-        uses: actions/checkout@v4
-
-      - name: Get short SHA
-        id: short_sha
-        run: echo "SHORT_SHA=$(echo ${{ github.event.pull_request.head.sha }} | cut -c1-7)" >> $GITHUB_OUTPUT
-
-      - name: Update PR Description
-        env:
-          GH_TOKEN: ${{ secrets.GITHUB_TOKEN }}
-          PR_NUMBER: ${{ github.event.pull_request.number }}
-          REPO: ${{ github.repository }}
-          SHORT_SHA: ${{ steps.short_sha.outputs.SHORT_SHA }}
-        run: |
-          echo "updating PR description"
-          DOCKER_RUN_COMMAND="docker run -it --rm \
-            -p 3000:3000 \
-            -v /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock \
-            --add-host host.docker.internal:host-gateway \
-            -e SANDBOX_RUNTIME_CONTAINER_IMAGE=docker.all-hands.dev/all-hands-ai/runtime:$SHORT_SHA-nikolaik \
-            --name openhands-app-$SHORT_SHA \
-            docker.all-hands.dev/all-hands-ai/openhands:$SHORT_SHA"
-
-          PR_BODY=$(gh pr view $PR_NUMBER --json body --jq .body)
-
-          if echo "$PR_BODY" | grep -q "To run this PR locally, use the following command:"; then
-            UPDATED_PR_BODY=$(echo "${PR_BODY}" | sed -E "s|docker run -it --rm.*|$DOCKER_RUN_COMMAND|")
-          else
-            UPDATED_PR_BODY="${PR_BODY}
-
-          ---
-
-          To run this PR locally, use the following command:
-          \`\`\`
-          $DOCKER_RUN_COMMAND
-          \`\`\`"
-          fi
-
-          echo "updated body: $UPDATED_PR_BODY"
-          gh pr edit $PR_NUMBER --body "$UPDATED_PR_BODY"

.github/workflows/integration-runner.yml

@@ -1,199 +0,0 @@
-name: Run Integration Tests
-
-on:
-  pull_request:
-    types: [labeled]
-  workflow_dispatch:
-    inputs:
-      reason:
-        description: 'Reason for manual trigger'
-        required: true
-        default: ''
-  schedule:
-    - cron: '30 22 * * *'  # Runs at 10:30pm UTC every day
-
-env:
-  N_PROCESSES: 10 # Global configuration for number of parallel processes for evaluation
-
-jobs:
-  run-integration-tests:
-    if: github.event.label.name == 'integration-test' || github.event_name == 'workflow_dispatch' || github.event_name == 'schedule'
-    runs-on: blacksmith-4vcpu-ubuntu-2204
-    permissions:
-      contents: "read"
-      id-token: "write"
-      pull-requests: "write"
-      issues: "write"
-    strategy:
-      matrix:
-        python-version: ["3.12"]
-    steps:
-      - name: Checkout repository
-        uses: actions/checkout@v4
-
-      - name: Install poetry via pipx
-        run: pipx install poetry
-
-      - name: Set up Python
-        uses: useblacksmith/setup-python@v6
-        with:
-          python-version: ${{ matrix.python-version }}
-          cache: "poetry"
-
-      - name: Setup Node.js
-        uses: useblacksmith/setup-node@v5
-        with:
-          node-version: '22.x'
-
-      - name: Comment on PR if 'integration-test' label is present
-        if: github.event_name == 'pull_request' && github.event.label.name == 'integration-test'
-        uses: KeisukeYamashita/create-comment@v1
-        with:
-          unique: false
-          comment: |
-            Hi! I started running the integration tests on your PR. You will receive a comment with the results shortly.
-
-      - name: Install Python dependencies using Poetry
-        run: poetry install --without evaluation
-
-      - name: Configure config.toml for testing with Haiku
-        env:
-          LLM_MODEL: "litellm_proxy/claude-3-5-haiku-20241022"
-          LLM_API_KEY: ${{ secrets.LLM_API_KEY }}
-          LLM_BASE_URL: ${{ secrets.LLM_BASE_URL }}
-          MAX_ITERATIONS: 10
-        run: |
-          echo "[llm.eval]" > config.toml
-          echo "model = \"$LLM_MODEL\"" >> config.toml
-          echo "api_key = \"$LLM_API_KEY\"" >> config.toml
-          echo "base_url = \"$LLM_BASE_URL\"" >> config.toml
-          echo "temperature = 0.0" >> config.toml
-
-      - name: Build environment
-        run: make build
-
-      - name: Run integration test evaluation for Haiku
-        env:
-          SANDBOX_FORCE_REBUILD_RUNTIME: True
-        run: |
-          poetry run ./evaluation/integration_tests/scripts/run_infer.sh llm.eval HEAD CodeActAgent '' 10 $N_PROCESSES '' 'haiku_run'
-
-          # get integration tests report
-          REPORT_FILE_HAIKU=$(find evaluation/evaluation_outputs/outputs/integration_tests/CodeActAgent/*haiku*_maxiter_10_N* -name "report.md" -type f | head -n 1)
-          echo "REPORT_FILE: $REPORT_FILE_HAIKU"
-          echo "INTEGRATION_TEST_REPORT_HAIKU<<EOF" >> $GITHUB_ENV
-          cat $REPORT_FILE_HAIKU >> $GITHUB_ENV
-          echo >> $GITHUB_ENV
-          echo "EOF" >> $GITHUB_ENV
-
-      - name: Wait a little bit
-        run: sleep 10
-
-      - name: Configure config.toml for testing with DeepSeek
-        env:
-          LLM_MODEL: "litellm_proxy/deepseek-chat"
-          LLM_API_KEY: ${{ secrets.LLM_API_KEY }}
-          LLM_BASE_URL: ${{ secrets.LLM_BASE_URL }}
-          MAX_ITERATIONS: 10
-        run: |
-          echo "[llm.eval]" > config.toml
-          echo "model = \"$LLM_MODEL\"" >> config.toml
-          echo "api_key = \"$LLM_API_KEY\"" >> config.toml
-          echo "base_url = \"$LLM_BASE_URL\"" >> config.toml
-          echo "temperature = 0.0" >> config.toml
-
-      - name: Run integration test evaluation for DeepSeek
-        env:
-          SANDBOX_FORCE_REBUILD_RUNTIME: True
-        run: |
-          poetry run ./evaluation/integration_tests/scripts/run_infer.sh llm.eval HEAD CodeActAgent '' 10 $N_PROCESSES '' 'deepseek_run'
-
-          # get integration tests report
-          REPORT_FILE_DEEPSEEK=$(find evaluation/evaluation_outputs/outputs/integration_tests/CodeActAgent/deepseek*_maxiter_10_N* -name "report.md" -type f | head -n 1)
-          echo "REPORT_FILE: $REPORT_FILE_DEEPSEEK"
-          echo "INTEGRATION_TEST_REPORT_DEEPSEEK<<EOF" >> $GITHUB_ENV
-          cat $REPORT_FILE_DEEPSEEK >> $GITHUB_ENV
-          echo >> $GITHUB_ENV
-          echo "EOF" >> $GITHUB_ENV
-
-      # -------------------------------------------------------------
-      # Run VisualBrowsingAgent tests for DeepSeek, limited to t05 and t06
-      - name: Wait a little bit (again)
-        run: sleep 5
-
-      - name: Configure config.toml for testing VisualBrowsingAgent (DeepSeek)
-        env:
-          LLM_MODEL: "litellm_proxy/deepseek-chat"
-          LLM_API_KEY: ${{ secrets.LLM_API_KEY }}
-          LLM_BASE_URL: ${{ secrets.LLM_BASE_URL }}
-          MAX_ITERATIONS: 15
-        run: |
-          echo "[llm.eval]" > config.toml
-          echo "model = \"$LLM_MODEL\"" >> config.toml
-          echo "api_key = \"$LLM_API_KEY\"" >> config.toml
-          echo "base_url = \"$LLM_BASE_URL\"" >> config.toml
-          echo "temperature = 0.0" >> config.toml
-      - name: Run integration test evaluation for VisualBrowsingAgent (DeepSeek)
-        env:
-          SANDBOX_FORCE_REBUILD_RUNTIME: True
-        run: |
-          poetry run ./evaluation/integration_tests/scripts/run_infer.sh llm.eval HEAD VisualBrowsingAgent '' 15 $N_PROCESSES "t05_simple_browsing,t06_github_pr_browsing.py" 'visualbrowsing_deepseek_run'
-
-          # Find and export the visual browsing agent test results
-          REPORT_FILE_VISUALBROWSING_DEEPSEEK=$(find evaluation/evaluation_outputs/outputs/integration_tests/VisualBrowsingAgent/deepseek*_maxiter_15_N* -name "report.md" -type f | head -n 1)
-          echo "REPORT_FILE_VISUALBROWSING_DEEPSEEK: $REPORT_FILE_VISUALBROWSING_DEEPSEEK"
-          echo "INTEGRATION_TEST_REPORT_VISUALBROWSING_DEEPSEEK<<EOF" >> $GITHUB_ENV
-          cat $REPORT_FILE_VISUALBROWSING_DEEPSEEK >> $GITHUB_ENV
-          echo >> $GITHUB_ENV
-          echo "EOF" >> $GITHUB_ENV
-
-      - name: Create archive of evaluation outputs
-        run: |
-          TIMESTAMP=$(date +'%y-%m-%d-%H-%M')
-          cd evaluation/evaluation_outputs/outputs  # Change to the outputs directory
-          tar -czvf ../../../integration_tests_${TIMESTAMP}.tar.gz integration_tests/CodeActAgent/* integration_tests/VisualBrowsingAgent/* # Only include the actual result directories
-
-      - name: Upload evaluation results as artifact
-        uses: actions/upload-artifact@v4
-        id: upload_results_artifact
-        with:
-          name: integration-test-outputs-${{ github.run_id }}-${{ github.run_attempt }}
-          path: integration_tests_*.tar.gz
-
-      - name: Get artifact URLs
-        run: |
-          echo "ARTIFACT_URL=${{ steps.upload_results_artifact.outputs.artifact-url }}" >> $GITHUB_ENV
-
-      - name: Set timestamp and trigger reason
-        run: |
-          echo "TIMESTAMP=$(date +'%Y-%m-%d-%H-%M')" >> $GITHUB_ENV
-          if [[ "${{ github.event_name }}" == "pull_request" ]]; then
-            echo "TRIGGER_REASON=pr-${{ github.event.pull_request.number }}" >> $GITHUB_ENV
-          elif [[ "${{ github.event_name }}" == "workflow_dispatch" ]]; then
-            echo "TRIGGER_REASON=manual-${{ github.event.inputs.reason }}" >> $GITHUB_ENV
-          else
-            echo "TRIGGER_REASON=nightly-scheduled" >> $GITHUB_ENV
-          fi
-
-      - name: Comment with results and artifact link
-        id: create_comment
-        uses: KeisukeYamashita/create-comment@v1
-        with:
-          # if triggered by PR, use PR number, otherwise use 5318 as fallback issue number for manual triggers
-          number: ${{ github.event_name == 'pull_request' && github.event.pull_request.number || 5318 }}
-          unique: false
-          comment: |
-              Trigger by: ${{ github.event_name == 'pull_request' && format('Pull Request (integration-test label on PR #{0})', github.event.pull_request.number) || (github.event_name == 'workflow_dispatch' && format('Manual Trigger: {0}', github.event.inputs.reason)) || 'Nightly Scheduled Run' }}
-              Commit: ${{ github.sha }}
-              **Integration Tests Report (Haiku)**
-              Haiku LLM Test Results:
-              ${{ env.INTEGRATION_TEST_REPORT_HAIKU }}
-              ---
-              **Integration Tests Report (DeepSeek)**
-              DeepSeek LLM Test Results:
-              ${{ env.INTEGRATION_TEST_REPORT_DEEPSEEK }}
-              ---
-              **Integration Tests Report VisualBrowsing (DeepSeek)**
-              ${{ env.INTEGRATION_TEST_REPORT_VISUALBROWSING_DEEPSEEK }}
-              ---
-              Download testing outputs (includes both Haiku and DeepSeek results): [Download](${{ steps.upload_results_artifact.outputs.artifact-url }})

.github/workflows/lint-fix.yml

@@ -1,91 +0,0 @@
-name: Lint Fix
-
-on:
-  pull_request:
-    types: [labeled]
-
-jobs:
-  # Frontend lint fixes
-  lint-fix-frontend:
-    if: github.event.label.name == 'lint-fix'
-    name: Fix frontend linting issues
-    runs-on: blacksmith-4vcpu-ubuntu-2204
-    permissions:
-      contents: write
-      pull-requests: write
-    steps:
-      - uses: actions/checkout@v4
-        with:
-          ref: ${{ github.head_ref }}
-          repository: ${{ github.event.pull_request.head.repo.full_name }}
-          fetch-depth: 0
-          token: ${{ secrets.GITHUB_TOKEN }}
-
-      - name: Install Node.js 20
-        uses: useblacksmith/setup-node@v5
-        with:
-          node-version: 20
-      - name: Install frontend dependencies
-        run: |
-          cd frontend
-          npm install --frozen-lockfile
-      - name: Fix frontend lint issues
-        run: |
-          cd frontend
-          npm run lint:fix
-
-      # Commit and push changes if any
-      - name: Check for changes
-        id: git-check
-        run: |
-          git diff --quiet || echo "changes=true" >> $GITHUB_OUTPUT
-      - name: Commit and push if there are changes
-        if: steps.git-check.outputs.changes == 'true'
-        run: |
-          git config --local user.email "openhands@all-hands.dev"
-          git config --local user.name "OpenHands Bot"
-          git add -A
-          git commit -m "🤖 Auto-fix frontend linting issues"
-          git push
-
-  # Python lint fixes
-  lint-fix-python:
-    if: github.event.label.name == 'lint-fix'
-    name: Fix Python linting issues
-    runs-on: blacksmith-4vcpu-ubuntu-2204
-    permissions:
-      contents: write
-      pull-requests: write
-    steps:
-      - uses: actions/checkout@v4
-        with:
-          ref: ${{ github.head_ref }}
-          repository: ${{ github.event.pull_request.head.repo.full_name }}
-          fetch-depth: 0
-          token: ${{ secrets.GITHUB_TOKEN }}
-
-      - name: Set up python
-        uses: useblacksmith/setup-python@v6
-        with:
-          python-version: 3.12
-          cache: 'pip'
-      - name: Install pre-commit
-        run: pip install pre-commit==3.7.0
-      - name: Fix python lint issues
-        run: |
-          # Run all pre-commit hooks and continue even if they modify files (exit code 1)
-          pre-commit run --config ./dev_config/python/.pre-commit-config.yaml --files openhands/**/* evaluation/**/* tests/**/* || true
-
-      # Commit and push changes if any
-      - name: Check for changes
-        id: git-check
-        run: |
-          git diff --quiet || echo "changes=true" >> $GITHUB_OUTPUT
-      - name: Commit and push if there are changes
-        if: steps.git-check.outputs.changes == 'true'
-        run: |
-          git config --local user.email "openhands@all-hands.dev"
-          git config --local user.name "OpenHands Bot"
-          git add -A
-          git commit -m "🤖 Auto-fix Python linting issues"
-          git push

.github/workflows/lint.yml

@@ -19,33 +19,32 @@ jobs:
   # Run lint on the frontend code
   lint-frontend:
     name: Lint frontend
-    runs-on: blacksmith-4vcpu-ubuntu-2204
+    runs-on: ubuntu-latest
     steps:
       - uses: actions/checkout@v4
       - name: Install Node.js 20
-        uses: useblacksmith/setup-node@v5
+        uses: actions/setup-node@v4
         with:
           node-version: 20
       - name: Install dependencies
         run: |
           cd frontend
           npm install --frozen-lockfile
-      - name: Lint and TypeScript compilation
+      - name: Lint
         run: |
           cd frontend
           npm run lint
-          npm run make-i18n && tsc
 
   # Run lint on the python code
   lint-python:
     name: Lint python
-    runs-on: blacksmith-4vcpu-ubuntu-2204
+    runs-on: ubuntu-latest
     steps:
       - uses: actions/checkout@v4
         with:
           fetch-depth: 0
       - name: Set up python
-        uses: useblacksmith/setup-python@v6
+        uses: actions/setup-python@v5
         with:
           python-version: 3.12
           cache: 'pip'
@@ -53,16 +52,3 @@ jobs:
         run: pip install pre-commit==3.7.0
       - name: Run pre-commit hooks
         run: pre-commit run --files openhands/**/* evaluation/**/* tests/**/* --show-diff-on-failure --config ./dev_config/python/.pre-commit-config.yaml
-
-  # Check version consistency across documentation
-  check-version-consistency:
-    name: Check version consistency
-    runs-on: blacksmith-4vcpu-ubuntu-2204
-    steps:
-      - uses: actions/checkout@v4
-      - name: Set up python
-        uses: useblacksmith/setup-python@v6
-        with:
-          python-version: 3.12
-      - name: Run version consistency check
-        run: .github/scripts/check_version_consistency.py

.github/workflows/openhands-resolver.yml

@@ -1,419 +1,13 @@
-name: Auto-Fix Tagged Issue with OpenHands
+name: Resolve Issues with OpenHands
 
 on:
-  workflow_call:
-    inputs:
-      max_iterations:
-        required: false
-        type: number
-        default: 50
-      macro:
-        required: false
-        type: string
-        default: "@openhands-agent"
-      target_branch:
-        required: false
-        type: string
-        default: "main"
-        description: "Target branch to pull and create PR against"
-      LLM_MODEL:
-        required: false
-        type: string
-        default: "anthropic/claude-3-5-sonnet-20241022"
-      LLM_API_VERSION:
-        required: false
-        type: string
-        default: ""
-      base_container_image:
-        required: false
-        type: string
-        default: ""
-        description: "Custom sandbox env"
-    secrets:
-      LLM_MODEL:
-        required: false
-      LLM_API_KEY:
-        required: true
-      LLM_BASE_URL:
-        required: false
-      PAT_TOKEN:
-        required: false
-      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]
-
-permissions:
-  contents: write
-  pull-requests: write
-  issues: write
 
 jobs:
-  auto-fix:
-    if: |
-      github.event_name == 'workflow_call' ||
-      github.event.label.name == 'fix-me' ||
-      github.event.label.name == 'fix-me-experimental' ||
-      (
-        ((github.event_name == 'issue_comment' || github.event_name == 'pull_request_review_comment') &&
-        contains(github.event.comment.body, inputs.macro || '@openhands-agent') &&
-        (github.event.comment.author_association == 'OWNER' || github.event.comment.author_association == 'COLLABORATOR' || github.event.comment.author_association == 'MEMBER')
-        ) ||
-
-        (github.event_name == 'pull_request_review' &&
-        contains(github.event.review.body, inputs.macro || '@openhands-agent') &&
-        (github.event.review.author_association == 'OWNER' || github.event.review.author_association == 'COLLABORATOR' || github.event.review.author_association == 'MEMBER')
-        )
-      )
-    runs-on: ubuntu-latest
-    steps:
-      - name: Checkout repository
-        uses: actions/checkout@v4
-
-      - name: Set up Python
-        uses: actions/setup-python@v5
-        with:
-          python-version: "3.12"
-
-      - name: Get latest versions and create requirements.txt
-        run: |
-          python -m pip index versions openhands-ai > openhands_versions.txt
-          OPENHANDS_VERSION=$(head -n 1 openhands_versions.txt | awk '{print $2}' | tr -d '()')
-
-          # Create a new requirements.txt locally within the workflow, ensuring no reference to the repo's file
-          echo "openhands-ai==${OPENHANDS_VERSION}" > /tmp/requirements.txt
-          cat /tmp/requirements.txt
-
-      - name: Cache pip dependencies
-        if: |
-          !(
-            github.event.label.name == 'fix-me-experimental' ||
-            (
-              (github.event_name == 'issue_comment' || github.event_name == 'pull_request_review_comment') &&
-              contains(github.event.comment.body, '@openhands-agent-exp')
-            ) ||
-            (
-              github.event_name == 'pull_request_review' &&
-              contains(github.event.review.body, '@openhands-agent-exp')
-            )
-          )
-        uses: actions/cache@v4
-        with:
-          path: ${{ env.pythonLocation }}/lib/python3.12/site-packages/*
-          key: ${{ runner.os }}-pip-openhands-resolver-${{ hashFiles('/tmp/requirements.txt') }}
-          restore-keys: |
-            ${{ runner.os }}-pip-openhands-resolver-${{ hashFiles('/tmp/requirements.txt') }}
-
-      - name: Check required environment variables
-        env:
-          LLM_MODEL: ${{ secrets.LLM_MODEL || inputs.LLM_MODEL }}
-          LLM_API_KEY: ${{ secrets.LLM_API_KEY }}
-          LLM_BASE_URL: ${{ secrets.LLM_BASE_URL }}
-          LLM_API_VERSION: ${{ inputs.LLM_API_VERSION }}
-          PAT_TOKEN: ${{ secrets.PAT_TOKEN }}
-          PAT_USERNAME: ${{ secrets.PAT_USERNAME }}
-          GITHUB_TOKEN: ${{ github.token }}
-        run: |
-          required_vars=("LLM_API_KEY")
-          for var in "${required_vars[@]}"; do
-            if [ -z "${!var}" ]; then
-              echo "Error: Required environment variable $var is not set."
-              exit 1
-            fi
-          done
-
-          # Check optional variables and warn about fallbacks
-          if [ -z "$LLM_BASE_URL" ]; then
-            echo "Warning: LLM_BASE_URL is not set, will use default API endpoint"
-          fi
-
-          if [ -z "$PAT_TOKEN" ]; then
-            echo "Warning: PAT_TOKEN is not set, falling back to GITHUB_TOKEN"
-          fi
-
-          if [ -z "$PAT_USERNAME" ]; then
-            echo "Warning: PAT_USERNAME is not set, will use openhands-agent"
-          fi
-
-      - name: Set environment variables
-        run: |
-          # Handle pull request events first
-          if [ -n "${{ github.event.pull_request.number }}" ]; then
-            echo "ISSUE_NUMBER=${{ github.event.pull_request.number }}" >> $GITHUB_ENV
-            echo "ISSUE_TYPE=pr" >> $GITHUB_ENV
-          # Handle pull request review events
-          elif [ -n "${{ github.event.review.body }}" ]; then
-            echo "ISSUE_NUMBER=${{ github.event.pull_request.number }}" >> $GITHUB_ENV
-            echo "ISSUE_TYPE=pr" >> $GITHUB_ENV
-          # Handle issue comment events that reference a PR
-          elif [ -n "${{ github.event.issue.pull_request }}" ]; then
-            echo "ISSUE_NUMBER=${{ github.event.issue.number }}" >> $GITHUB_ENV
-            echo "ISSUE_TYPE=pr" >> $GITHUB_ENV
-          # Handle regular issue events
-          else
-            echo "ISSUE_NUMBER=${{ github.event.issue.number }}" >> $GITHUB_ENV
-            echo "ISSUE_TYPE=issue" >> $GITHUB_ENV
-          fi
-
-          if [ -n "${{ github.event.review.body }}" ]; then
-            echo "COMMENT_ID=${{ github.event.review.id || 'None' }}" >> $GITHUB_ENV
-          else
-            echo "COMMENT_ID=${{ github.event.comment.id || 'None' }}" >> $GITHUB_ENV
-          fi
-
-          echo "MAX_ITERATIONS=${{ inputs.max_iterations || 50 }}" >> $GITHUB_ENV
-          echo "SANDBOX_ENV_GITHUB_TOKEN=${{ secrets.PAT_TOKEN || github.token }}" >> $GITHUB_ENV
-          echo "SANDBOX_ENV_BASE_CONTAINER_IMAGE=${{ inputs.base_container_image }}" >> $GITHUB_ENV
-
-          # Set branch variables
-          echo "TARGET_BRANCH=${{ inputs.target_branch || 'main' }}" >> $GITHUB_ENV
-
-      - name: Comment on issue with start message
-        uses: actions/github-script@v7
-        with:
-          github-token: ${{ secrets.PAT_TOKEN || github.token }}
-          script: |
-            const issueType = process.env.ISSUE_TYPE;
-            github.rest.issues.createComment({
-              issue_number: ${{ env.ISSUE_NUMBER }},
-              owner: context.repo.owner,
-              repo: context.repo.repo,
-              body: `[OpenHands](https://github.com/All-Hands-AI/OpenHands) started fixing the ${issueType}! You can monitor the progress [here](https://github.com/${context.repo.owner}/${context.repo.repo}/actions/runs/${context.runId}).`
-            });
-
-      - name: Install OpenHands
-        id: install_openhands
-        uses: actions/github-script@v7
-        env:
-          COMMENT_BODY: ${{ github.event.comment.body || '' }}
-          REVIEW_BODY: ${{ github.event.review.body || '' }}
-          LABEL_NAME: ${{ github.event.label.name || '' }}
-          EVENT_NAME: ${{ github.event_name }}
-        with:
-          script: |
-            const commentBody = process.env.COMMENT_BODY.trim();
-            const reviewBody = process.env.REVIEW_BODY.trim();
-            const labelName = process.env.LABEL_NAME.trim();
-            const eventName = process.env.EVENT_NAME.trim();
-            // Check conditions
-            const isExperimentalLabel = labelName === "fix-me-experimental";
-            const isIssueCommentExperimental =
-              (eventName === "issue_comment" || eventName === "pull_request_review_comment") &&
-              commentBody.includes("@openhands-agent-exp");
-            const isReviewCommentExperimental =
-              eventName === "pull_request_review" && reviewBody.includes("@openhands-agent-exp");
-
-            // Set output variable
-            core.setOutput('isExperimental', isExperimentalLabel || isIssueCommentExperimental || isReviewCommentExperimental);
-
-            // Perform package installation
-            if (isExperimentalLabel || isIssueCommentExperimental || isReviewCommentExperimental) {
-              console.log("Installing experimental OpenHands...");
-              await exec.exec("python -m pip install --upgrade pip");
-              await exec.exec("pip install git+https://github.com/all-hands-ai/openhands.git");
-            } else {
-              console.log("Installing from requirements.txt...");
-              await exec.exec("python -m pip install --upgrade pip");
-              await exec.exec("pip install -r /tmp/requirements.txt");
-            }
-
-      - name: Attempt to resolve issue
-        env:
-          GITHUB_TOKEN: ${{ secrets.PAT_TOKEN || github.token }}
-          GITHUB_USERNAME: ${{ secrets.PAT_USERNAME || 'openhands-agent' }}
-          GIT_USERNAME: ${{ secrets.PAT_USERNAME || 'openhands-agent' }}
-          LLM_MODEL: ${{ secrets.LLM_MODEL || inputs.LLM_MODEL }}
-          LLM_API_KEY: ${{ secrets.LLM_API_KEY }}
-          LLM_BASE_URL: ${{ secrets.LLM_BASE_URL }}
-          LLM_API_VERSION: ${{ inputs.LLM_API_VERSION }}
-          PYTHONPATH: ""
-        run: |
-          cd /tmp && python -m openhands.resolver.resolve_issue \
-            --selected-repo ${{ github.repository }} \
-            --issue-number ${{ env.ISSUE_NUMBER }} \
-            --issue-type ${{ env.ISSUE_TYPE }} \
-            --max-iterations ${{ env.MAX_ITERATIONS }} \
-            --comment-id ${{ env.COMMENT_ID }} \
-            --is-experimental ${{ steps.install_openhands.outputs.isExperimental }}
-
-      - name: Check resolution result
-        id: check_result
-        run: |
-          if cd /tmp && grep -q '"success":true' output/output.jsonl; then
-            echo "RESOLUTION_SUCCESS=true" >> $GITHUB_OUTPUT
-          else
-            echo "RESOLUTION_SUCCESS=false" >> $GITHUB_OUTPUT
-          fi
-
-      - name: Upload output.jsonl as artifact
-        uses: actions/upload-artifact@v4
-        if: always() # Upload even if the previous steps fail
-        with:
-          name: resolver-output
-          path: /tmp/output/output.jsonl
-          retention-days: 30 # Keep the artifact for 30 days
-
-      - name: Create draft PR or push branch
-        if: always() # Create PR or branch even if the previous steps fail
-        env:
-          GITHUB_TOKEN: ${{ secrets.PAT_TOKEN || github.token }}
-          GITHUB_USERNAME: ${{ secrets.PAT_USERNAME || 'openhands-agent' }}
-          GIT_USERNAME: ${{ secrets.PAT_USERNAME || 'openhands-agent' }}
-          LLM_MODEL: ${{ secrets.LLM_MODEL || inputs.LLM_MODEL }}
-          LLM_API_KEY: ${{ secrets.LLM_API_KEY }}
-          LLM_BASE_URL: ${{ secrets.LLM_BASE_URL }}
-          LLM_API_VERSION: ${{ inputs.LLM_API_VERSION }}
-          PYTHONPATH: ""
-        run: |
-          if [ "${{ steps.check_result.outputs.RESOLUTION_SUCCESS }}" == "true" ]; then
-            cd /tmp && python -m openhands.resolver.send_pull_request \
-              --issue-number ${{ env.ISSUE_NUMBER }} \
-              --target-branch ${{ env.TARGET_BRANCH }} \
-              --pr-type draft \
-              --reviewer ${{ github.actor }} | tee pr_result.txt && \
-              grep "draft created" pr_result.txt | sed 's/.*\///g' > pr_number.txt
-          else
-            cd /tmp && python -m openhands.resolver.send_pull_request \
-              --issue-number ${{ env.ISSUE_NUMBER }} \
-              --pr-type branch \
-              --send-on-failure | tee branch_result.txt && \
-              grep "branch created" branch_result.txt | sed 's/.*\///g; s/.expand=1//g' > branch_name.txt
-          fi
-
-      # Step leaves comment for when agent is invoked on PR
-      - name: Analyze Push Logs (Updated PR or No Changes) # Skip comment if PR update was successful OR leave comment if the agent made no code changes
-        uses: actions/github-script@v7
-        if: always()
-        env:
-          AGENT_RESPONDED: ${{ env.AGENT_RESPONDED || 'false' }}
-          ISSUE_NUMBER: ${{ env.ISSUE_NUMBER }}
-        with:
-          github-token: ${{ secrets.PAT_TOKEN || github.token }}
-          script: |
-            const fs = require('fs');
-            const issueNumber = process.env.ISSUE_NUMBER;
-            let logContent = '';
-
-            try {
-              logContent = fs.readFileSync('/tmp/pr_result.txt', 'utf8').trim();
-            } catch (error) {
-              console.error('Error reading pr_result.txt file:', error);
-            }
-
-            const noChangesMessage = `No changes to commit for issue #${issueNumber}. Skipping commit.`;
-
-            // Check logs from send_pull_request.py (pushes code to GitHub)
-            if (logContent.includes("Updated pull request")) {
-              console.log("Updated pull request found. Skipping comment.");
-              process.env.AGENT_RESPONDED = 'true';
-            } else if (logContent.includes(noChangesMessage)) {
-              github.rest.issues.createComment({
-                issue_number: issueNumber,
-                owner: context.repo.owner,
-                repo: context.repo.repo,
-                body: `The workflow to fix this issue encountered an error. Openhands failed to create any code changes.`
-              });
-              process.env.AGENT_RESPONDED = 'true';
-            }
-
-      # Step leaves comment for when agent is invoked on issue
-      - name: Comment on issue # Comment link to either PR or branch created by agent
-        uses: actions/github-script@v7
-        if: always() # Comment on issue even if the previous steps fail
-        env:
-          AGENT_RESPONDED: ${{ env.AGENT_RESPONDED || 'false' }}
-          ISSUE_NUMBER: ${{ env.ISSUE_NUMBER }}
-          RESOLUTION_SUCCESS: ${{ steps.check_result.outputs.RESOLUTION_SUCCESS }}
-        with:
-          github-token: ${{ secrets.PAT_TOKEN || github.token }}
-          script: |
-            const fs = require('fs');
-            const path = require('path');
-            const issueNumber = process.env.ISSUE_NUMBER;
-            const success = process.env.RESOLUTION_SUCCESS === 'true';
-
-            let prNumber = '';
-            let branchName = '';
-            let resultExplanation = '';
-
-            try {
-              if (success) {
-                prNumber = fs.readFileSync('/tmp/pr_number.txt', 'utf8').trim();
-              } else {
-                branchName = fs.readFileSync('/tmp/branch_name.txt', 'utf8').trim();
-              }
-            } catch (error) {
-              console.error('Error reading file:', error);
-            }
-
-
-            try {
-              if (!success){
-                // Read result_explanation from JSON file for failed resolution
-                const outputFilePath = path.resolve('/tmp/output/output.jsonl');
-                if (fs.existsSync(outputFilePath)) {
-                  const outputContent = fs.readFileSync(outputFilePath, 'utf8');
-                  const jsonLines = outputContent.split('\n').filter(line => line.trim() !== '');
-
-                  if (jsonLines.length > 0) {
-                    // First entry in JSON lines has the key 'result_explanation'
-                    const firstEntry = JSON.parse(jsonLines[0]);
-                    resultExplanation = firstEntry.result_explanation || '';
-                  }
-                }
-              }
-            } catch (error){
-              console.error('Error reading file:', error);
-            }
-
-            // Check "success" log from resolver output
-            if (success && prNumber) {
-              github.rest.issues.createComment({
-                issue_number: issueNumber,
-                owner: context.repo.owner,
-                repo: context.repo.repo,
-                body: `A potential fix has been generated and a draft PR #${prNumber} has been created. Please review the changes.`
-              });
-              process.env.AGENT_RESPONDED = 'true';
-            } else if (!success && branchName) {
-              let commentBody = `An attempt was made to automatically fix this issue, but it was unsuccessful. A branch named '${branchName}' has been created with the attempted changes. You can view the branch [here](https://github.com/${context.repo.owner}/${context.repo.repo}/tree/${branchName}). Manual intervention may be required.`;
-
-              if (resultExplanation) {
-                commentBody += `\n\nAdditional details about the failure:\n${resultExplanation}`;
-              }
-
-              github.rest.issues.createComment({
-                issue_number: issueNumber,
-                owner: context.repo.owner,
-                repo: context.repo.repo,
-                body: commentBody
-              });
-              process.env.AGENT_RESPONDED = 'true';
-            }
-
-      # Leave error comment when both PR/Issue comment handling fail
-      - name: Fallback Error Comment
-        uses: actions/github-script@v7
-        if: ${{ env.AGENT_RESPONDED == 'false' }} # Only run if no conditions were met in previous steps
-        env:
-          ISSUE_NUMBER: ${{ env.ISSUE_NUMBER }}
-        with:
-          github-token: ${{ secrets.PAT_TOKEN || github.token }}
-          script: |
-            const issueNumber = process.env.ISSUE_NUMBER;
-
-            github.rest.issues.createComment({
-              issue_number: issueNumber,
-              owner: context.repo.owner,
-              repo: context.repo.repo,
-              body: `The workflow to fix this issue encountered an error. Please check the [workflow logs](https://github.com/${context.repo.owner}/${context.repo.repo}/actions/runs/${context.runId}) for more information.`
-            });
+  call-openhands-resolver:
+    uses: All-Hands-AI/openhands-resolver/.github/workflows/openhands-resolver.yml@main
+    if: github.event.label.name == 'fix-me'
+    with:
+      issue_number: ${{ github.event.issue.number }}
+    secrets: inherit

.github/workflows/py-unit-tests-mac.yml

@@ -0,0 +1,96 @@
+# Workflow that runs python unit tests on mac
+name: Run Python Unit Tests Mac
+
+# This job is flaky so only run it nightly
+on:
+  schedule:
+    - cron: '0 0 * * *'
+
+jobs:
+  # Run python unit tests on macOS
+  test-on-macos:
+    name: Python Unit Tests on macOS
+    runs-on: macos-14
+    env:
+      INSTALL_DOCKER: '1' # Set to '0' to skip Docker installation
+    strategy:
+      matrix:
+        python-version: ['3.12']
+    steps:
+      - uses: actions/checkout@v4
+      - name: Set up Python ${{ matrix.python-version }}
+        uses: actions/setup-python@v5
+        with:
+          python-version: ${{ matrix.python-version }}
+      - name: Cache Poetry dependencies
+        uses: actions/cache@v4
+        with:
+          path: |
+            ~/.cache/pypoetry
+            ~/.virtualenvs
+          key: ${{ runner.os }}-poetry-${{ hashFiles('**/poetry.lock') }}
+          restore-keys: |
+            ${{ runner.os }}-poetry-
+      - name: Install poetry via pipx
+        run: pipx install poetry
+      - name: Install Python dependencies using Poetry
+        run: poetry install --without evaluation,llama-index
+      - name: Install & Start Docker
+        if: env.INSTALL_DOCKER == '1'
+        run: |
+          INSTANCE_NAME="colima-${GITHUB_RUN_ID}"
+
+          # Uninstall colima to upgrade to the latest version
+          if brew list colima &>/dev/null; then
+            brew uninstall colima
+            # unlinking colima dependency: go
+            brew uninstall go@1.21
+          fi
+          rm -rf ~/.colima ~/.lima
+          brew install --HEAD colima
+          brew install docker
+
+          start_colima() {
+            # Find a free port in the range 10000-20000
+            RANDOM_PORT=$((RANDOM % 10001 + 10000))
+
+            # Original line:
+            if ! colima start --network-address --arch x86_64 --cpu=1 --memory=1 --verbose --ssh-port $RANDOM_PORT; then
+              echo "Failed to start Colima."
+              return 1
+            fi
+            return 0
+          }
+
+          # Attempt to start Colima for 5 total attempts:
+          ATTEMPT_LIMIT=5
+          for ((i=1; i<=ATTEMPT_LIMIT; i++)); do
+
+            if start_colima; then
+              echo "Colima started successfully."
+              break
+            else
+              colima stop -f
+              sleep 10
+              colima delete -f
+              if [ $i -eq $ATTEMPT_LIMIT ]; then
+                exit 1
+              fi
+              sleep 10
+            fi
+          done
+
+          # For testcontainers to find the Colima socket
+          # https://github.com/abiosoft/colima/blob/main/docs/FAQ.md#cannot-connect-to-the-docker-daemon-at-unixvarrundockersock-is-the-docker-daemon-running
+          sudo ln -sf $HOME/.colima/default/docker.sock /var/run/docker.sock
+      - name: Build Environment
+        run: make build
+      - name: Set up Docker Buildx
+        id: buildx
+        uses: docker/setup-buildx-action@v3
+      - name: Run Tests
+        run: poetry run pytest --forked --cov=openhands --cov-report=xml ./tests/unit --ignore=tests/unit/test_memory.py
+      - name: Upload coverage to Codecov
+        uses: codecov/codecov-action@v4
+        env:
+          CODECOV_TOKEN: ${{ secrets.CODECOV_TOKEN }}

.github/workflows/py-unit-tests.yml

@@ -19,7 +19,7 @@ jobs:
   # Run python unit tests on Linux
   test-on-linux:
     name: Python Unit Tests on Linux
-    runs-on: blacksmith-4vcpu-ubuntu-2204
+    runs-on: ubuntu-latest
     env:
       INSTALL_DOCKER: '0' # Set to '0' to skip Docker installation
     strategy:
@@ -30,26 +30,20 @@ jobs:
       - name: Set up Docker Buildx
         id: buildx
         uses: docker/setup-buildx-action@v3
-      - name: Install tmux
-        run: sudo apt-get update && sudo apt-get install -y tmux
-      - name: Setup Node.js
-        uses: useblacksmith/setup-node@v5
-        with:
-          node-version: '22.x'
       - name: Install poetry via pipx
         run: pipx install poetry
       - name: Set up Python
-        uses: useblacksmith/setup-python@v6
+        uses: actions/setup-python@v5
         with:
           python-version: ${{ matrix.python-version }}
           cache: 'poetry'
       - name: Install Python dependencies using Poetry
-        run: poetry install --without evaluation
+        run: poetry install --without evaluation,llama-index
       - name: Build Environment
         run: make build
       - name: Run Tests
-        run: poetry run pytest --forked -n auto --cov=openhands --cov-report=xml -svv ./tests/unit
+        run: poetry run pytest --forked --cov=openhands --cov-report=xml -svv ./tests/unit --ignore=tests/unit/test_memory.py
       - name: Upload coverage to Codecov
-        uses: codecov/codecov-action@v5
+        uses: codecov/codecov-action@v4
         env:
           CODECOV_TOKEN: ${{ secrets.CODECOV_TOKEN }}

.github/workflows/pypi-release.yml

@@ -12,10 +12,10 @@ on:
 
 jobs:
   release:
-    runs-on: blacksmith-4vcpu-ubuntu-2204
+    runs-on: ubuntu-latest
     steps:
       - uses: actions/checkout@v4
-      - uses: useblacksmith/setup-python@v6
+      - uses: actions/setup-python@v5
         with:
           python-version: 3.12
       - name: Install Poetry

.github/workflows/review-pr.yml

@@ -0,0 +1,81 @@
+# Workflow that uses OpenHands to review a pull request. PR must be labeled 'review-this'
+name: Use OpenHands to Review Pull Request
+
+on:
+  pull_request:
+    types: [synchronize, labeled]
+
+permissions:
+  contents: write
+  pull-requests: write
+
+jobs:
+  dogfood:
+    if: contains(github.event.pull_request.labels.*.name, 'review-this')
+    runs-on: ubuntu-latest
+    steps:
+    - uses: actions/checkout@v4
+    - name: Set up Docker Buildx
+      id: buildx
+      uses: docker/setup-buildx-action@v3
+    - name: Set up Python
+      uses: actions/setup-python@v5
+      with:
+        python-version: '3.12'
+    - name: install git, github cli
+      run: |
+        sudo apt-get install -y git gh
+        git config --global --add safe.directory $PWD
+    - name: Checkout Repository
+      uses: actions/checkout@v4
+      with:
+        ref: ${{ github.event.pull_request.base.ref }} # check out the target branch
+    - name: Download Diff
+      run: |
+        curl -O "${{ github.event.pull_request.diff_url }}" -L
+    - name: Write Task File
+      run: |
+        echo "Your coworker wants to apply a pull request to this project." > task.txt
+        echo "Read and review ${{ github.event.pull_request.number }}.diff file. Create a review-${{ github.event.pull_request.number }}.txt and write your concise comments and suggestions there." >> task.txt
+        echo "Do not ask me for confirmation at any point." >> task.txt
+        echo "" >> task.txt
+        echo "Title" >> task.txt
+        echo "${{ github.event.pull_request.title }}" >> task.txt
+        echo "" >> task.txt
+        echo "Description" >> task.txt
+        echo "${{ github.event.pull_request.body }}" >> task.txt
+        echo "" >> task.txt
+        echo "Diff file is: ${{ github.event.pull_request.number }}.diff" >> task.txt
+    - name: Set up environment
+      run: |
+        curl -sSL https://install.python-poetry.org | python3 -
+        export PATH="/github/home/.local/bin:$PATH"
+        poetry install --without evaluation,llama-index
+        poetry run playwright install --with-deps chromium
+    - name: Run OpenHands
+      env:
+        LLM_API_KEY: ${{ secrets.LLM_API_KEY }}
+        LLM_MODEL: ${{ vars.LLM_MODEL }}
+      run: |
+        # Append path to launch poetry
+        export PATH="/github/home/.local/bin:$PATH"
+        # Append path to correctly import package, note: must set pwd at first
+        export PYTHONPATH=$(pwd):$PYTHONPATH
+        export WORKSPACE_MOUNT_PATH=$GITHUB_WORKSPACE
+        export WORKSPACE_BASE=$GITHUB_WORKSPACE
+        echo -e "/exit\n" | poetry run python openhands/core/main.py -i 50 -f task.txt
+        rm task.txt
+    - name: Check if review file is non-empty
+      id: check_file
+      run: |
+        ls -la
+        if [[ -s review-${{ github.event.pull_request.number }}.txt ]]; then
+          echo "non_empty=true" >> $GITHUB_OUTPUT
+        fi
+      shell: bash
+    - name: Create PR review if file is non-empty
+      env:
+        GH_TOKEN: ${{ github.token }}
+      if: steps.check_file.outputs.non_empty == 'true'
+      run: |
+        gh pr review ${{ github.event.pull_request.number }} --comment --body-file "review-${{ github.event.pull_request.number }}.txt"

.github/workflows/run-eval.yml

@@ -1,53 +0,0 @@
-# Run evaluation on a PR
-name: Run Eval
-
-# Runs when a PR is labeled with one of the "run-eval-" labels
-on:
-  pull_request:
-    types: [labeled]
-
-jobs:
-  trigger-job:
-    name: Trigger remote eval job
-    if: ${{ github.event.label.name == 'run-eval-xs' || github.event.label.name == 'run-eval-s' || github.event.label.name == 'run-eval-m' }}
-    runs-on: blacksmith-4vcpu-ubuntu-2204
-
-    steps:
-      - name: Checkout PR branch
-        uses: actions/checkout@v4
-        with:
-          ref: ${{ github.head_ref }}
-
-      - name: Trigger remote job
-        run: |
-          REPO_URL="https://github.com/${{ github.repository }}"
-          PR_BRANCH="${{ github.head_ref }}"
-          echo "Repository URL: $REPO_URL"
-          echo "PR Branch: $PR_BRANCH"
-
-          if [[ "${{ github.event.label.name }}" == "run-eval-xs" ]]; then
-            EVAL_INSTANCES="1"
-          elif [[ "${{ github.event.label.name }}" == "run-eval-s" ]]; then
-            EVAL_INSTANCES="5"
-          elif [[ "${{ github.event.label.name }}" == "run-eval-m" ]]; then
-            EVAL_INSTANCES="30"
-          fi
-
-          curl -X POST \
-            -H "Authorization: Bearer ${{ secrets.PAT_TOKEN }}" \
-            -H "Accept: application/vnd.github+json" \
-            -d "{\"ref\": \"main\", \"inputs\": {\"github-repo\": \"${REPO_URL}\", \"github-branch\": \"${PR_BRANCH}\", \"pr-number\": \"${{ github.event.pull_request.number }}\", \"eval-instances\": \"${EVAL_INSTANCES}\"}}" \
-            https://api.github.com/repos/All-Hands-AI/evaluation/actions/workflows/create-branch.yml/dispatches
-
-          # Send Slack message
-          PR_URL="https://github.com/${{ github.repository }}/pull/${{ github.event.pull_request.number }}"
-          slack_text="PR $PR_URL has triggered evaluation on $EVAL_INSTANCES instances..."
-          curl -X POST -H 'Content-type: application/json' --data '{"text":"'"$slack_text"'"}' \
-            https://hooks.slack.com/services/${{ secrets.SLACK_TOKEN }}
-
-      - name: Comment on PR
-        uses: KeisukeYamashita/create-comment@v1
-        with:
-          unique: false
-          comment: |
-            Running evaluation on the PR. Once eval is done, the results will be posted.

.github/workflows/stale.yml

@@ -8,7 +8,7 @@ on:
 
 jobs:
   stale:
-    runs-on: blacksmith-4vcpu-ubuntu-2204
+    runs-on: ubuntu-latest
     steps:
       - uses: actions/stale@v9
         with:
@@ -19,4 +19,3 @@ jobs:
           close-issue-message: 'This issue was closed because it has been stalled for over 30 days with no activity.'
           close-pr-message: 'This PR was closed because it has been stalled for over 30 days with no activity.'
           days-before-close: 7
-          operations-per-run: 150

.gitignore

@@ -174,11 +174,6 @@ evaluation/bird/data
 evaluation/gaia/data
 evaluation/gorilla/data
 evaluation/toolqa/data
-evaluation/scienceagentbench/benchmark
-evaluation/commit0_bench/repos
-
-# openhands resolver
-output/
 
 # frontend
 

.nvmrc

@@ -1 +0,0 @@
-22

.openhands/microagents/glossary.md

@@ -1,172 +0,0 @@
-# OpenHands Glossary
-
-### Agent
-The core AI entity in OpenHands that can perform software development tasks by interacting with tools, browsing the web, and modifying code.
-
-#### Agent Controller
-A component that manages the agent's lifecycle, handles its state, and coordinates interactions between the agent and various tools.
-
-#### Agent Delegation
-The ability of an agent to hand off specific tasks to other specialized agents for better task completion.
-
-#### Agent Hub
-A central registry of different agent types and their capabilities, allowing for easy agent selection and instantiation.
-
-#### Agent Skill
-A specific capability or function that an agent can perform, such as file manipulation, web browsing, or code editing.
-
-#### Agent State
-The current context and status of an agent, including its memory, active tools, and ongoing tasks.
-
-#### CodeAct Agent
-[A generalist agent in OpenHands](https://arxiv.org/abs/2407.16741) designed to perform tasks by editing and executing code.
-
-### Browser
-A system for web-based interactions and tasks.
-
-#### Browser Gym
-A testing and evaluation environment for browser-based agent interactions and tasks.
-
-#### Web Browser Tool
-A tool that enables agents to interact with web pages and perform web-based tasks.
-
-### Commands
-Terminal and execution related functionality.
-
-#### Bash Session
-A persistent terminal session that maintains state and history for bash command execution.
-This uses tmux under the hood.
-
-### Configuration
-System-wide settings and options.
-
-#### Agent Configuration
-Settings that define an agent's behavior, capabilities, and limitations, including available tools and runtime settings.
-
-#### Configuration Options
-Settings that control various aspects of OpenHands behavior, including runtime, security, and agent settings.
-
-#### LLM Config
-Configuration settings for language models used by agents, including model selection and parameters.
-
-#### LLM Draft Config
-Settings for draft mode operations with language models, typically used for faster, lower-quality responses.
-
-#### Runtime Configuration
-Settings that define how the runtime environment should be set up and operated.
-
-#### Security Options
-Configuration settings that control security features and restrictions.
-
-### Conversation
-A sequence of interactions between a user and an agent, including messages, actions, and their results.
-
-#### Conversation Info
-Metadata about a conversation, including its status, participants, and timeline.
-
-#### Conversation Manager
-A component that handles the creation, storage, and retrieval of conversations.
-
-#### Conversation Metadata
-Additional information about conversations, such as tags, timestamps, and related resources.
-
-#### Conversation Status
-The current state of a conversation, including whether it's active, completed, or failed.
-
-#### Conversation Store
-A storage system for maintaining conversation history and related data.
-
-### Events
-
-#### Event
-Every Conversation comprises a series of Events. Each Event is either an Action or an Observation.
-
-#### Event Stream
-A continuous flow of events that represents the ongoing activities and interactions in the system.
-
-#### Action
-A specific operation or command that an agent executes through available tools, such as running a command or editing a file.
-
-#### Observation
-The response or result returned by a tool after an agent's action, providing feedback about the action's outcome.
-
-### Interface
-Different ways to interact with OpenHands.
-
-#### CLI Mode
-A command-line interface mode for interacting with OpenHands agents without a graphical interface.
-
-#### GUI Mode
-A graphical user interface mode for interacting with OpenHands agents through a web interface.
-
-#### Headless Mode
-A mode of operation where OpenHands runs without a user interface, suitable for automation and scripting.
-
-### Agent Memory
-The system that decides which parts of the Event Stream (i.e. the conversation history) should be passed into each LLM prompt.
-
-#### Memory Store
-A storage system for maintaining agent memory and context across sessions.
-
-#### Condenser
-A component that processes and summarizes conversation history to maintain context while staying within token limits.
-
-#### Truncation
-A very simple Condenser strategy. Reduces conversation history or content to stay within token limits.
-
-### Microagent
-A specialized prompt that enhances OpenHands with domain-specific knowledge, repository-specific context, and task-specific workflows.
-
-#### Microagent Registry
-A central repository of available microagents and their configurations.
-
-#### Public Microagent
-A general-purpose microagent available to all OpenHands users, triggered by specific keywords.
-
-#### Repository Microagent
-A type of microagent that provides repository-specific context and guidelines, stored in the `.openhands/microagents/` directory.
-
-### Prompt
-Components for managing and processing prompts.
-
-#### Prompt Caching
-A system for caching and reusing common prompts to improve performance.
-
-#### Prompt Manager
-A component that handles the loading, processing, and management of prompts used by agents, including microagents.
-
-#### Response Parsing
-The process of interpreting and structuring responses from language models and tools.
-
-### Runtime
-The execution environment where agents perform their tasks, which can be local, remote, or containerized.
-
-#### Action Execution Server
-A REST API that receives agent actions (e.g. bash commands, python code, browsing actions), executes them in the runtime environment, and returns the results.
-
-#### Action Execution Client
-A component that handles the execution of actions in the runtime environment, managing the communication between the agent and the runtime.
-
-#### Docker Runtime
-A containerized runtime environment that provides isolation and reproducibility for agent operations.
-
-#### E2B Runtime
-A specialized runtime environment built on E2B for secure and isolated code execution.
-
-#### Local Runtime
-A runtime environment that executes on the local machine, suitable for development and testing.
-
-#### Modal Runtime
-A runtime environment built on Modal for scalable and distributed agent operations.
-
-#### Remote Runtime
-A sandboxed environment that executes code and commands remotely, providing isolation and security for agent operations.
-
-#### Runtime Builder
-A component that builds a Docker image for the Action Execution Server based on a user-specified base image.
-
-### Security
-Security-related components and features.
-
-#### Security Analyzer
-A component that checks agent actions for potential security risks.

.openhands/microagents/repo.md

@@ -1,48 +0,0 @@
----
-name: repo
-type: repo
-agent: CodeActAgent
----
-This repository contains the code for OpenHands, an automated AI software engineer. It has a Python backend
-(in the `openhands` directory) and React frontend (in the `frontend` directory).
-
-## General Setup:
-To set up the entire repo, including frontend and backend, run `make build`.
-You don't need to do this unless the user asks you to, or if you're trying to run the entire application.
-
-Before pushing any changes, you should ensure that any lint errors or simple test errors have been fixed.
-
-* If you've made changes to the backend, you should run `pre-commit run --all-files --config ./dev_config/python/.pre-commit-config.yaml`
-* If you've made changes to the frontend, you should run `cd frontend && npm run lint:fix && npm run build ; cd ..`
-
-If either command fails, it may have automatically fixed some issues. You should fix any issues that weren't automatically fixed,
-then re-run the command to ensure it passes.
-
-## Repository Structure
-Backend:
-- Located in the `openhands` directory
-- Testing:
-  - All tests are in `tests/unit/test_*.py`
-  - To test new code, run `poetry run pytest tests/unit/test_xxx.py` where `xxx` is the appropriate file for the current functionality
-  - Write all tests with pytest
-
-Frontend:
-- Located in the `frontend` directory
-- Prerequisites: A recent version of NodeJS / NPM
-- Setup: Run `npm install` in the frontend directory
-- Testing:
-  - Run tests: `npm run test`
-  - To run specific tests: `npm run test -- -t "TestName"`
-  - Our test framework is vitest
-- Building:
-  - Build for production: `npm run build`
-- Environment Variables:
-  - Set in `frontend/.env` or as environment variables
-  - Available variables: VITE_BACKEND_HOST, VITE_USE_TLS, VITE_INSECURE_SKIP_VERIFY, VITE_FRONTEND_PORT
-- Internationalization:
-  - Generate i18n declaration file: `npm run make-i18n`
-
-
-## Template for Github Pull Request
-
-If you are starting a pull request (PR), please follow the template in `.github/pull_request_template.md`.

.openhands/setup.sh

@@ -1,5 +0,0 @@
-#! /bin/bash
-
-echo "Setting up the environment..."
-
-python -m pip install pre-commit

.openhands_instructions

@@ -0,0 +1,28 @@
+OpenHands is an automated AI software engineer. It is a repo with a Python backend
+(in the `openhands` directory) and TypeScript frontend (in the `frontend` directory).
+
+General Setup:
+- To set up the entire repo, including frontend and backend, run `make build`
+- To run linting and type-checking before finishing the job, run `poetry run pre-commit run --all-files --config ./dev_config/python/.pre-commit-config.yaml`
+
+Backend:
+- Located in the `openhands` directory
+- Testing:
+  - All tests are in `tests/unit/test_*.py`
+  - To test new code, run `poetry run pytest tests/unit/test_xxx.py` where `xxx` is the appropriate file for the current functionality
+  - Write all tests with pytest
+
+Frontend:
+- Located in the `frontend` directory
+- Prerequisites: A recent version of NodeJS / NPM
+- Setup: Run `npm install` in the frontend directory
+- Testing:
+  - Run tests: `npm run test`
+  - To run specific tests: `npm run test -- -t "TestName"`
+- Building:
+  - Build for production: `npm run build`
+- Environment Variables:
+  - Set in `frontend/.env` or as environment variables
+  - Available variables: VITE_BACKEND_HOST, VITE_USE_TLS, VITE_INSECURE_SKIP_VERIFY, VITE_FRONTEND_PORT
+- Internationalization:
+  - Generate i18n declaration file: `npm run make-i18n`

CITATION.cff

@@ -1,55 +0,0 @@
-cff-version: 1.2.0
-message: "If you use this software, please cite it using the following metadata."
-title: "OpenHands: An Open Platform for AI Software Developers as Generalist Agents"
-authors:
-  - family-names: Wang
-    given-names: Xingyao
-  - family-names: Li
-    given-names: Boxuan
-  - family-names: Song
-    given-names: Yufan
-  - family-names: Xu
-    given-names: Frank F.
-  - family-names: Tang
-    given-names: Xiangru
-  - family-names: Zhuge
-    given-names: Mingchen
-  - family-names: Pan
-    given-names: Jiayi
-  - family-names: Song
-    given-names: Yueqi
-  - family-names: Li
-    given-names: Bowen
-  - family-names: Singh
-    given-names: Jaskirat
-  - family-names: Tran
-    given-names: Hoang H.
-  - family-names: Li
-    given-names: Fuqiang
-  - family-names: Ma
-    given-names: Ren
-  - family-names: Zheng
-    given-names: Mingzhang
-  - family-names: Qian
-    given-names: Bill
-  - family-names: Shao
-    given-names: Yanjun
-  - family-names: Muennighoff
-    given-names: Niklas
-  - family-names: Zhang
-    given-names: Yizhe
-  - family-names: Hui
-    given-names: Binyuan
-  - family-names: Lin
-    given-names: Junyang
-  - family-names: Brennan
-    given-names: Robert
-  - family-names: Peng
-    given-names: Hao
-  - family-names: Ji
-    given-names: Heng
-  - family-names: Neubig
-    given-names: Graham
-year: 2024
-doi: "10.48550/arXiv.2407.16741"
-url: "https://arxiv.org/abs/2407.16741"

CODE_OF_CONDUCT.md

@@ -18,24 +18,24 @@ diverse, inclusive, and healthy community.
 Examples of behavior that contributes to a positive environment for our
 community include:
 
-* Demonstrating empathy and kindness toward other people.
-* Being respectful of differing opinions, viewpoints, and experiences.
-* Giving and gracefully accepting constructive feedback.
+* Demonstrating empathy and kindness toward other people
+* Being respectful of differing opinions, viewpoints, and experiences
+* Giving and gracefully accepting constructive feedback
 * Accepting responsibility and apologizing to those affected by our mistakes,
-  and learning from the experience.
+  and learning from the experience
 * Focusing on what is best not just for us as individuals, but for the overall
-  community.
+  community
 
 Examples of unacceptable behavior include:
 
 * The use of sexualized language or imagery, and sexual attention or advances of
-  any kind.
-* Trolling, insulting or derogatory comments, and personal or political attacks.
-* Public or private harassment.
+  any kind
+* Trolling, insulting or derogatory comments, and personal or political attacks
+* Public or private harassment
 * Publishing others' private information, such as a physical or email address,
-  without their explicit permission.
+  without their explicit permission
 * Other conduct which could reasonably be considered inappropriate in a
-  professional setting.
+  professional setting
 
 ## Enforcement Responsibilities
 
@@ -61,7 +61,7 @@ representative at an online or offline event.
 
 Instances of abusive, harassing, or otherwise unacceptable behavior may be
 reported to the community leaders responsible for enforcement at
-contact@all-hands.dev.
+contact@all-hands.dev
 All complaints will be reviewed and investigated promptly and fairly.
 
 All community leaders are obligated to respect the privacy and security of the
@@ -113,20 +113,6 @@ individual, or aggression toward or disparagement of classes of individuals.
 **Consequence**: A permanent ban from any sort of public interaction within the
 community.
 
-### Slack and Discord Etiquettes
-
-These Slack and Discord etiquette guidelines are designed to foster an inclusive, respectful, and productive environment for all community members. By following these best practices, we ensure effective communication and collaboration while minimizing disruptions. Let’s work together to build a supportive and welcoming community!
-
-- Communicate respectfully and professionally, avoiding sarcasm or harsh language, and remember that tone can be difficult to interpret in text.
-- Use threads for specific discussions to keep channels organized and easier to follow.
-- Tag others only when their input is critical or urgent, and use @here, @channel or @everyone sparingly to minimize disruptions.
-- Be patient, as open-source contributors and maintainers often have other commitments and may need time to respond.
-- Post questions or discussions in the most relevant channel (e.g., for [slack - #general](https://app.slack.com/client/T06P212QSEA/C06P5NCGSFP) for general topics, [slack - #questions](https://openhands-ai.slack.com/archives/C06U8UTKSAD) for queries/questions, [discord - #general](https://discord.com/channels/1222935860639563850/1222935861386018885)).
-- When asking for help or raising issues, include necessary details like links, screenshots, or clear explanations to provide context.
-- Keep discussions in public channels whenever possible to allow others to benefit from the conversation, unless the matter is sensitive or private.
-- Always adhere to [our standards](https://github.com/All-Hands-AI/OpenHands/blob/main/CODE_OF_CONDUCT.md#our-standards) to ensure a welcoming and collaborative environment.
-- If you choose to mute a channel, consider setting up alerts for topics that still interest you to stay engaged. For Slack, Go to Settings → Notifications → My Keywords to add specific keywords that will notify you when mentioned. For example, if you're here for discussions about LLMs, mute the channel if it’s too busy, but set notifications to alert you only when “LLMs” appears in messages. Also for Discord, go to the channel notifications and choose the option that best describes your need.
-
 ## Attribution
 
 This Code of Conduct is adapted from the [Contributor Covenant][homepage],

COMMUNITY.md

@@ -1,43 +0,0 @@
-# 🙌 The OpenHands Community
-
-The OpenHands community is built around the belief that (1) AI and AI agents are going to fundamentally change the way
-we build software, and (2) if this is true, we should do everything we can to make sure that the benefits provided by
-such powerful technology are accessible to everyone.
-
-If this resonates with you, we'd love to have you join us in our quest!
-
-## 🤝 How to Join
-
-Check out our [How to Join the Community section.](https://github.com/All-Hands-AI/OpenHands?tab=readme-ov-file#-how-to-join-the-community)
-
-## 💪 Becoming a Contributor
-
-We welcome contributions from everyone! Whether you're a developer, a researcher, or simply enthusiastic about advancing
-the field of software engineering with AI, there are many ways to get involved:
-
-- **Code Contributions:** Help us develop new core functionality, improve our agents, improve the frontend and other
-interfaces, or anything else that would help make OpenHands better.
-- **Research and Evaluation:** Contribute to our understanding of LLMs in software engineering, participate in
-evaluating the models, or suggest improvements.
-- **Feedback and Testing:** Use the OpenHands toolset, report bugs, suggest features, or provide feedback on usability.
-
-For details, please check [CONTRIBUTING.md](./CONTRIBUTING.md).
-
-## Code of Conduct
-
-We have a [Code of Conduct](./CODE_OF_CONDUCT.md) that we expect all contributors to adhere to.
-Long story short, we are aiming for an open, welcoming, diverse, inclusive, and healthy community.
-All contributors are expected to contribute to building this sort of community.
-
-## 🛠️ Becoming a Maintainer
-
-For contributors who have made significant and sustained contributions to the project, there is a possibility of joining
-the maintainer team. The process for this is as follows:
-
-1. Any contributor who has made sustained and high-quality contributions to the codebase can be nominated by any
-maintainer. If you feel that you may qualify you can reach out to any of the maintainers that have reviewed your PRs and ask if you can be nominated.
-2. Once a maintainer nominates a new maintainer, there will be a discussion period among the maintainers for at least 3 days.
-3. If no concerns are raised the nomination will be accepted by acclamation, and if concerns are raised there will be a discussion and possible vote.
-
-Note that just making many PRs does not immediately imply that you will become a maintainer. We will be looking
-at sustained high-quality contributions over a period of time, as well as good teamwork and adherence to our [Code of Conduct](./CODE_OF_CONDUCT.md).

CONTRIBUTING.md

@@ -11,31 +11,31 @@ To understand the codebase, please refer to the README in each module:
    - [agenthub](./openhands/agenthub/README.md)
    - [server](./openhands/server/README.md)
 
-## Setting up Your Development Environment
+## Setting up your development environment
 
 We have a separate doc [Development.md](https://github.com/All-Hands-AI/OpenHands/blob/main/Development.md) that tells you how to set up a development workflow.
 
-## How Can I Contribute?
+## How can I contribute?
 
 There are many ways that you can contribute:
 
 1. **Download and use** OpenHands, and send [issues](https://github.com/All-Hands-AI/OpenHands/issues) when you encounter something that isn't working or a feature that you'd like to see.
 2. **Send feedback** after each session by [clicking the thumbs-up thumbs-down buttons](https://docs.all-hands.dev/modules/usage/feedback), so we can see where things are working and failing, and also build an open dataset for training code agents.
-3. **Improve the Codebase** by sending [PRs](#sending-pull-requests-to-openhands) (see details below). In particular, we have some [good first issues](https://github.com/All-Hands-AI/OpenHands/labels/good%20first%20issue) that may be ones to start on.
+3. **Improve the Codebase** by sending PRs (see details below). In particular, we have some [good first issues](https://github.com/All-Hands-AI/OpenHands/labels/good%20first%20issue) that may be ones to start on.
 
-## What Can I Build?
+## What can I build?
 Here are a few ways you can help improve the codebase.
 
 #### UI/UX
 We're always looking to improve the look and feel of the application. If you've got a small fix
-for something that's bugging you, feel free to open up a PR that changes the [`./frontend`](./frontend) directory.
+for something that's bugging you, feel free to open up a PR that changes the `./frontend` directory.
 
 If you're looking to make a bigger change, add a new UI element, or significantly alter the style
 of the application, please open an issue first, or better, join the #frontend channel in our Slack
 to gather consensus from our design team first.
 
 #### Improving the agent
-Our main agent is the CodeAct agent. You can [see its prompts here](https://github.com/All-Hands-AI/OpenHands/tree/main/openhands/agenthub/codeact_agent).
+Our main agent is the CodeAct agent. You can [see its prompts here](https://github.com/All-Hands-AI/OpenHands/tree/main/openhands/agenthub/codeact_agent)
 
 Changes to these prompts, and to the underlying behavior in Python, can have a huge impact on user experience.
 You can try modifying the prompts to see how they change the behavior of the agent as you use the app
@@ -46,7 +46,7 @@ We use the [SWE-bench](https://www.swebench.com/) benchmark to test our agent. Y
 channel in Slack to learn more.
 
 #### Adding a new agent
-You may want to experiment with building new types of agents. You can add an agent to [`openhands/agenthub`](./openhands/agenthub)
+You may want to experiment with building new types of agents. You can add an agent to `openhands/agenthub`
 to help expand the capabilities of OpenHands.
 
 #### Adding a new runtime
@@ -54,16 +54,16 @@ The agent needs a place to run code and commands. When you run OpenHands on your
 to do this by default. But there are other ways of creating a sandbox for the agent.
 
 If you work for a company that provides a cloud-based runtime, you could help us add support for that runtime
-by implementing the [interface specified here](https://github.com/All-Hands-AI/OpenHands/blob/main/openhands/runtime/base.py).
+by implementing the [interface specified here](https://github.com/All-Hands-AI/OpenHands/blob/main/openhands/runtime/runtime.py).
 
 #### Testing
-When you write code, it is also good to write tests. Please navigate to the [`./tests`](./tests) folder to see existing test suites.
-At the moment, we have two kinds of tests: [`unit`](./tests/unit) and [`integration`](./evaluation/integration_tests). Please refer to the README for each test suite. These tests also run on GitHub's continuous integration to ensure quality of the project.
+When you write code, it is also good to write tests. Please navigate to the `tests` folder to see existing test suites.
+At the moment, we have two kinds of tests: `unit` and `integration`. Please refer to the README for each test suite. These tests also run on GitHub's continuous integration to ensure quality of the project.
 
 ## Sending Pull Requests to OpenHands
 
 You'll need to fork our repository to send us a Pull Request. You can learn more
-about how to fork a GitHub repo and open a PR with your changes in [this article](https://medium.com/swlh/forks-and-pull-requests-how-to-contribute-to-github-repos-8843fac34ce8).
+about how to fork a GitHub repo and open a PR with your changes in [this article](https://medium.com/swlh/forks-and-pull-requests-how-to-contribute-to-github-repos-8843fac34ce8)
 
 ### Pull Request title
 As described [here](https://github.com/commitizen/conventional-commit-types/blob/master/index.json), a valid PR title should begin with one of the following prefixes:
@@ -92,32 +92,3 @@ You may also check out previous PRs in the [PR list](https://github.com/All-Hand
 
 If your changes are user-facing (e.g. a new feature in the UI, a change in behavior, or a bugfix)
 please include a short message that we can add to our changelog.
-
-## How to Make Effective Contributions
-
-### Opening Issues
-
-If you notice any bugs or have any feature requests please open them via the [issues page](https://github.com/All-Hands-AI/OpenHands/issues). We will triage based on how critical the bug is or how potentially useful the improvement is, discuss, and implement the ones that the community has interest/effort for.
-
-Further, if you see an issue you like, please leave a "thumbs-up" or a comment, which will help us prioritize.
-
-### Making Pull Requests
-
-We're generally happy to consider all pull requests with the evaluation process varying based on the type of change:
-
-#### For Small Improvements
-
-Small improvements with few downsides are typically reviewed and approved quickly.
-One thing to check when making changes is to ensure that all continuous integration tests pass, which you can check before getting a review.
-
-#### For Core Agent Changes
-
-We need to be more careful with changes to the core agent, as it is imperative to maintain high quality. These PRs are evaluated based on three key metrics:
-
-1. **Accuracy**
-2. **Efficiency**
-3. **Code Complexity**
-
-If it improves accuracy, efficiency, or both with only a minimal change to code quality, that's great we're happy to merge it in!
-If there are bigger tradeoffs (e.g. helping efficiency a lot and hurting accuracy a little) we might want to put it behind a feature flag.
-Either way, please feel free to discuss on github issues or slack, and we will give guidance and preliminary feedback.

Development.md

@@ -1,26 +1,22 @@
 # Development Guide
-
 This guide is for people working on OpenHands and editing the source code.
 If you wish to contribute your changes, check out the [CONTRIBUTING.md](https://github.com/All-Hands-AI/OpenHands/blob/main/CONTRIBUTING.md) on how to clone and setup the project initially before moving on.
 Otherwise, you can clone the OpenHands project directly.
 
-## Start the Server for Development
-
+## Start the server for development
 ### 1. Requirements
-
-- Linux, Mac OS, or [WSL on Windows](https://learn.microsoft.com/en-us/windows/wsl/install) [Ubuntu >= 22.04]
-- [Docker](https://docs.docker.com/engine/install/) (For those on MacOS, make sure to allow the default Docker socket to be used from advanced settings!)
-- [Python](https://www.python.org/downloads/) = 3.12
-- [NodeJS](https://nodejs.org/en/download/package-manager) >= 20.x
-- [Poetry](https://python-poetry.org/docs/#installing-with-the-official-installer) >= 1.8
-- OS-specific dependencies:
+* Linux, Mac OS, or [WSL on Windows](https://learn.microsoft.com/en-us/windows/wsl/install)  [Ubuntu <= 22.04]
+* [Docker](https://docs.docker.com/engine/install/) (For those on MacOS, make sure to allow the default Docker socket to be used from advanced settings!)
+* [Python](https://www.python.org/downloads/) = 3.12
+* [NodeJS](https://nodejs.org/en/download/package-manager) >= 18.17.1
+* [Poetry](https://python-poetry.org/docs/#installing-with-the-official-installer) >= 1.8
+* OS-specific dependencies:
   - Ubuntu: build-essential => `sudo apt-get install build-essential`
   - WSL: netcat => `sudo apt-get install netcat`
 
 Make sure you have all these dependencies installed before moving on to `make build`.
 
 #### Develop without sudo access
-
 If you want to develop without system admin/sudo access to upgrade/install `Python` and/or `NodeJs`, you can use `conda` or `mamba` to manage the packages for you:
 
 ```bash
@@ -35,7 +31,6 @@ mamba install conda-forge::poetry
 ```
 
 ### 2. Build and Setup The Environment
-
 Begin by building the project which includes setting up the environment and installing dependencies. This step ensures that OpenHands is ready to run on your system:
 
 ```bash
@@ -43,65 +38,55 @@ make build
 ```
 
 ### 3. Configuring the Language Model
-
-OpenHands supports a diverse array of Language Models (LMs) through the powerful [litellm](https://docs.litellm.ai) library.
-By default, we've chosen Claude Sonnet 3.5 as our go-to model, but the world is your oyster! You can unleash the
-potential of any other LM that piques your interest.
+OpenHands supports a diverse array of Language Models (LMs) through the powerful [litellm](https://docs.litellm.ai) library. By default, we've chosen the mighty GPT-4 from OpenAI as our go-to model, but the world is your oyster! You can unleash the potential of Anthropic's suave Claude, the enigmatic Llama, or any other LM that piques your interest.
 
 To configure the LM of your choice, run:
 
-```bash
-make setup-config
-```
+   ```bash
+   make setup-config
+   ```
 
-This command will prompt you to enter the LLM API key, model name, and other variables ensuring that OpenHands is tailored to your specific needs. Note that the model name will apply only when you run headless. If you use the UI, please set the model in the UI.
+   This command will prompt you to enter the LLM API key, model name, and other variables ensuring that OpenHands is tailored to your specific needs. Note that the model name will apply only when you run headless. If you use the UI, please set the model in the UI.
 
-Note: If you have previously run OpenHands using the docker command, you may have already set some environmental variables in your terminal. The final configurations are set from highest to lowest priority:
-Environment variables > config.toml variables > default variables
+   Note: If you have previously run OpenHands using the docker command, you may have already set some environmental variables in your terminal. The final configurations are set from highest to lowest priority:
+   Environment variables > config.toml variables > default variables
 
 **Note on Alternative Models:**
-See [our documentation](https://docs.all-hands.dev/modules/usage/llms) for recommended models.
+Some alternative models may prove more challenging to tame than others. Fear not, brave adventurer! We shall soon unveil LLM-specific documentation to guide you on your quest.
+And if you've already mastered the art of wielding a model other than OpenAI's GPT, we encourage you to share your setup instructions with us by creating instructions and adding it [to our documentation](https://github.com/All-Hands-AI/OpenHands/tree/main/docs/modules/usage/llms).
+
+For a full list of the LM providers and models available, please consult the [litellm documentation](https://docs.litellm.ai/docs/providers).
 
 ### 4. Running the application
-
 #### Option A: Run the Full Application
-
-Once the setup is complete, this command starts both the backend and frontend servers, allowing you to interact with OpenHands:
-
+Once the setup is complete, launching OpenHands is as simple as running a single command. This command starts both the backend and frontend servers seamlessly, allowing you to interact with OpenHands:
 ```bash
 make run
 ```
 
 #### Option B: Individual Server Startup
-
 - **Start the Backend Server:** If you prefer, you can start the backend server independently to focus on backend-related tasks or configurations.
-
-  ```bash
-  make start-backend
-  ```
+    ```bash
+    make start-backend
+    ```
 
 - **Start the Frontend Server:** Similarly, you can start the frontend server on its own to work on frontend-related components or interface enhancements.
-  ```bash
-  make start-frontend
-  ```
+    ```bash
+    make start-frontend
+    ```
 
 ### 6. LLM Debugging
-
-If you encounter any issues with the Language Model (LM) or you're simply curious, export DEBUG=1 in the environment and restart the backend.
-OpenHands will log the prompts and responses in the logs/llm/CURRENT_DATE directory, allowing you to identify the causes.
+If you encounter any issues with the Language Model (LM) or you're simply curious, you can inspect the actual LLM prompts and responses. To do so, export DEBUG=1 in the environment and restart the backend.
+OpenHands will then log the prompts and responses in the logs/llm/CURRENT_DATE directory, allowing you to identify the causes.
 
 ### 7. Help
-
-Need help or info on available targets and commands? Use the help command for all the guidance you need with OpenHands.
-
+Need assistance or information on available targets and commands? The help command provides all the necessary guidance to ensure a smooth experience with OpenHands.
 ```bash
 make help
-```
+ ```
 
 ### 8. Testing
-
 To run tests, refer to the following:
-
 #### Unit tests
 
 ```bash
@@ -109,16 +94,13 @@ poetry run pytest ./tests/unit/test_*.py
 ```
 
 ### 9. Add or update dependency
-
-1. Add your dependency in `pyproject.toml` or use `poetry add xxx`.
-2. Update the poetry.lock file via `poetry lock --no-update`.
+1. Add your dependency in `pyproject.toml` or use `poetry add xxx`
+2. Update the poetry.lock file via `poetry lock --no-update`
 
 ### 9. Use existing Docker image
-
-To reduce build time (e.g., if no changes were made to the client-runtime component), you can use an existing Docker container image by
-setting the SANDBOX_RUNTIME_CONTAINER_IMAGE environment variable to the desired Docker image.
-
-Example: `export SANDBOX_RUNTIME_CONTAINER_IMAGE=ghcr.io/all-hands-ai/runtime:0.30-nikolaik`
+To reduce build time (e.g., if no changes were made to the client-runtime component), you can use an existing Docker container image. Follow these steps:
+1. Set the SANDBOX_RUNTIME_CONTAINER_IMAGE environment variable to the desired Docker image.
+2. Example: export SANDBOX_RUNTIME_CONTAINER_IMAGE=ghcr.io/all-hands-ai/runtime:0.9-nikolaik
 
 ## Develop inside Docker container
 
@@ -128,7 +110,7 @@ TL;DR
 make docker-dev
 ```
 
-See more details [here](./containers/dev/README.md).
+See more details [here](./containers/dev/README.md)
 
 If you are just interested in running `OpenHands` without installing all the required tools on your host.
 
@@ -144,20 +126,3 @@ cd ./containers/dev
 ```
 
 You do need [Docker](https://docs.docker.com/engine/install/) installed on your host though.
-
-## Key Documentation Resources
-
-Here's a guide to the important documentation files in the repository:
-
-- [/README.md](./README.md): Main project overview, features, and basic setup instructions
-- [/Development.md](./Development.md) (this file): Comprehensive guide for developers working on OpenHands
-- [/CONTRIBUTING.md](./CONTRIBUTING.md): Guidelines for contributing to the project, including code style and PR process
-- [/docs/DOC_STYLE_GUIDE.md](./docs/DOC_STYLE_GUIDE.md): Standards for writing and maintaining project documentation
-- [/openhands/README.md](./openhands/README.md): Details about the backend Python implementation
-- [/frontend/README.md](./frontend/README.md): Frontend React application setup and development guide
-- [/containers/README.md](./containers/README.md): Information about Docker containers and deployment
-- [/tests/unit/README.md](./tests/unit/README.md): Guide to writing and running unit tests
-- [/evaluation/README.md](./evaluation/README.md): Documentation for the evaluation framework and benchmarks
-- [/microagents/README.md](./microagents/README.md): Information about the microagents architecture and implementation
-- [/openhands/server/README.md](./openhands/server/README.md): Server implementation details and API documentation
-- [/openhands/runtime/README.md](./openhands/runtime/README.md): Documentation for the runtime environment and execution model

ISSUE_TRIAGE.md

@@ -2,31 +2,24 @@
 These are the procedures and guidelines on how issues are triaged in this repo by the maintainers.
 
 ## General
-* All issues must be tagged with **enhancement**, **bug** or **troubleshooting/help**.
-* Issues may be tagged with what it relates to (**agent quality**, **frontend**, **resolver**, etc.).
+* Most issues must be tagged with **enhancement** or **bug**
+* Issues may be tagged with what it relates to (**backend**, **frontend**, **agent quality**, etc.)
 
 ## Severity
-* **Low**: Minor issues or affecting single user.
-* **Medium**: Affecting multiple users.
-* **High**: High visibility issues or affecting many users.
-* **Critical**: Affecting all users or potential security issues.
+* **Low**: Minor issues, single user report
+* **Medium**: Affecting multiple users
+* **Critical**: Affecting all users or potential security issues
 
 ## Effort
-* Issues may be estimated with effort required (**small effort**, **medium effort**, **large effort**).
+* Issues may be estimated with effort required (**small effort**, **medium effort**, **large effort**)
 
 ## Difficulty
-* Issues with low implementation difficulty may be tagged with **good first issue**.
+* Issues with low implementation difficulty may be tagged with **good first issue**
 
 ## Not Enough Information
-* User is asked to provide more information (logs, how to reproduce, etc.) when the issue is not clear.
-* If an issue is unclear and the author does not provide more information or respond to a request,
-the issue may be closed as **not planned** (Usually after a week).
+* User is asked to provide more information (logs, how to reproduce, etc.) when the issue is not clear
+* If an issue is unclear and the author does not provide more information or respond to a request, the issue may be closed as **not planned** (Usually after a week)
 
 ## Multiple Requests/Fixes in One Issue
-* These issues will be narrowed down to one request/fix so the issue is more easily tracked and fixed.
-* Issues may be broken down into multiple issues if required.
-
-## Stale and Auto Closures
-* In order to keep a maintainable backlog, issues that have no activity within 30 days are automatically marked as **Stale**.
-* If issues marked as **Stale** continue to have no activity for 7 more days, they will automatically be closed as not planned.
-* Issues may be reopened by maintainers if deemed important.
+* These issues will be narrowed down to one request/fix so the issue is more easily tracked and fixed
+* Issues may be broken down into multiple issues if required

Makefile

@@ -1,4 +1,4 @@
-SHELL=/usr/bin/env bash
+SHELL=/bin/bash
 # Makefile for OpenHands project
 
 # Variables
@@ -81,10 +81,10 @@ check-nodejs:
 	@if command -v node > /dev/null; then \
 		NODE_VERSION=$(shell node --version | sed -E 's/v//g'); \
 		IFS='.' read -r -a NODE_VERSION_ARRAY <<< "$$NODE_VERSION"; \
-		if [ "$${NODE_VERSION_ARRAY[0]}" -ge 22 ]; then \
+		if [ "$${NODE_VERSION_ARRAY[0]}" -gt 18 ] || ([ "$${NODE_VERSION_ARRAY[0]}" -eq 18 ] && [ "$${NODE_VERSION_ARRAY[1]}" -gt 17 ]) || ([ "$${NODE_VERSION_ARRAY[0]}" -eq 18 ] && [ "$${NODE_VERSION_ARRAY[1]}" -eq 17 ] && [ "$${NODE_VERSION_ARRAY[2]}" -ge 1 ]); then \
 			echo "$(BLUE)Node.js $$NODE_VERSION is already installed.$(RESET)"; \
 		else \
-			echo "$(RED)Node.js 22.x or later is required. Please install Node.js 22.x or later to continue.$(RESET)"; \
+			echo "$(RED)Node.js 18.17.1 or later is required. Please install Node.js 18.17.1 or later to continue.$(RESET)"; \
 			exit 1; \
 		fi; \
 	else \
@@ -106,7 +106,7 @@ check-poetry:
 	@if command -v poetry > /dev/null; then \
 		POETRY_VERSION=$(shell poetry --version 2>&1 | sed -E 's/Poetry \(version ([0-9]+\.[0-9]+\.[0-9]+)\)/\1/'); \
 		IFS='.' read -r -a POETRY_VERSION_ARRAY <<< "$$POETRY_VERSION"; \
-		if [ $${POETRY_VERSION_ARRAY[0]} -gt 1 ] || ([ $${POETRY_VERSION_ARRAY[0]} -eq 1 ] && [ $${POETRY_VERSION_ARRAY[1]} -ge 8 ]); then \
+		if [ $${POETRY_VERSION_ARRAY[0]} -ge 1 ] && [ $${POETRY_VERSION_ARRAY[1]} -ge 8 ]; then \
 			echo "$(BLUE)$(shell poetry --version) is already installed.$(RESET)"; \
 		else \
 			echo "$(RED)Poetry 1.8 or later is required. You can install poetry by running the following command, then adding Poetry to your PATH:"; \
@@ -133,7 +133,7 @@ install-python-dependencies:
 		export HNSWLIB_NO_NATIVE=1; \
 		poetry run pip install chroma-hnswlib; \
 	fi
-	@poetry install
+	@poetry install --without llama-index
 	@if [ -f "/etc/manjaro-release" ]; then \
 		echo "$(BLUE)Detected Manjaro Linux. Installing Playwright dependencies...$(RESET)"; \
 		poetry run pip install playwright; \
@@ -190,7 +190,7 @@ build-frontend:
 # Start backend
 start-backend:
 	@echo "$(YELLOW)Starting backend...$(RESET)"
-	@poetry run uvicorn openhands.server.listen:app --host $(BACKEND_HOST) --port $(BACKEND_PORT) --reload --reload-exclude "./workspace"
+	@poetry run uvicorn openhands.server.listen:app --host $(BACKEND_HOST) --port $(BACKEND_PORT) --reload --reload-exclude "$(shell pwd)/workspace"
 
 # Start frontend
 start-frontend:
@@ -265,6 +265,35 @@ setup-config-prompts:
 	@read -p "Enter your LLM base URL [mostly used for local LLMs, leave blank if not needed - example: http://localhost:5001/v1/]: " llm_base_url; \
 	 if [[ ! -z "$$llm_base_url" ]]; then echo "base_url=\"$$llm_base_url\"" >> $(CONFIG_FILE).tmp; fi
 
+	@echo "Enter your LLM Embedding Model"; \
+		echo "Choices are:"; \
+		echo "  - openai"; \
+		echo "  - azureopenai"; \
+		echo "  - Embeddings available only with OllamaEmbedding:"; \
+		echo "    - llama2"; \
+		echo "    - mxbai-embed-large"; \
+		echo "    - nomic-embed-text"; \
+		echo "    - all-minilm"; \
+		echo "    - stable-code"; \
+		echo "    - bge-m3"; \
+		echo "    - bge-large"; \
+		echo "    - paraphrase-multilingual"; \
+		echo "    - snowflake-arctic-embed"; \
+		echo "  - Leave blank to default to 'BAAI/bge-small-en-v1.5' via huggingface"; \
+		read -p "> " llm_embedding_model; \
+		echo "embedding_model=\"$$llm_embedding_model\"" >> $(CONFIG_FILE).tmp; \
+		if [ "$$llm_embedding_model" = "llama2" ] || [ "$$llm_embedding_model" = "mxbai-embed-large" ] || [ "$$llm_embedding_model" = "nomic-embed-text" ] || [ "$$llm_embedding_model" = "all-minilm" ] || [ "$$llm_embedding_model" = "stable-code" ]; then \
+			read -p "Enter the local model URL for the embedding model (will set llm.embedding_base_url): " llm_embedding_base_url; \
+				echo "embedding_base_url=\"$$llm_embedding_base_url\"" >> $(CONFIG_FILE).tmp; \
+		elif [ "$$llm_embedding_model" = "azureopenai" ]; then \
+			read -p "Enter the Azure endpoint URL (will overwrite llm.base_url): " llm_base_url; \
+				echo "base_url=\"$$llm_base_url\"" >> $(CONFIG_FILE).tmp; \
+			read -p "Enter the Azure LLM Embedding Deployment Name: " llm_embedding_deployment_name; \
+				echo "embedding_deployment_name=\"$$llm_embedding_deployment_name\"" >> $(CONFIG_FILE).tmp; \
+			read -p "Enter the Azure API Version: " llm_api_version; \
+				echo "api_version=\"$$llm_api_version\"" >> $(CONFIG_FILE).tmp; \
+		fi
+
 
 # Develop in container
 docker-dev:

README.md

@@ -12,7 +12,7 @@
   <a href="https://codecov.io/github/All-Hands-AI/OpenHands?branch=main"><img alt="CodeCov" src="https://img.shields.io/codecov/c/github/All-Hands-AI/OpenHands?style=for-the-badge&color=blue"></a>
   <a href="https://github.com/All-Hands-AI/OpenHands/blob/main/LICENSE"><img src="https://img.shields.io/github/license/All-Hands-AI/OpenHands?style=for-the-badge&color=blue" alt="MIT License"></a>
   <br/>
-  <a href="https://join.slack.com/t/openhands-ai/shared_invite/zt-2ngejmfw6-9gW4APWOC9XUp1n~SiQ6iw"><img src="https://img.shields.io/badge/Slack-Join%20Us-red?logo=slack&logoColor=white&style=for-the-badge" alt="Join our Slack community"></a>
+  <a href="https://join.slack.com/t/opendevin/shared_invite/zt-2oikve2hu-UDxHeo8nsE69y6T7yFX_BA"><img src="https://img.shields.io/badge/Slack-Join%20Us-red?logo=slack&logoColor=white&style=for-the-badge" alt="Join our Slack community"></a>
   <a href="https://discord.gg/ESHStjSjD4"><img src="https://img.shields.io/badge/Discord-Join%20Us-purple?logo=discord&logoColor=white&style=for-the-badge" alt="Join our Discord community"></a>
   <a href="https://github.com/All-Hands-AI/OpenHands/blob/main/CREDITS.md"><img src="https://img.shields.io/badge/Project-Credits-blue?style=for-the-badge&color=FFE165&logo=github&logoColor=white" alt="Credits"></a>
   <br/>
@@ -29,59 +29,43 @@ call APIs, and yes—even copy code snippets from StackOverflow.
 
 Learn more at [docs.all-hands.dev](https://docs.all-hands.dev), or jump to the [Quick Start](#-quick-start).
 
-> [!IMPORTANT]
-> Using OpenHands for work? We'd love to chat! Fill out
-> [this short form](https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSet3VbGaz8z32gW9Wm-Grl4jpt5WgMXPgJ4EDPVmCETCBpJtQ/viewform)
-> to join our Design Partner program, where you'll get early access to commercial features and the opportunity to provide input on our product roadmap.
-
 ![App screenshot](./docs/static/img/screenshot.png)
 
 ## ⚡ Quick Start
 
-The easiest way to run OpenHands is in Docker.
-See the [Running OpenHands](https://docs.all-hands.dev/modules/usage/installation) guide for
+The easiest way to run OpenHands is in Docker. You can change `WORKSPACE_BASE` below to
+point OpenHands to existing code that you'd like to modify.
+
+See the [Installation](https://docs.all-hands.dev/modules/usage/installation) guide for
 system requirements and more information.
 
 ```bash
-docker pull docker.all-hands.dev/all-hands-ai/runtime:0.30-nikolaik
+export WORKSPACE_BASE=$(pwd)/workspace
 
-docker run -it --rm --pull=always \
-    -e SANDBOX_RUNTIME_CONTAINER_IMAGE=docker.all-hands.dev/all-hands-ai/runtime:0.30-nikolaik \
-    -e LOG_ALL_EVENTS=true \
+docker pull ghcr.io/all-hands-ai/runtime:0.11-nikolaik
+
+docker run -it --pull=always \
+    -e SANDBOX_RUNTIME_CONTAINER_IMAGE=ghcr.io/all-hands-ai/runtime:0.11-nikolaik \
+    -e SANDBOX_USER_ID=$(id -u) \
+    -e WORKSPACE_MOUNT_PATH=$WORKSPACE_BASE \
+    -v $WORKSPACE_BASE:/opt/workspace_base \
     -v /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock \
-    -v ~/.openhands-state:/.openhands-state \
     -p 3000:3000 \
     --add-host host.docker.internal:host-gateway \
-    --name openhands-app \
-    docker.all-hands.dev/all-hands-ai/openhands:0.30
+    --name openhands-app-$(date +%Y%m%d%H%M%S) \
+    ghcr.io/all-hands-ai/openhands:0.11
 ```
 
-> [!WARNING]
-> On a public network? See our [Hardened Docker Installation](https://docs.all-hands.dev/modules/usage/runtimes/docker#hardened-docker-installation) guide
-> to secure your deployment by restricting network binding and implementing additional security measures.
-
 You'll find OpenHands running at [http://localhost:3000](http://localhost:3000)!
 
-Finally, you'll need a model provider and API key.
-[Anthropic's Claude 3.5 Sonnet](https://www.anthropic.com/api) (`anthropic/claude-3-5-sonnet-20241022`)
-works best, but you have [many options](https://docs.all-hands.dev/modules/usage/llms).
+You'll need a model provider and API key. One option that works well: [Claude 3.5 Sonnet](https://www.anthropic.com/api), but you have [many options](https://docs.all-hands.dev/modules/usage/llms).
 
 ---
 
-You can also [connect OpenHands to your local filesystem](https://docs.all-hands.dev/modules/usage/runtimes#connecting-to-your-filesystem),
-run OpenHands in a scriptable [headless mode](https://docs.all-hands.dev/modules/usage/how-to/headless-mode),
-interact with it via a [friendly CLI](https://docs.all-hands.dev/modules/usage/how-to/cli-mode),
-or run it on tagged issues with [a github action](https://docs.all-hands.dev/modules/usage/how-to/github-action).
+You can also run OpenHands in a scriptable [headless mode](https://docs.all-hands.dev/modules/usage/how-to/headless-mode),
+or as an [interactive CLI](https://docs.all-hands.dev/modules/usage/how-to/cli-mode).
 
-Visit [Running OpenHands](https://docs.all-hands.dev/modules/usage/installation) for more information and setup instructions.
-
-> [!CAUTION]
-> OpenHands is meant to be run by a single user on their local workstation.
-> It is not appropriate for multi-tenant deployments where multiple users share the same instance. There is no built-in isolation or scalability.
->
-> If you're interested in running OpenHands in a multi-tenant environment, please
-> [get in touch with us](https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSet3VbGaz8z32gW9Wm-Grl4jpt5WgMXPgJ4EDPVmCETCBpJtQ/viewform)
-> for advanced deployment options.
+Visit [Installation](https://docs.all-hands.dev/modules/usage/installation) for more information and setup instructions.
 
 If you want to modify the OpenHands source code, check out [Development.md](https://github.com/All-Hands-AI/OpenHands/blob/main/Development.md).
 
@@ -90,26 +74,33 @@ Having issues? The [Troubleshooting Guide](https://docs.all-hands.dev/modules/us
 ## 📖 Documentation
 
 To learn more about the project, and for tips on using OpenHands,
-check out our [documentation](https://docs.all-hands.dev/modules/usage/getting-started).
+**check out our [documentation](https://docs.all-hands.dev/modules/usage/getting-started)**.
 
 There you'll find resources on how to use different LLM providers,
 troubleshooting resources, and advanced configuration options.
 
-## 🤝 How to Join the Community
+## 🤝 How to Contribute
 
-OpenHands is a community-driven project, and we welcome contributions from everyone. We do most of our communication
-through Slack, so this is the best place to start, but we also are happy to have you contact us on Discord or Github:
+OpenHands is a community-driven project, and we welcome contributions from everyone.
+Whether you're a developer, a researcher, or simply enthusiastic about advancing the field of
+software engineering with AI, there are many ways to get involved:
 
-- [Join our Slack workspace](https://join.slack.com/t/openhands-ai/shared_invite/zt-2ngejmfw6-9gW4APWOC9XUp1n~SiQ6iw) - Here we talk about research, architecture, and future development.
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-- [Read or post Github Issues](https://github.com/All-Hands-AI/OpenHands/issues) - Check out the issues we're working on, or add your own ideas.
+- **Code Contributions:** Help us develop new agents, core functionality, the frontend and other interfaces, or sandboxing solutions.
+- **Research and Evaluation:** Contribute to our understanding of LLMs in software engineering, participate in evaluating the models, or suggest improvements.
+- **Feedback and Testing:** Use the OpenHands toolset, report bugs, suggest features, or provide feedback on usability.
 
-See more about the community in [COMMUNITY.md](./COMMUNITY.md) or find details on contributing in [CONTRIBUTING.md](./CONTRIBUTING.md).
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+Whether you're a developer, a researcher, or simply enthusiastic about OpenHands, we'd love to have you in our community.
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 ## 📈 Progress
 
-See the monthly OpenHands roadmap [here](https://github.com/orgs/All-Hands-AI/projects/1) (updated at the maintainer's meeting at the end of each month).
-
 <p align="center">
   <a href="https://star-history.com/#All-Hands-AI/OpenHands&Date">
     <img src="https://api.star-history.com/svg?repos=All-Hands-AI/OpenHands&type=Date" width="500" alt="Star History Chart">

build.sh

@@ -1,4 +1,5 @@
-#!/usr/bin/env bash
+#!/bin/bash
 set -e
 
+cp pyproject.toml poetry.lock openhands
 poetry build -v

compose.yml

@@ -1,4 +1,4 @@
-
+#
 services:
   openhands:
     build:
@@ -7,8 +7,8 @@ services:
     image: openhands:latest
     container_name: openhands-app-${DATE:-}
     environment:
-      - SANDBOX_RUNTIME_CONTAINER_IMAGE=${SANDBOX_RUNTIME_CONTAINER_IMAGE:-docker.all-hands.dev/all-hands-ai/runtime:0.30-nikolaik}
-      #- SANDBOX_USER_ID=${SANDBOX_USER_ID:-1234} # enable this only if you want a specific non-root sandbox user but you will have to manually adjust permissions of openhands-state for this user
+      - SANDBOX_RUNTIME_CONTAINER_IMAGE=${SANDBOX_RUNTIME_CONTAINER_IMAGE:-ghcr.io/all-hands-ai/runtime:0.9-nikolaik}
+      - SANDBOX_USER_ID=${SANDBOX_USER_ID:-1234}
       - WORKSPACE_MOUNT_PATH=${WORKSPACE_BASE:-$PWD/workspace}
     ports:
       - "3000:3000"
@@ -16,7 +16,6 @@ services:
       - "host.docker.internal:host-gateway"
     volumes:
       - /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock
-      - ~/.openhands-state:/.openhands-state
       - ${WORKSPACE_BASE:-$PWD/workspace}:/opt/workspace_base
     pull_policy: build
     stdin_open: true

config.template.toml

@@ -17,39 +17,23 @@
 #modal_api_token_id = ""
 #modal_api_token_secret = ""
 
-# API key for Daytona
-#daytona_api_key = ""
-
-# Daytona Target
-#daytona_target = ""
-
 # Base path for the workspace
-#workspace_base = "./workspace"
+workspace_base = "./workspace"
 
 # Cache directory path
 #cache_dir = "/tmp/cache"
 
-# Reasoning effort for o1 models (low, medium, high, or not set)
-#reasoning_effort = "medium"
-
 # Debugging enabled
 #debug = false
 
 # Disable color in terminal output
 #disable_color = false
 
-# Path to store trajectories, can be a folder or a file
-# If it's a folder, the session id will be used as the file name
-#save_trajectory_path="./trajectories"
+# Enable saving and restoring the session when run from CLI
+#enable_cli_session = false
 
-# Whether to save screenshots in the trajectory
-# The screenshots are encoded and can make trajectory json files very large
-#save_screenshots_in_trajectory = false
-
-# Path to replay a trajectory, must be a file path
-# If provided, trajectory will be loaded and replayed before the
-# agent responds to any user instruction
-#replay_trajectory_path = ""
+# Path to store trajectories
+#trajectories_path="./trajectories"
 
 # File store path
 #file_store_path = "/tmp/file_store"
@@ -57,6 +41,9 @@
 # File store type
 #file_store = "memory"
 
+# List of allowed file extensions for uploads
+#file_uploads_allowed_extensions = [".*"]
+
 # Maximum file size for uploads, in megabytes
 #file_uploads_max_file_size_mb = 0
 
@@ -64,7 +51,7 @@
 #max_budget_per_task = 0.0
 
 # Maximum number of iterations
-#max_iterations = 250
+#max_iterations = 100
 
 # Path to mount the workspace in the sandbox
 #workspace_mount_path_in_sandbox = "/workspace"
@@ -79,7 +66,7 @@
 #run_as_openhands = true
 
 # Runtime environment
-#runtime = "docker"
+#runtime = "eventstream"
 
 # Name of the default agent
 #default_agent = "CodeActAgent"
@@ -93,17 +80,6 @@
 # List of allowed file extensions for uploads
 #file_uploads_allowed_extensions = [".*"]
 
-# Whether to enable the default LLM summarizing condenser when no condenser is specified in config
-# When true, a LLMSummarizingCondenserConfig will be used as the default condenser
-# When false, a NoOpCondenserConfig (no summarization) will be used
-#enable_default_condenser = true
-
-# Maximum number of concurrent conversations per user
-#max_concurrent_conversations = 3
-
-# Maximum age of conversations in seconds before they are automatically closed
-#conversation_max_age_seconds = 864000  # 10 days
-
 #################################### LLM #####################################
 # Configuration for LLM models (group name starts with 'llm')
 # use 'llm' for the default LLM config
@@ -118,10 +94,10 @@
 # AWS secret access key
 #aws_secret_access_key = ""
 
-# API key to use (For Headless / CLI only -  In Web this is overridden by Session Init)
-api_key = ""
+# API key to use
+api_key = "your-api-key"
 
-# API base URL (For Headless / CLI only -  In Web this is overridden by Session Init)
+# API base URL
 #base_url = ""
 
 # API version
@@ -136,6 +112,15 @@ api_key = ""
 # Custom LLM provider
 #custom_llm_provider = ""
 
+# Embedding API base URL
+#embedding_base_url = ""
+
+# Embedding deployment name
+#embedding_deployment_name = ""
+
+# Embedding model to use
+embedding_model = "local"
+
 # Maximum number of characters in an observation's content
 #max_message_chars = 10000
 
@@ -145,7 +130,7 @@ api_key = ""
 # Maximum number of output tokens
 #max_output_tokens = 0
 
-# Model to use. (For Headless / CLI only -  In Web this is overridden by Session Init)
+# Model to use
 model = "gpt-4o"
 
 # Number of retries to attempt when an operation fails with the LLM.
@@ -168,10 +153,6 @@ model = "gpt-4o"
 # Drop any unmapped (unsupported) params without causing an exception
 #drop_params = false
 
-# Modify params for litellm to do transformations like adding a default message, when a message is empty.
-# Note: this setting is global, unlike drop_params, it cannot be overridden in each call to litellm.
-#modify_params = true
-
 # Using the prompt caching feature if provided by the LLM and supported
 #caching_prompt = true
 
@@ -190,20 +171,8 @@ model = "gpt-4o"
 # If model is vision capable, this option allows to disable image processing (useful for cost reduction).
 #disable_vision = true
 
-# Custom tokenizer to use for token counting
-# https://docs.litellm.ai/docs/completion/token_usage
-#custom_tokenizer = ""
-
-# Whether to use native tool calling if supported by the model. Can be true, false, or None by default, which chooses the model's default behavior based on the evaluation.
-# ATTENTION: Based on evaluation, enabling native function calling may lead to worse results
-# in some scenarios. Use with caution and consider testing with your specific use case.
-# https://github.com/All-Hands-AI/OpenHands/pull/4711
-#native_tool_calling = None
-
-
-
 [llm.gpt4o-mini]
-api_key = ""
+api_key = "your-api-key"
 model = "gpt-4o"
 
 
@@ -214,29 +183,18 @@ model = "gpt-4o"
 # agent.CodeActAgent
 ##############################################################################
 [agent]
+# Name of the micro agent to use for this agent
+#micro_agent_name = ""
 
-# Whether the browsing tool is enabled
-codeact_enable_browsing = true
+# Memory enabled
+#memory_enabled = false
 
-# Whether the LLM draft editor is enabled
-codeact_enable_llm_editor = false
-
-# Whether the IPython tool is enabled
-codeact_enable_jupyter = true
+# Memory maximum threads
+#memory_max_threads = 3
 
 # LLM config group to use
 #llm_config = 'your-llm-config-group'
 
-# Whether to use prompt extension (e.g., microagent, repo/runtime info) at all
-#enable_prompt_extensions = true
-
-# List of microagents to disable
-#disabled_microagents = []
-
-# Whether history should be truncated to continue the session when hitting LLM context
-# length limit
-enable_history_truncation = true
-
 [agent.RepoExplorerAgent]
 # Example: use a cheaper model for RepoExplorerAgent to reduce cost, especially
 # useful when an agent doesn't demand high quality but uses a lot of tokens
@@ -258,9 +216,6 @@ llm_config = 'gpt3'
 # Use host network
 #use_host_network = false
 
-# Runtime extra build args
-#runtime_extra_build_args = ["--network=host", "--add-host=host.docker.internal:host-gateway"]
-
 # Enable auto linting after editing
 #enable_auto_lint = false
 
@@ -276,110 +231,17 @@ llm_config = 'gpt3'
 # BrowserGym environment to use for evaluation
 #browsergym_eval_env = ""
 
-# Platform to use for building the runtime image (e.g., "linux/amd64")
-#platform = ""
-
-# Force rebuild of runtime image even if it exists
-#force_rebuild_runtime = false
-
-# Runtime container image to use (if not provided, will be built from base_container_image)
-#runtime_container_image = ""
-
-# Keep runtime alive after session ends
-#keep_runtime_alive = false
-
-# Pause closed runtimes instead of stopping them
-#pause_closed_runtimes = false
-
-# Delay in seconds before closing idle runtimes
-#close_delay = 300
-
-# Remove all containers when stopping the runtime
-#rm_all_containers = false
-
-# Enable GPU support in the runtime
-#enable_gpu = false
-
-# Additional Docker runtime kwargs
-#docker_runtime_kwargs = {}
-
 #################################### Security ###################################
 # Configuration for security features
 ##############################################################################
 [security]
 
-# Enable confirmation mode (For Headless / CLI only -  In Web this is overridden by Session Init)
+# Enable confirmation mode
 #confirmation_mode = false
 
-# The security analyzer to use (For Headless / CLI only -  In Web this is overridden by Session Init)
+# The security analyzer to use
 #security_analyzer = ""
 
-# Whether to enable security analyzer
-#enable_security_analyzer = false
-
-#################################### Condenser #################################
-# Condensers control how conversation history is managed and compressed when
-# the context grows too large. Each agent uses one condenser configuration.
-##############################################################################
-[condenser]
-# The type of condenser to use. Available options:
-# - "noop": No condensing, keeps full history (default)
-# - "observation_masking": Keeps full event structure but masks older observations
-# - "recent": Keeps only recent events and discards older ones
-# - "llm": Uses an LLM to summarize conversation history
-# - "amortized": Intelligently forgets older events while preserving important context
-# - "llm_attention": Uses an LLM to prioritize most relevant context
-type = "noop"
-
-# Examples for each condenser type (uncomment and modify as needed):
-
-# 1. NoOp Condenser - No additional settings needed
-#type = "noop"
-
-# 2. Observation Masking Condenser
-#type = "observation_masking"
-# Number of most-recent events where observations will not be masked
-#attention_window = 100
-
-# 3. Recent Events Condenser
-#type = "recent"
-# Number of initial events to always keep (typically includes task description)
-#keep_first = 1
-# Maximum number of events to keep in history
-#max_events = 100
-
-# 4. LLM Summarizing Condenser
-#type = "llm"
-# Reference to an LLM config to use for summarization
-#llm_config = "condenser"
-# Number of initial events to always keep (typically includes task description)
-#keep_first = 1
-# Maximum size of history before triggering summarization
-#max_size = 100
-
-# 5. Amortized Forgetting Condenser
-#type = "amortized"
-# Number of initial events to always keep (typically includes task description)
-#keep_first = 1
-# Maximum size of history before triggering forgetting
-#max_size = 100
-
-# 6. LLM Attention Condenser
-#type = "llm_attention"
-# Reference to an LLM config to use for attention scoring
-#llm_config = "condenser"
-# Number of initial events to always keep (typically includes task description)
-#keep_first = 1
-# Maximum size of history before triggering attention mechanism
-#max_size = 100
-
-# Example of a custom LLM configuration for condensers that require an LLM
-# If not provided, it falls back to the default LLM
-#[llm.condenser]
-#model = "gpt-4o"
-#temperature = 0.1
-#max_tokens = 1024
-
 #################################### Eval ####################################
 # Configuration for the evaluation, please refer to the specific evaluation
 # plugin for the available options

containers/app/Dockerfile

@@ -26,7 +26,7 @@ RUN apt-get update -y \
 
 COPY ./pyproject.toml ./poetry.lock ./
 RUN touch README.md
-RUN export POETRY_CACHE_DIR && poetry install --without evaluation --no-root && rm -rf $POETRY_CACHE_DIR
+RUN export POETRY_CACHE_DIR && poetry install --without evaluation,llama-index --no-root && rm -rf $POETRY_CACHE_DIR
 
 FROM python:3.12.3-slim AS openhands-app
 
@@ -41,10 +41,6 @@ ENV SANDBOX_LOCAL_RUNTIME_URL=http://host.docker.internal
 ENV USE_HOST_NETWORK=false
 ENV WORKSPACE_BASE=/opt/workspace_base
 ENV OPENHANDS_BUILD_VERSION=$OPENHANDS_BUILD_VERSION
-ENV SANDBOX_USER_ID=0
-ENV FILE_STORE=local
-ENV FILE_STORE_PATH=/.openhands-state
-RUN mkdir -p $FILE_STORE_PATH
 RUN mkdir -p $WORKSPACE_BASE
 
 RUN apt-get update -y \
@@ -71,7 +67,6 @@ ENV VIRTUAL_ENV=/app/.venv \
 COPY --chown=openhands:app --chmod=770 --from=backend-builder ${VIRTUAL_ENV} ${VIRTUAL_ENV}
 RUN playwright install --with-deps chromium
 
-COPY --chown=openhands:app --chmod=770 ./microagents ./microagents
 COPY --chown=openhands:app --chmod=770 ./openhands ./openhands
 COPY --chown=openhands:app --chmod=777 ./openhands/runtime/plugins ./openhands/runtime/plugins
 COPY --chown=openhands:app --chmod=770 ./openhands/agenthub ./openhands/agenthub

containers/app/entrypoint.sh

@@ -18,11 +18,6 @@ if [ -z "$SANDBOX_USER_ID" ]; then
   exit 1
 fi
 
-if [ -z "$WORKSPACE_MOUNT_PATH" ]; then
-  # This is set to /opt/workspace in the Dockerfile. But if the user isn't mounting, we want to unset it so that OpenHands doesn't mount at all
-  unset WORKSPACE_BASE
-fi
-
 if [[ "$SANDBOX_USER_ID" -eq 0 ]]; then
   echo "Running OpenHands as root"
   export RUN_AS_OPENHANDS=false

containers/build.sh

@@ -1,4 +1,4 @@
-#!/usr/bin/env bash
+#!/bin/bash
 set -eo pipefail
 
 # Initialize variables with default values
@@ -98,9 +98,9 @@ if [[ -n "$org_name" ]]; then
   DOCKER_ORG="$org_name"
 fi
 
-# If $DOCKER_IMAGE_SOURCE_TAG is set, add it to the tags
-if [[ -n "$DOCKER_IMAGE_SOURCE_TAG" ]]; then
-  tags+=("$DOCKER_IMAGE_SOURCE_TAG")
+# If $DOCKER_IMAGE_HASH_TAG is set, add it to the tags
+if [[ -n "$DOCKER_IMAGE_HASH_TAG" ]]; then
+  tags+=("$DOCKER_IMAGE_HASH_TAG")
 fi
 # If $DOCKER_IMAGE_TAG is set, add it to the tags
 if [[ -n "$DOCKER_IMAGE_TAG" ]]; then

containers/dev/README.md

@@ -1,8 +1,5 @@
 # Develop in Docker
 
-> [!WARNING]
-> This is not officially supported and may not work.
-
 Install [Docker](https://docs.docker.com/engine/install/) on your host machine and run:
 
 ```bash

containers/dev/compose.yml

@@ -11,7 +11,7 @@ services:
       - BACKEND_HOST=${BACKEND_HOST:-"0.0.0.0"}
       - SANDBOX_API_HOSTNAME=host.docker.internal
       #
-      - SANDBOX_RUNTIME_CONTAINER_IMAGE=${SANDBOX_RUNTIME_CONTAINER_IMAGE:-ghcr.io/all-hands-ai/runtime:0.30-nikolaik}
+      - SANDBOX_RUNTIME_CONTAINER_IMAGE=${SANDBOX_RUNTIME_CONTAINER_IMAGE:-ghcr.io/all-hands-ai/runtime:0.9-nikolaik}
       - SANDBOX_USER_ID=${SANDBOX_USER_ID:-1234}
       - WORKSPACE_MOUNT_PATH=${WORKSPACE_BASE:-$PWD/workspace}
     ports:

containers/dev/dev.sh

@@ -1,4 +1,4 @@
-#!/usr/bin/env bash
+#!/bin/bash
 set -o pipefail
 
 function get_docker() {

containers/runtime/config.sh

@@ -4,4 +4,4 @@ DOCKER_BASE_DIR="./containers/runtime"
 DOCKER_IMAGE=runtime
 # These variables will be appended by the runtime_build.py script
 # DOCKER_IMAGE_TAG=
-# DOCKER_IMAGE_SOURCE_TAG=
+# DOCKER_IMAGE_HASH_TAG=

dev_config/python/ruff.toml

@@ -24,6 +24,3 @@ inline-quotes = "single"
 
 [format]
 quote-style = "single"
-
-[lint.flake8-bugbear]
-extend-immutable-calls = ["Depends", "fastapi.Depends", "fastapi.params.Depends"]

docs/DOC_STYLE_GUIDE.md

@@ -1,57 +0,0 @@
-# Documentation Style Guide
-
-## General Writing Principles
-
-- **Clarity & Conciseness**: Always prioritize clarity and brevity. Avoid unnecessary jargon or overly complex explanations.
-Keep sentences short and to the point.
-- **Gradual Complexity**: Start with the simplest, most basic setup, and then gradually introduce more advanced
-concepts and configurations.
-
-## Formatting Guidelines
-
-### Headers
-
-Use **Title Case** for the first and second level headers.
-
-Example:
-  - **Basic Usage**
-  - **Advanced Configuration Options**
-
-### Lists
-
-When listing items or options, use bullet points to enhance readability.
-
-Example:
-  - Option A
-  - Option B
-  - Option C
-
-### Procedures
-
-For instructions or processes that need to be followed in a specific order, use numbered steps.
-
-Example:
-  1. Step one: Do this.
-  2. Step two: Complete this action.
-  3. Step three: Verify the result.
-
-### Code Blocks
-
-* Use code blocks for multi-line inputs, outputs, commands and code samples.
-
-Example:
-```bash
-docker run -it \
-    -e THIS=this \
-    -e THAT=that
-    ...
-```
-
-
-### Referring to UI Elements
-
-When referencing UI elements, use ``.
-
-Example:
-1. Toggle the `Advanced` option
-2. Enter your model in the `Custom Model` textbox.

docs/README.md

@@ -1,32 +1,21 @@
-# OpenHands Documentation
+# Website
 
-This website is built using [Docusaurus](https://docusaurus.io/).
-
-When published, the content will be published at https://docs.all-hands.dev/.
+This website is built using [Docusaurus](https://docusaurus.io/), a modern static website generator.
 
 ### Installation
 
-```bash
-$ cd docs
+```
 $ yarn
 ```
 
 ### Local Development
 
 ```
-$ yarn start # for the default English version
+$ yarn start
 ```
 
 This command starts a local development server and opens up a browser window. Most changes are reflected live without having to restart the server.
 
-Alternatively, you can pass a `--locale` argument to render a specific language in dev mode as in:
-
-```
-$ yarn start --locale pt-BR # for the Brazilian Portuguese version
-$ yarn start --locale fr # for the French version
-$ yarn start --locale zh-Hans # for the Chinese Han (simplified variant) version
-```
-
 ### Build
 
 ```
@@ -35,26 +24,18 @@ $ yarn build
 
 This command generates static content into the `build` directory and can be served using any static contents hosting service.
 
-It compiles all languages.
-
 ### Deployment
 
-Open a new pull request and - when it is merged - the [deploy-docs](.github/workflows/deploy-docs.yml) GH action will take care of everything else.
+Using SSH:
 
-## Automatic Translations
-
-Translations can be automatically updated when the original English content changes, this is done by the script [`translation_updater.py`](./translation_updater.py).
-
-From the root of the repository, you can run the following:
-
-```bash
-$ export ANTHROPIC_API_KEY=<your_api_key>
-$ poetry run python docs/translation_updater.py
-# ...
-# Change detected in docs/modules/usage/getting-started.mdx
-# translating... docs/modules/usage/getting-started.mdx pt-BR
-# translation done
-# ...
+```
+$ USE_SSH=true yarn deploy
 ```
 
-This process uses `claude-3-7-sonnet-20250219` as base model and each language consumes at least ~30k input tokens and ~35k output tokens.
+Not using SSH:
+
+```
+$ GIT_USER=<Your GitHub username> yarn deploy
+```
+
+If you are using GitHub pages for hosting, this command is a convenient way to build the website and push to the `gh-pages` branch.

docs/docusaurus.config.ts

@@ -1,30 +1,30 @@
-import type * as Preset from '@docusaurus/preset-classic';
-import type { Config } from '@docusaurus/types';
-import { themes as prismThemes } from 'prism-react-renderer';
+import type * as Preset from "@docusaurus/preset-classic";
+import type { Config } from "@docusaurus/types";
+import { themes as prismThemes } from "prism-react-renderer";
 
 const config: Config = {
-  title: 'OpenHands',
-  tagline: 'Code Less, Make More',
-  favicon: 'img/logo-square.png',
+  title: "OpenHands",
+  tagline: "Code Less, Make More",
+  favicon: "img/logo-square.png",
 
   // Set the production url of your site here
-  url: 'https://docs.all-hands.dev',
-  baseUrl: '/',
+  url: "https://docs.all-hands.dev",
+  baseUrl: "/",
 
   // GitHub pages deployment config.
-  organizationName: 'All-Hands-AI',
-  projectName: 'OpenHands',
+  organizationName: "All-Hands-AI",
+  projectName: "OpenHands",
   trailingSlash: false,
 
-  onBrokenLinks: 'throw',
-  onBrokenMarkdownLinks: 'warn',
+  onBrokenLinks: "throw",
+  onBrokenMarkdownLinks: "warn",
 
   // Even if you don't use internationalization, you can use this field to set
   // useful metadata like html lang. For example, if your site is Chinese, you
   // may want to replace "en" with "zh-Hans".
   i18n: {
     defaultLocale: 'en',
-    locales: ['en', 'fr', 'zh-Hans', 'pt-BR'],
+    locales: ['en', 'fr', 'zh-Hans'],
     localeConfigs: {
       en: {
         htmlLang: 'en-GB',
@@ -38,56 +38,62 @@ const config: Config = {
   themes: ['@docusaurus/theme-mermaid'],
   presets: [
     [
-      'classic',
+      "classic",
       {
         docs: {
-          path: 'modules',
-          routeBasePath: 'modules',
-          sidebarPath: './sidebars.ts',
+          path: "modules",
+          routeBasePath: "modules",
+          sidebarPath: "./sidebars.ts",
           exclude: [
             // '**/_*.{js,jsx,ts,tsx,md,mdx}',
             // '**/_*/**',
-            '**/*.test.{js,jsx,ts,tsx}',
-            '**/__tests__/**',
+            "**/*.test.{js,jsx,ts,tsx}",
+            "**/__tests__/**",
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           type: 'localeDropdown',
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-          href: 'https://all-hands.dev',
-          label: 'Company',
-          position: 'right',
+          href: "https://all-hands.dev",
+          label: "Company",
+          position: "right",
         },
         {
-          href: 'https://github.com/All-Hands-AI/OpenHands',
-          label: 'GitHub',
-          position: 'right',
+          href: "https://github.com/All-Hands-AI/OpenHands",
+          label: "GitHub",
+          position: "right",
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       ],
     },

docs/i18n/fr/code.json

@@ -402,26 +402,5 @@
   "theme.unlistedContent.message": {
     "message": "Cette page n'est pas répertoriée. Les moteurs de recherche ne l'indexeront pas, et seuls les utilisateurs ayant un lien direct peuvent y accéder.",
     "description": "The unlisted content banner message"
-  },
-  "Use AI to tackle the toil in your backlog. Our agents have all the same tools as a human developer: they can modify code, run commands, browse the web, call APIs, and yes-even copy code snippets from StackOverflow.": {
-    "message": "Utilisez l'IA pour gérer les tâches répétitives de votre backlog. Nos agents disposent des mêmes outils qu'un développeur humain : ils peuvent modifier du code, exécuter des commandes, naviguer sur le web, appeler des API et même copier des extraits de code depuis StackOverflow."
-  },
-  "Get started with OpenHands.": {
-    "message": "Commencer avec OpenHands"
-  },
-  "Most Popular Links": {
-    "message": "Liens Populaires"
-  },
-  "Customizing OpenHands to a repository": {
-    "message": "Personnaliser OpenHands pour un dépôt"
-  },
-  "Integrating OpenHands with Github": {
-    "message": "Intégrer OpenHands avec Github"
-  },
-  "Recommended models to use": {
-    "message": "Modèles recommandés"
-  },
-  "Connecting OpenHands to your filesystem": {
-    "message": "Connecter OpenHands à votre système de fichiers"
   }
 }

docs/i18n/fr/docusaurus-plugin-content-docs/current/python/python.md

@@ -1,5 +1,3 @@
-
-
 # Documentation Python
 
-La documentation apparaîtra ici après le déploiement.
+Les documents apparaîtront ici après le déploiement.

docs/i18n/fr/docusaurus-plugin-content-docs/current/usage/about.md

@@ -1,28 +1,53 @@
+---
+sidebar_position: 7
+---
 
+# 📚 Divers {#misc}
 
-# À propos d'OpenHands
+## ⭐️ Stratégie de Recherche {#research-strategy}
 
-## Stratégie de recherche
+La réalisation d'une réplication complète des applications de production avec les LLM est une entreprise complexe. Notre stratégie implique :
 
-La réplication complète d'applications de niveau production avec des LLM est une entreprise complexe. Notre stratégie implique :
+1. **Recherche Technique de Base :** Se concentrer sur la recherche fondamentale pour comprendre et améliorer les aspects techniques de la génération et de la gestion de code.
+2. **Compétences Spécialisées :** Améliorer l'efficacité des composants de base grâce à la curation des données, aux méthodes de formation, et plus encore.
+3. **Planification des Tâches :** Développer des capacités pour la détection de bogues, la gestion du code source et l'optimisation.
+4. **Évaluation :** Établir des métriques d'évaluation complètes pour mieux comprendre et améliorer nos modèles.
 
-1. **Recherche technique fondamentale :** Se concentrer sur la recherche fondamentale pour comprendre et améliorer les aspects techniques de la génération et de la gestion du code
-2. **Capacités spécialisées :** Améliorer l'efficacité des composants de base grâce à la curation des données, aux méthodes d'entraînement, et plus encore
-3. **Planification des tâches :** Développer des capacités pour la détection des bugs, la gestion des bases de code et l'optimisation
-4. **Évaluation :** Établir des métriques d'évaluation complètes pour mieux comprendre et améliorer nos modèles
+## 🚧 Agent Par Défaut {#default-agent}
 
-## Agent par défaut
+- Notre agent par défaut est actuellement le CodeActAgent, capable de générer du code et de gérer des fichiers. Nous travaillons sur d'autres implémentations d'agents, y compris [SWE Agent](https://swe-agent.com/). Vous pouvez [lire à propos de notre ensemble actuel d'agents ici](./agents).
 
-Notre Agent par défaut est actuellement le [CodeActAgent](agents), qui est capable de générer du code et de gérer des fichiers.
+## 🤝 Comment Contribuer {#how-to-contribute}
 
-## Construit avec
+OpenHands est un projet communautaire, et nous accueillons les contributions de tout le monde. Que vous soyez développeur, chercheur, ou simplement enthousiaste à l'idée de faire progresser le domaine de l'ingénierie logicielle avec l'IA, il existe de nombreuses façons de vous impliquer :
 
-OpenHands est construit en utilisant une combinaison de frameworks et de bibliothèques puissants, fournissant une base solide pour son développement. Voici les principales technologies utilisées dans le projet :
+- **Contributions de Code :** Aidez-nous à développer les fonctionnalités de base, l'interface frontend ou les solutions de sandboxing.
+- **Recherche et Évaluation :** Contribuez à notre compréhension des LLM en ingénierie logicielle, participez à l'évaluation des modèles ou suggérez des améliorations.
+- **Retour d'Information et Tests :** Utilisez l'ensemble d'outils OpenHands, signalez des bogues, suggérez des fonctionnalités ou fournissez des retours sur l'ergonomie.
+
+Pour plus de détails, veuillez consulter [ce document](https://github.com/All-Hands-AI/OpenHands/blob/main/CONTRIBUTING.md).
+
+## 🤖 Rejoignez Notre Communauté {#join-our-community}
+
+Nous avons maintenant à la fois un espace de travail Slack pour la collaboration sur la construction d'OpenHands et un serveur Discord pour discuter de tout ce qui est lié, par exemple, à ce projet, aux LLM, aux agents, etc.
+
+- [Espace de travail Slack](https://join.slack.com/t/opendevin/shared_invite/zt-2oikve2hu-UDxHeo8nsE69y6T7yFX_BA)
+- [Serveur Discord](https://discord.gg/ESHStjSjD4)
+
+Si vous souhaitez contribuer, n'hésitez pas à rejoindre notre communauté. Simplifions l'ingénierie logicielle ensemble !
+
+🐚 **Codez moins, créez plus avec OpenHands.**
+
+[![Star History Chart](https://api.star-history.com/svg?repos=All-Hands-AI/OpenHands&type=Date)](https://star-history.com/#All-Hands-AI/OpenHands&Date)
+
+## 🛠️ Construit Avec {#built-with}
+
+OpenHands est construit en utilisant une combinaison de cadres et de bibliothèques puissants, offrant une base robuste pour son développement. Voici les technologies clés utilisées dans le projet :
 
 ![FastAPI](https://img.shields.io/badge/FastAPI-black?style=for-the-badge) ![uvicorn](https://img.shields.io/badge/uvicorn-black?style=for-the-badge) ![LiteLLM](https://img.shields.io/badge/LiteLLM-black?style=for-the-badge) ![Docker](https://img.shields.io/badge/Docker-black?style=for-the-badge) ![Ruff](https://img.shields.io/badge/Ruff-black?style=for-the-badge) ![MyPy](https://img.shields.io/badge/MyPy-black?style=for-the-badge) ![LlamaIndex](https://img.shields.io/badge/LlamaIndex-black?style=for-the-badge) ![React](https://img.shields.io/badge/React-black?style=for-the-badge)
 
-Veuillez noter que la sélection de ces technologies est en cours et que des technologies supplémentaires peuvent être ajoutées ou des technologies existantes peuvent être supprimées à mesure que le projet évolue. Nous nous efforçons d'adopter les outils les plus appropriés et les plus efficaces pour améliorer les capacités d'OpenHands.
+Veuillez noter que la sélection de ces technologies est en cours, et que des technologies supplémentaires peuvent être ajoutées ou des existantes supprimées au fur et à mesure de l'évolution du projet. Nous nous efforçons d'adopter les outils les plus adaptés et efficaces pour améliorer les capacités d'OpenHands.
 
-## Licence
+## 📜 Licence {#license}
 
-Distribué sous la [Licence](https://github.com/All-Hands-AI/OpenHands/blob/main/LICENSE) MIT.
+Distribué sous la licence MIT. Voir [notre licence](https://github.com/All-Hands-AI/OpenHands/blob/main/LICENSE) pour plus d'informations.

docs/i18n/fr/docusaurus-plugin-content-docs/current/usage/agents.md

@@ -1,25 +1,98 @@
+---
+sidebar_position: 3
+---
 
+# 🧠 Agents et Capacités
 
-# 🧠 Agent Principal et Capacités
-
-## CodeActAgent
+## Agent CodeAct
 
 ### Description
 
-Cet agent implémente l'idée de CodeAct ([article](https://arxiv.org/abs/2402.01030), [tweet](https://twitter.com/xingyaow_/status/1754556835703751087)) qui consolide les **act**ions des agents LLM dans un espace d'action de **code** unifié à la fois pour la _simplicité_ et la _performance_.
+Cet agent implémente l'idée CodeAct ([article](https://arxiv.org/abs/2402.01030), [tweet](https://twitter.com/xingyaow_/status/1754556835703751087)) qui consolide les **act**ions des agents LLM en un espace d'action **code** unifié pour à la fois la _simplicité_ et la _performance_ (voir article pour plus de détails).
 
 L'idée conceptuelle est illustrée ci-dessous. À chaque tour, l'agent peut :
 
-1. **Converser** : Communiquer avec les humains en langage naturel pour demander des clarifications, des confirmations, etc.
-2. **CodeAct** : Choisir d'effectuer la tâche en exécutant du code
+1. **Converse** : Communiquer avec les humains en langage naturel pour demander des clarifications, des confirmations, etc.
+2. **CodeAct** : Choisir d'accomplir la tâche en exécutant du code
 
-- Exécuter n'importe quelle commande Linux `bash` valide
-- Exécuter n'importe quel code `Python` valide avec [un interpréteur Python interactif](https://ipython.org/). Ceci est simulé via une commande `bash`, voir le système de plugin ci-dessous pour plus de détails.
+- Exécuter toute commande `bash` Linux valide
+- Exécuter tout code `Python` valide avec [un interpréteur Python interactif](https://ipython.org/). Cela est simulé à travers la commande `bash`, voir le système de plugin ci-dessous pour plus de détails.
 
 ![image](https://github.com/All-Hands-AI/OpenHands/assets/38853559/92b622e3-72ad-4a61-8f41-8c040b6d5fb3)
 
-### Démo
+### Système de Plugin
+
+Pour rendre l'agent CodeAct plus puissant avec seulement l'accès à l'espace d'action `bash`, l'agent CodeAct exploite le système de plugins d'OpenHands:
+
+- [Plugin Jupyter](https://github.com/All-Hands-AI/OpenHands/tree/main/openhands/runtime/plugins/jupyter) : pour l'exécution d'IPython via la commande bash
+- [Plugin outil agent SWE](https://github.com/All-Hands-AI/OpenHands/tree/main/openhands/runtime/plugins/swe_agent_commands) : Outils de ligne de commande bash puissants pour les tâches de développement logiciel introduits par [swe-agent](https://github.com/princeton-nlp/swe-agent).
+
+### Démonstration
 
 https://github.com/All-Hands-AI/OpenHands/assets/38853559/f592a192-e86c-4f48-ad31-d69282d5f6ac
 
-_Exemple de CodeActAgent avec `gpt-4-turbo-2024-04-09` effectuant une tâche de science des données (régression linéaire)_.
+_Exemple de CodeActAgent avec `gpt-4-turbo-2024-04-09` effectuant une tâche de science des données (régression linéaire)_
+
+### Actions
+
+`Action`,
+`CmdRunAction`,
+`IPythonRunCellAction`,
+`AgentEchoAction`,
+`AgentFinishAction`,
+`AgentTalkAction`
+
+### Observations
+
+`CmdOutputObservation`,
+`IPythonRunCellObservation`,
+`AgentMessageObservation`,
+`UserMessageObservation`
+
+### Méthodes
+
+| Méthode          | Description                                                                                                                                     |
+| ---------------- | ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
+| `__init__`       | Initialise un agent avec `llm` et une liste de messages `list[Mapping[str, str]]`                                                                |
+| `step`           | Effectue une étape en utilisant l'agent CodeAct. Cela inclut la collecte d'informations sur les étapes précédentes et invite le modèle à exécuter une commande. |
+
+### En cours de réalisation & prochaine étape
+
+[] Support de la navigation sur le web
+[] Compléter le workflow pour l'agent CodeAct afin de soumettre des PRs Github
+
+## Agent Planificateur
+
+### Description
+
+L'agent planificateur utilise une stratégie d'incitation spéciale pour créer des plans à long terme pour résoudre les problèmes.
+L'agent reçoit ses paires action-observation précédentes, la tâche actuelle, et un indice basé sur la dernière action effectuée à chaque étape.
+
+### Actions
+
+`NullAction`,
+`CmdRunAction`,
+`BrowseURLAction`,
+`GithubPushAction`,
+`FileReadAction`,
+`FileWriteAction`,
+`AgentThinkAction`,
+`AgentFinishAction`,
+`AgentSummarizeAction`,
+`AddTaskAction`,
+`ModifyTaskAction`,
+
+### Observations
+
+`Observation`,
+`NullObservation`,
+`CmdOutputObservation`,
+`FileReadObservation`,
+`BrowserOutputObservation`
+
+### Méthodes
+
+| Méthode          | Description                                                                                                                                                                               |
+| ---------------- | ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
+| `__init__`       | Initialise un agent avec `llm`                                                                                                                                                           |
+| `step`           | Vérifie si l'étape actuelle est terminée, retourne `AgentFinishAction` si oui. Sinon, crée une incitation de planification et l'envoie au modèle pour inférence, en ajoutant le résultat comme prochaine action. |

docs/i18n/fr/docusaurus-plugin-content-docs/current/usage/architecture/backend.mdx

@@ -1,54 +0,0 @@
-
-
-# 🏛️ Architecture du Système
-
-<div style={{ textAlign: 'center' }}>
-  <img src="https://github.com/All-Hands-AI/OpenHands/assets/16201837/97d747e3-29d8-4ccb-8d34-6ad1adb17f38" alt="OpenHands System Architecture Diagram Jul 4 2024" />
-  <p><em>Diagramme de l'Architecture du Système OpenHands (4 juillet 2024)</em></p>
-</div>
-
-Ceci est une vue d'ensemble de haut niveau de l'architecture du système. Le système est divisé en deux composants principaux : le frontend et le backend. Le frontend est responsable de la gestion des interactions utilisateur et de l'affichage des résultats. Le backend est responsable de la gestion de la logique métier et de l'exécution des agents.
-
-# Architecture du Frontend {#frontend-architecture-fr}
-
-![system_architecture.svg](/img/system_architecture.svg)
-
-Cette vue d'ensemble est simplifiée pour montrer les principaux composants et leurs interactions. Pour une vue plus détaillée de l'architecture du backend, voir la section Architecture du Backend ci-dessous.
-
-# Architecture du Backend {#backend-architecture-fr}
-
-_**Avertissement** : L'architecture du backend est en cours de développement et est sujette à changement. Le diagramme suivant montre l'architecture actuelle du backend basée sur le commit indiqué dans le pied de page du diagramme._
-
-![backend_architecture.svg](/img/backend_architecture.svg)
-
-<details>
-  <summary>Mise à jour de ce Diagramme</summary>
-  <div>
-    La génération du diagramme d'architecture du backend est partiellement automatisée.
-    Le diagramme est généré à partir des indications de type dans le code en utilisant l'outil py2puml. Le diagramme est ensuite manuellement revu, ajusté et exporté en PNG et SVG.
-
-    ## Prérequis
-
-    - Environnement python fonctionnel dans lequel openhands est exécutable
-    (selon les instructions du fichier README.md à la racine du dépôt)
-    - [py2puml](https://github.com/lucsorel/py2puml) installé
-
-## Étapes
-
-1.  Générer automatiquement le diagramme en exécutant la commande suivante depuis la racine du dépôt :
-    `py2puml openhands openhands > docs/architecture/backend_architecture.puml`
-
-2.  Ouvrir le fichier généré dans un éditeur PlantUML, par ex. Visual Studio Code avec l'extension PlantUML ou [PlantText](https://www.planttext.com/)
-
-3.  Revoir le PUML généré et effectuer tous les ajustements nécessaires au diagramme (ajouter les parties manquantes, corriger les erreurs, améliorer le positionnement).
-    _py2puml crée le diagramme en se basant sur les indications de type dans le code, donc des indications manquantes ou incorrectes peuvent entraîner un diagramme incomplet ou incorrect._
-
-4.  Revoir la différence entre le nouveau diagramme et le précédent et vérifier manuellement si les changements sont corrects.
-    _S'assurer de ne pas supprimer des parties qui ont été ajoutées manuellement au diagramme par le passé et qui sont toujours pertinentes._
-
-5.  Ajouter le hash du commit qui a été utilisé pour générer le diagramme dans le pied de page du diagramme.
-
-6.  Exporter le diagramme sous forme de fichiers PNG et SVG et remplacer les diagrammes existants dans le répertoire `docs/architecture`. Cela peut être fait avec (par ex. [PlantText](https://www.planttext.com/))
-
-  </div>
-</details>

docs/i18n/fr/docusaurus-plugin-content-docs/current/usage/architecture/runtime.md

@@ -1,138 +0,0 @@
-
-
-# 📦 Runtime Docker
-
-Le Runtime Docker d'OpenHands est le composant principal qui permet l'exécution sécurisée et flexible des actions des agents d'IA.
-Il crée un environnement en bac à sable (sandbox) en utilisant Docker, où du code arbitraire peut être exécuté en toute sécurité sans risquer le système hôte.
-
-## Pourquoi avons-nous besoin d'un runtime en bac à sable ?
-
-OpenHands doit exécuter du code arbitraire dans un environnement sécurisé et isolé pour plusieurs raisons :
-
-1. Sécurité : L'exécution de code non fiable peut poser des risques importants pour le système hôte. Un environnement en bac à sable empêche le code malveillant d'accéder ou de modifier les ressources du système hôte
-2. Cohérence : Un environnement en bac à sable garantit que l'exécution du code est cohérente sur différentes machines et configurations, éliminant les problèmes du type "ça fonctionne sur ma machine"
-3. Contrôle des ressources : Le bac à sable permet un meilleur contrôle de l'allocation et de l'utilisation des ressources, empêchant les processus incontrôlés d'affecter le système hôte
-4. Isolation : Différents projets ou utilisateurs peuvent travailler dans des environnements isolés sans interférer les uns avec les autres ou avec le système hôte
-5. Reproductibilité : Les environnements en bac à sable facilitent la reproduction des bugs et des problèmes, car l'environnement d'exécution est cohérent et contrôlable
-
-## Comment fonctionne le Runtime ?
-
-Le système Runtime d'OpenHands utilise une architecture client-serveur implémentée avec des conteneurs Docker. Voici un aperçu de son fonctionnement :
-
-```mermaid
-graph TD
-    A[Image Docker personnalisée fournie par l'utilisateur] --> B[Backend OpenHands]
-    B -->|Construit| C[Image OH Runtime]
-    C -->|Lance| D[Exécuteur d'actions]
-    D -->|Initialise| E[Navigateur]
-    D -->|Initialise| F[Shell Bash]
-    D -->|Initialise| G[Plugins]
-    G -->|Initialise| L[Serveur Jupyter]
-
-    B -->|Génère| H[Agent]
-    B -->|Génère| I[EventStream]
-    I <--->|Exécute l'action pour
-    obtenir l'observation
-    via l'API REST
-    | D
-
-    H -->|Génère l'action| I
-    I -->|Obtient l'observation| H
-
-    subgraph "Conteneur Docker"
-    D
-    E
-    F
-    G
-    L
-    end
-```
-
-1. Entrée utilisateur : L'utilisateur fournit une image Docker de base personnalisée
-2. Construction de l'image : OpenHands construit une nouvelle image Docker (l'"image OH runtime") basée sur l'image fournie par l'utilisateur. Cette nouvelle image inclut le code spécifique à OpenHands, principalement le "client runtime"
-3. Lancement du conteneur : Lorsqu'OpenHands démarre, il lance un conteneur Docker en utilisant l'image OH runtime
-4. Initialisation du serveur d'exécution des actions : Le serveur d'exécution des actions initialise un `ActionExecutor` à l'intérieur du conteneur, mettant en place les composants nécessaires comme un shell bash et chargeant les plugins spécifiés
-5. Communication : Le backend OpenHands (`openhands/runtime/impl/eventstream/eventstream_runtime.py`) communique avec le serveur d'exécution des actions via une API RESTful, envoyant des actions et recevant des observations
-6. Exécution des actions : Le client runtime reçoit les actions du backend, les exécute dans l'environnement en bac à sable et renvoie les observations
-7. Retour des observations : Le serveur d'exécution des actions renvoie les résultats d'exécution au backend OpenHands sous forme d'observations
-
-
-Le rôle du client :
-- Il agit comme un intermédiaire entre le backend OpenHands et l'environnement en bac à sable
-- Il exécute différents types d'actions (commandes shell, opérations sur les fichiers, code Python, etc.) en toute sécurité dans le conteneur
-- Il gère l'état de l'environnement en bac à sable, y compris le répertoire de travail courant et les plugins chargés
-- Il formate et renvoie les observations au backend, assurant une interface cohérente pour le traitement des résultats
-
-
-## Comment OpenHands construit et maintient les images OH Runtime
-
-L'approche d'OpenHands pour la construction et la gestion des images runtime assure l'efficacité, la cohérence et la flexibilité dans la création et la maintenance des images Docker pour les environnements de production et de développement.
-
-Consultez le [code pertinent](https://github.com/All-Hands-AI/OpenHands/blob/main/openhands/runtime/utils/runtime_build.py) si vous souhaitez plus de détails.
-
-### Système de balises d'images
-
-OpenHands utilise un système à trois balises pour ses images runtime afin d'équilibrer la reproductibilité et la flexibilité.
-Les balises peuvent être dans l'un des 2 formats suivants :
-
-- **Balise versionnée** : `oh_v{openhands_version}_{base_image}` (ex : `oh_v0.9.9_nikolaik_s_python-nodejs_t_python3.12-nodejs22`)
-- **Balise de verrouillage** : `oh_v{openhands_version}_{16_digit_lock_hash}` (ex : `oh_v0.9.9_1234567890abcdef`)
-- **Balise source** : `oh_v{openhands_version}_{16_digit_lock_hash}_{16_digit_source_hash}`
-  (ex : `oh_v0.9.9_1234567890abcdef_1234567890abcdef`)
-
-
-#### Balise source - La plus spécifique
-
-Il s'agit des 16 premiers chiffres du MD5 du hash du répertoire pour le répertoire source. Cela donne un hash
-uniquement pour la source d'openhands
-
-
-#### Balise de verrouillage
-
-Ce hash est construit à partir des 16 premiers chiffres du MD5 de :
-- Le nom de l'image de base sur laquelle l'image a été construite (ex : `nikolaik/python-nodejs:python3.12-nodejs22`)
-- Le contenu du `pyproject.toml` inclus dans l'image.
-- Le contenu du `poetry.lock` inclus dans l'image.
-
-Cela donne effectivement un hash pour les dépendances d'Openhands indépendamment du code source.
-
-#### Balise versionnée - La plus générique
-
-Cette balise est une concaténation de la version d'openhands et du nom de l'image de base (transformé pour s'adapter au standard des balises).
-
-#### Processus de construction
-
-Lors de la génération d'une image...
-
-- **Pas de reconstruction** : OpenHands vérifie d'abord si une image avec la même **balise source la plus spécifique** existe. S'il existe une telle image,
-  aucune construction n'est effectuée - l'image existante est utilisée.
-- **Reconstruction la plus rapide** : OpenHands vérifie ensuite si une image avec la **balise de verrouillage générique** existe. S'il existe une telle image,
-  OpenHands construit une nouvelle image basée sur celle-ci, en contournant toutes les étapes d'installation (comme `poetry install` et
-  `apt-get`) sauf une opération finale pour copier le code source actuel. La nouvelle image est balisée avec une
-  balise **source** uniquement.
-- **Reconstruction correcte** : Si ni une balise **source** ni une balise **de verrouillage** n'existe, une image sera construite sur la base de l'image avec la balise **versionnée**.
-  Dans l'image avec la balise versionnée, la plupart des dépendances devraient déjà être installées, ce qui permet de gagner du temps.
-- **Reconstruction la plus lente** : Si les trois balises n'existent pas, une toute nouvelle image est construite à partir de
-  l'image de base (ce qui est une opération plus lente). Cette nouvelle image est balisée avec toutes les balises **source**, **de verrouillage** et **versionnée**.
-
-Cette approche de balisage permet à OpenHands de gérer efficacement les environnements de développement et de production.
-
-1. Un code source et un Dockerfile identiques produisent toujours la même image (via des balises basées sur des hashs)
-2. Le système peut reconstruire rapidement les images lorsque des changements mineurs se produisent (en s'appuyant sur des images compatibles récentes)
-3. La balise **de verrouillage** (ex : `runtime:oh_v0.9.3_1234567890abcdef`) pointe toujours vers la dernière version pour une combinaison particulière d'image de base, de dépendances et de version d'OpenHands
-
-## Système de plugins du Runtime
-
-Le Runtime d'OpenHands prend en charge un système de plugins qui permet d'étendre les fonctionnalités et de personnaliser l'environnement d'exécution. Les plugins sont initialisés lorsque le client runtime démarre.
-
-Consultez [un exemple de plugin Jupyter ici](https://github.com/All-Hands-AI/OpenHands/blob/ecf4aed28b0cf7c18d4d8ff554883ba182fc6bdd/openhands/runtime/plugins/jupyter/__init__.py#L21-L55) si vous souhaitez implémenter votre propre plugin.
-
-*Plus de détails sur le système de plugins sont encore en construction - les contributions sont les bienvenues !*
-
-Aspects clés du système de plugins :
-
-1. Définition des plugins : Les plugins sont définis comme des classes Python qui héritent d'une classe de base `Plugin`
-2. Enregistrement des plugins : Les plugins disponibles sont enregistrés dans un dictionnaire `ALL_PLUGINS`
-3. Spécification des plugins : Les plugins sont associés à `Agent.sandbox_plugins: list[PluginRequirement]`. Les utilisateurs peuvent spécifier quels plugins charger lors de l'initialisation du runtime
-4. Initialisation : Les plugins sont initialisés de manière asynchrone lorsque le client runtime démarre
-5. Utilisation : Le client runtime peut utiliser les plugins initialisés pour étendre ses capacités (par exemple, le JupyterPlugin pour exécuter des cellules IPython)

docs/i18n/fr/docusaurus-plugin-content-docs/current/usage/configuration-options.md

@@ -1,387 +0,0 @@
-# Options de configuration
-
-Ce guide détaille toutes les options de configuration disponibles pour OpenHands, vous aidant à personnaliser son comportement et à l'intégrer avec d'autres services.
-
-:::note
-Si vous exécutez en [Mode GUI](https://docs.all-hands.dev/modules/usage/how-to/gui-mode), les paramètres disponibles dans l'interface utilisateur des paramètres auront toujours
-la priorité.
-:::
-
----
-
-# Table des matières
-
-1. [Configuration de base](#core-configuration)
-   - [Clés API](#api-keys)
-   - [Espace de travail](#workspace)
-   - [Débogage et journalisation](#debugging-and-logging)
-   - [Trajectoires](#trajectories)
-   - [Stockage de fichiers](#file-store)
-   - [Gestion des tâches](#task-management)
-   - [Configuration du bac à sable](#sandbox-configuration)
-   - [Divers](#miscellaneous)
-2. [Configuration LLM](#llm-configuration)
-   - [Informations d'identification AWS](#aws-credentials)
-   - [Configuration de l'API](#api-configuration)
-   - [Fournisseur LLM personnalisé](#custom-llm-provider)
-   - [Embeddings](#embeddings)
-   - [Gestion des messages](#message-handling)
-   - [Sélection du modèle](#model-selection)
-   - [Nouvelles tentatives](#retrying)
-   - [Options avancées](#advanced-options)
-3. [Configuration de l'agent](#agent-configuration)
-   - [Configuration de la mémoire](#memory-configuration)
-   - [Configuration LLM](#llm-configuration-1)
-   - [Configuration de l'espace d'action](#actionspace-configuration)
-   - [Utilisation du micro-agent](#microagent-usage)
-4. [Configuration du bac à sable](#sandbox-configuration-1)
-   - [Exécution](#execution)
-   - [Image de conteneur](#container-image)
-   - [Mise en réseau](#networking)
-   - [Linting et plugins](#linting-and-plugins)
-   - [Dépendances et environnement](#dependencies-and-environment)
-   - [Évaluation](#evaluation)
-5. [Configuration de sécurité](#security-configuration)
-   - [Mode de confirmation](#confirmation-mode)
-   - [Analyseur de sécurité](#security-analyzer)
-
----
-
-## Configuration de base
-
-Les options de configuration de base sont définies dans la section `[core]` du fichier `config.toml`.
-
-**Clés API**
-- `e2b_api_key`
-  - Type : `str`
-  - Valeur par défaut : `""`
-  - Description : Clé API pour E2B
-
-- `modal_api_token_id`
-  - Type : `str`
-  - Valeur par défaut : `""`
-  - Description : ID du jeton API pour Modal
-
-- `modal_api_token_secret`
-  - Type : `str`
-  - Valeur par défaut : `""`
-  - Description : Secret du jeton API pour Modal
-
-**Espace de travail**
-- `workspace_base`
-  - Type : `str`
-  - Valeur par défaut : `"./workspace"`
-  - Description : Chemin de base pour l'espace de travail
-
-- `cache_dir`
-  - Type : `str`
-  - Valeur par défaut : `"/tmp/cache"`
-  - Description : Chemin du répertoire de cache
-
-**Débogage et journalisation**
-- `debug`
-  - Type : `bool`
-  - Valeur par défaut : `false`
-  - Description : Activer le débogage
-
-- `disable_color`
-  - Type : `bool`
-  - Valeur par défaut : `false`
-  - Description : Désactiver la couleur dans la sortie du terminal
-
-**Trajectoires**
-- `save_trajectory_path`
-  - Type : `str`
-  - Valeur par défaut : `"./trajectories"`
-  - Description : Chemin pour stocker les trajectoires (peut être un dossier ou un fichier). Si c'est un dossier, les trajectoires seront enregistrées dans un fichier nommé avec l'ID de session et l'extension .json, dans ce dossier.
-
-**Stockage de fichiers**
-- `file_store_path`
-  - Type : `str`
-  - Valeur par défaut : `"/tmp/file_store"`
-  - Description : Chemin de stockage des fichiers
-
-- `file_store`
-  - Type : `str`
-  - Valeur par défaut : `"memory"`
-  - Description : Type de stockage de fichiers
-
-- `file_uploads_allowed_extensions`
-  - Type : `list of str`
-  - Valeur par défaut : `[".*"]`
-  - Description : Liste des extensions de fichiers autorisées pour les téléchargements
-
-- `file_uploads_max_file_size_mb`
-  - Type : `int`
-  - Valeur par défaut : `0`
-  - Description : Taille maximale des fichiers pour les téléchargements, en mégaoctets
-
-- `file_uploads_restrict_file_types`
-  - Type : `bool`
-  - Valeur par défaut : `false`
-  - Description : Restreindre les types de fichiers pour les téléchargements de fichiers
-
-- `file_uploads_allowed_extensions`
-  - Type : `list of str`
-  - Valeur par défaut : `[".*"]`
-  - Description : Liste des extensions de fichiers autorisées pour les téléchargements
-
-**Gestion des tâches**
-- `max_budget_per_task`
-  - Type : `float`
-  - Valeur par défaut : `0.0`
-  - Description : Budget maximal par tâche (0.0 signifie aucune limite)
-
-- `max_iterations`
-  - Type : `int`
-  - Valeur par défaut : `100`
-  - Description : Nombre maximal d'itérations
-
-**Configuration du bac à sable**
-- `workspace_mount_path_in_sandbox`
-  - Type : `str`
-  - Valeur par défaut : `"/workspace"`
-  - Description : Chemin de montage de l'espace de travail dans le bac à sable
-
-- `workspace_mount_path`
-  - Type : `str`
-  - Valeur par défaut : `""`
-  - Description : Chemin de montage de l'espace de travail
-
-- `workspace_mount_rewrite`
-  - Type : `str`
-  - Valeur par défaut : `""`
-  - Description : Chemin pour réécrire le chemin de montage de l'espace de travail. Vous pouvez généralement ignorer cela, cela fait référence à des cas spéciaux d'exécution à l'intérieur d'un autre conteneur.
-
-**Divers**
-- `run_as_openhands`
-  - Type : `bool`
-  - Valeur par défaut : `true`
-  - Description : Exécuter en tant qu'OpenHands
-
-- `runtime`
-  - Type : `str`
-  - Valeur par défaut : `"docker"`
-  - Description : Environnement d'exécution
-
-- `default_agent`
-  - Type : `str`
-  - Valeur par défaut : `"CodeActAgent"`
-  - Description : Nom de l'agent par défaut
-
-- `jwt_secret`
-  - Type : `str`
-  - Valeur par défaut : `uuid.uuid4().hex`
-  - Description : Secret JWT pour l'authentification. Veuillez le définir sur votre propre valeur.
-
-## Configuration LLM
-
-Les options de configuration LLM (Large Language Model) sont définies dans la section `[llm]` du fichier `config.toml`.
-
-Pour les utiliser avec la commande docker, passez `-e LLM_<option>`. Exemple : `-e LLM_NUM_RETRIES`.
-
-:::note
-Pour les configurations de développement, vous pouvez également définir des configurations LLM personnalisées. Voir [Configurations LLM personnalisées](./llms/custom-llm-configs) pour plus de détails.
-:::
-
-**Informations d'identification AWS**
-- `aws_access_key_id`
-  - Type : `str`
-  - Valeur par défaut : `""`
-  - Description : ID de clé d'accès AWS
-
-- `aws_region_name`
-  - Type : `str`
-  - Valeur par défaut : `""`
-  - Description : Nom de la région AWS
-
-- `aws_secret_access_key`
-  - Type : `str`
-  - Valeur par défaut : `""`
-  - Description : Clé d'accès secrète AWS
-
-**Configuration de l'API**
-- `api_key`
-  - Type : `str`
-  - Valeur par défaut : `None`
-  - Description : Clé API à utiliser
-
-- `base_url`
-  - Type : `str`
-  - Valeur par défaut : `""`
-  - Description : URL de base de l'API
-
-- `api_version`
-  - Type : `str`
-  - Valeur par défaut : `""`
-  - Description : Version de l'API
-
-- `input_cost_per_token`
-  - Type : `float`
-  - Valeur par défaut : `0.0`
-  - Description : Coût par jeton d'entrée
-
-- `output_cost_per_token`
-  - Type : `float`
-  - Valeur par défaut : `0.0`
-  - Description : Coût par jeton de sortie
-
-**Fournisseur LLM personnalisé**
-- `custom_llm_provider`
-  - Type : `str`
-  - Valeur par défaut : `""`
-  - Description : Fournisseur LLM personnalisé
-
-**Embeddings**
-- `embedding_base_url`
-  - Type : `str`
-  - Valeur par défaut : `""`
-  - Description : URL de base de l'API d'embedding
-
-- `embedding_deployment_name`
-  - Type : `str`
-  - Valeur par défaut : `""`
-  - Description : Nom du déploiement d'embedding
-
-- `embedding_model`
-  - Type : `str`
-  - Valeur par défaut : `"local"`
-  - Description : Modèle d'embedding à utiliser
-
-**Gestion des messages**
-- `max_message_chars`
-  - Type : `int`
-  - Valeur par défaut : `30000`
-  - Description : Le nombre maximum approximatif de caractères dans le contenu d'un événement inclus dans l'invite au LLM. Les observations plus grandes sont tronquées.
-
-- `max_input_tokens`
-  - Type : `int`
-  - Valeur par défaut : `0`
-  - Description : Nombre maximal de jetons d'entrée
-
-- `max_output_tokens`
-  - Type : `int`
-  - Valeur par défaut : `0`
-  - Description : Nombre maximal de jetons de sortie
-
-**Sélection du modèle**
-- `model`
-  - Type : `str`
-  - Valeur par défaut : `"claude-3-5-sonnet-20241022"`
-  - Description : Modèle à utiliser
-
-**Nouvelles tentatives**
-- `num_retries`
-  - Type : `int`
-  - Valeur par défaut : `8`
-  - Description : Nombre de nouvelles tentatives à effectuer
-
-- `retry_max_wait`
-  - Type : `int`
-  - Valeur par défaut : `120`
-  - Description : Temps d'attente maximal (en secondes) entre les tentatives de nouvelle tentative
-
-- `retry_min_wait`
-  - Type : `int`
-  - Valeur par défaut : `15`
-  - Description : Temps d'attente minimal (en secondes) entre les tentatives de nouvelle tentative
-
-- `retry_multiplier`
-  - Type : `float`
-  - Valeur par défaut : `2.0`
-  - Description : Multiplicateur pour le calcul du backoff exponentiel
-
-**Options avancées**
-- `drop_params`
-  - Type : `bool`
-  - Valeur par défaut : `false`
-  - Description : Supprimer tous les paramètres non mappés (non pris en charge) sans provoquer d'exception
-
-- `caching_prompt`
-  - Type : `bool`
-  - Valeur par défaut : `true`
-  - Description : Utiliser la fonctionnalité de mise en cache des invites si elle est fournie par le LLM et prise en charge
-
-- `ollama_base_url`
-  - Type : `str`
-  - Valeur par défaut : `""`
-  - Description : URL de base pour l'API OLLAMA
-
-- `temperature`
-  - Type : `float`
-  - Valeur par défaut : `0.0`
-  - Description : Température pour l'API
-
-- `timeout`
-  - Type : `int`
-  - Valeur par défaut : `0`
-  - Description : Délai d'expiration pour l'API
-
-- `top_p`
-  - Type : `float`
-  - Valeur par défaut : `1.0`
-  - Description : Top p pour l'API
-
-- `disable_vision`
-  - Type : `bool`
-  - Valeur par défaut : `None`
-  - Description : Si le modèle est capable de vision, cette option permet de désactiver le traitement des images (utile pour réduire les coûts)
-
-## Configuration de l'agent
-
-Les options de configuration de l'agent sont définies dans les sections `[agent]` et `[agent.<agent_name>]` du fichier `config.toml`.
-
-**Configuration de la mémoire**
-- `memory_enabled`
-  - Type : `bool`
-  - Valeur par défaut : `false`
-  - Description : Si la mémoire à long terme (embeddings) est activée
-
-- `memory_max_threads`
-  - Type : `int`
-  - Valeur par défaut : `3`
-  - Description : Le nombre maximum de threads indexant en même temps pour les embeddings
-
-**Configuration LLM**
-- `llm_config`
-  - Type : `str`
-  - Valeur par défaut : `'your-llm-config-group'`
-  - Description : Le nom de la configuration LLM à utiliser
-
-**Configuration de l'espace d'action**
-- `function_calling`
-  - Type : `bool`
-  - Valeur par défaut : `true`
-  - Description : Si l'appel de fonction est activé
-
-- `codeact_enable_browsing`
-  - Type : `bool`
-  - Valeur par défaut : `false`
-  - Description : Si le délégué de navigation est activé dans l'espace d'action (fonctionne uniquement avec l'appel de fonction)
-
-- `codeact_enable_llm_editor`
-  - Type : `bool`
-  - Valeur par défaut : `false`
-  - Description : Si l'éditeur LLM est activé dans l'espace d'action (fonctionne uniquement avec l'appel de fonction)
-
-**Utilisation du micro-agent**
-- `enable_prompt_extensions`
-  - Type : `bool`
-  - Valeur par défaut : `true`
-  - Description : Indique si l'utilisation des micro-agents est activée ou non
-
-- `disabled_microagents`
-  - Type : `list of str`
-  - Valeur par défaut : `None`
-  - Description : Liste des micro-agents à désactiver
-
-### Exécution
-- `timeout`
-  - Type : `int`
-  - Valeur par défaut : `120`
-  - Description : Délai d'expiration du bac à sable, en secondes
-
-- `user_id`
-  - Type : `int`
-  - Valeur par défaut : `1000`
-  - Description : ID de l'utilisateur du bac à sable

docs/i18n/fr/docusaurus-plugin-content-docs/current/usage/custom_sandbox_guide.md

@@ -42,11 +42,10 @@ Créez un fichier ```config.toml``` dans le répertoire OpenHands et entrez ces
 [core]
 workspace_base="./workspace"
 run_as_openhands=true
-[sandbox]
-base_container_image="image_personnalisée"
+sandbox_base_container_image="image_personnalisée"
 ```
 
-> Assurez-vous que ```base_container_image``` est défini sur le nom de votre image personnalisée précédente.
+> Assurez-vous que ```sandbox_base_container_image``` est défini sur le nom de votre image personnalisée précédente.
 
 ## Exécution
 
@@ -83,17 +82,20 @@ dockerfile_content = (
 ## Dépannage / Erreurs
 
 ### Erreur: ```useradd: UID 1000 est non unique```
-Si vous voyez cette erreur dans la sortie de la console, il s'agit du fait que OpenHands essaie de créer le utilisateur openhands dans le sandbox avec un ID d'utilisateur de 1000, cependant cet ID d'utilisateur est déjà utilisé dans l'image (pour une raison inconnue). Pour résoudre ce problème, changez la valeur du champ user_id dans le fichier config.toml en une valeur différente:
+Si vous voyez cette erreur dans la sortie de la console, il s'agit du fait que OpenHands essaie de créer le utilisateur openhands dans le sandbox avec un ID d'utilisateur de 1000, cependant cet ID d'utilisateur est déjà utilisé dans l'image (pour une raison inconnue). Pour résoudre ce problème, changez la valeur du champ sandbox_user_id dans le fichier config.toml en une valeur différente:
 
 ```toml
 [core]
 workspace_base="./workspace"
 run_as_openhands=true
-[sandbox]
-base_container_image="image_personnalisée"
-user_id="1001"
+sandbox_base_container_image="image_personnalisée"
+sandbox_user_id="1001"
 ```
 
 ### Erreurs de port d'utilisation
 
 Si vous voyez un message d'erreur indiquant que le port est utilisé ou indisponible, essayez de supprimer toutes les containers docker en cours d'exécution (exécutez `docker ps` et `docker rm` des containers concernés) puis ré-exécutez ```make run```
+
+## Discuter
+
+Pour d'autres problèmes ou questions rejoignez le [Slack](https://join.slack.com/t/opendevin/shared_invite/zt-2oikve2hu-UDxHeo8nsE69y6T7yFX_BA) ou le [Discord](https://discord.gg/ESHStjSjD4) et demandez!

docs/i18n/fr/docusaurus-plugin-content-docs/current/usage/feedback.md

@@ -1,41 +1,18 @@
+---
+sidebar_position: 6
+---
 
+# ✅ Fournir des Commentaires
 
-# ✅ Fournir des commentaires
+Lorsque vous utilisez OpenHands, vous rencontrerez sans aucun doute des cas où les choses fonctionnent bien et d'autres où elles ne fonctionnent pas. Nous vous encourageons à fournir des commentaires lorsque vous utilisez OpenHands pour aider l'équipe de développement et, peut-être plus important encore, créer un corpus ouvert d'exemples de formation pour les agents de codage -- Partagez-OpenHands !
 
-Lorsque vous utilisez OpenHands, vous rencontrerez des cas où les choses fonctionnent bien, et d'autres où elles ne fonctionnent pas. Nous vous encourageons à fournir des commentaires lorsque vous utilisez OpenHands pour aider à donner des retours à l'équipe de développement, et peut-être plus important encore, créer un corpus ouvert d'exemples d'entraînement d'agents de codage -- Share-OpenHands !
+## 📝 Comment Fournir des Commentaires
 
-## 📝 Comment fournir des commentaires
+Fournir des commentaires est simple ! Lorsque vous utilisez OpenHands, vous pouvez appuyer sur le bouton de pouce vers le haut ou vers le bas à n'importe quel moment de votre interaction. Vous serez invité à fournir votre adresse email (par exemple, afin que nous puissions vous contacter si nous voulons poser des questions de suivi), et vous pouvez choisir si vous souhaitez fournir des commentaires publiquement ou en privé.
 
-Fournir des commentaires est facile ! Lorsque vous utilisez OpenHands, vous pouvez appuyer sur le bouton pouce vers le haut ou pouce vers le bas à tout moment pendant votre interaction. Vous serez invité à fournir votre adresse e-mail (par exemple, afin que nous puissions vous contacter si nous voulons poser des questions de suivi), et vous pouvez choisir si vous souhaitez fournir des commentaires publiquement ou en privé.
+<iframe width="560" height="315" src="https://www.youtube.com/embed/5rFx-StMVV0?si=svo7xzp6LhGK_GXr" title="Lecteur vidéo YouTube" frameborder="0" allow="accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture; web-share" referrerpolicy="strict-origin-when-cross-origin" allowfullscreen></iframe>
 
-<iframe width="560" height="315" src="https://www.youtube.com/embed/5rFx-StMVV0?si=svo7xzp6LhGK_GXr" title="YouTube video player" frameborder="0" allow="accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture; web-share" referrerpolicy="strict-origin-when-cross-origin" allowfullscreen></iframe>
+## 📜 Licence de Données et Confidentialité
 
-## 📜 Utilisation des données et confidentialité
-
-### Paramètres de partage des données
-
-Lorsque vous soumettez des données, vous pouvez les soumettre publiquement ou en privé.
-
-* Les données **publiques** seront distribuées sous la licence MIT, comme OpenHands lui-même, et pourront être utilisées par la communauté pour entraîner et tester des modèles. Évidemment, les commentaires que vous pouvez rendre publics seront plus précieux pour la communauté dans son ensemble, donc lorsque vous ne traitez pas d'informations sensibles, nous vous encourageons à choisir cette option !
+* Les données **publiques** seront distribuées sous la licence MIT, comme OpenHands lui-même, et pourront être utilisées par la communauté pour former et tester des modèles. Évidemment, les commentaires que vous pouvez rendre publics seront plus précieux pour la communauté dans son ensemble, donc lorsque vous ne traitez pas d'informations sensibles, nous vous encourageons à choisir cette option !
 * Les données **privées** ne seront partagées qu'avec l'équipe OpenHands dans le but d'améliorer OpenHands.
-
-### Qui collecte et stocke les données ?
-
-Les données sont collectées et stockées par [All Hands AI](https://all-hands.dev), une entreprise fondée par les mainteneurs d'OpenHands pour soutenir et améliorer OpenHands.
-
-### Comment les données publiques seront-elles publiées ?
-
-Les données publiques seront publiées lorsque nous atteindrons des jalons fixes, tels que 1 000 exemples publics, 10 000 exemples publics, etc.
-À ce moment-là, nous suivrons le processus de publication suivant :
-
-1. Toutes les personnes qui ont contribué à des commentaires publics recevront un e-mail décrivant la publication des données et auront la possibilité de se retirer.
-2. La ou les personnes en charge de la publication des données effectueront un contrôle de la qualité des données, en supprimant les commentaires de mauvaise qualité, en supprimant les adresses e-mail des soumissionnaires et en essayant de supprimer toute information sensible.
-3. Les données seront publiées publiquement sous la licence MIT via des sites couramment utilisés tels que GitHub ou Hugging Face.
-
-### Que faire si je veux que mes données soient supprimées ?
-
-Pour les données sur les serveurs d'All Hands AI, nous sommes heureux de les supprimer sur demande :
-
-**Une pièce de données :** Si vous souhaitez supprimer une pièce de données, nous ajouterons prochainement un mécanisme pour supprimer les pièces de données en utilisant le lien et le mot de passe qui s'affichent sur l'interface lorsque vous soumettez des données.
-
-**Toutes les données :** Si vous souhaitez que toutes vos données soient supprimées, ou si vous n'avez pas l'ID et le mot de passe que vous avez reçus lors de la soumission des données, veuillez contacter `contact@all-hands.dev` à partir de l'adresse e-mail que vous avez enregistrée lorsque vous avez initialement soumis les données.

docs/i18n/fr/docusaurus-plugin-content-docs/current/usage/getting-started.mdx

@@ -1,113 +0,0 @@
-
-
-# Démarrer avec OpenHands
-
-Vous avez donc [installé OpenHands](./installation) et avez
-[configuré votre LLM](./installation#setup). Et maintenant ?
-
-OpenHands peut vous aider à aborder une grande variété de tâches d'ingénierie. Mais la technologie
-est encore nouvelle, et nous sommes loin d'avoir des agents capables de prendre en charge des tâches
-d'ingénierie vastes et compliquées sans aucune aide. Il est donc important de se faire une idée de ce que l'agent
-fait bien, et où il pourrait avoir besoin d'un coup de main.
-
-## Hello World
-
-La première chose que vous voudrez peut-être essayer est un simple exemple "hello world".
-Cela peut être plus compliqué qu'il n'y paraît !
-
-Essayez de demander à l'agent :
-> Veuillez écrire un script bash hello.sh qui affiche "hello world!"
-
-Vous devriez constater que l'agent non seulement écrit le script, mais définit également les
-permissions correctes et exécute le script pour vérifier la sortie.
-
-Vous pouvez continuer à demander à l'agent d'affiner votre code. C'est une excellente façon de
-travailler avec les agents. Commencez simplement, et itérez.
-
-> Veuillez modifier hello.sh pour qu'il accepte un nom comme premier argument, mais par défaut "world"
-
-Vous pouvez également travailler dans n'importe quel langage dont vous avez besoin, bien que l'agent puisse avoir besoin de passer du
-temps à configurer son environnement !
-
-> Veuillez convertir hello.sh en un script Ruby, et l'exécuter
-
-## Construire à partir de zéro
-
-Les agents se débrouillent exceptionnellement bien pour les tâches "greenfield" (tâches où ils n'ont pas besoin
-de contexte sur une base de code existante) et ils peuvent simplement commencer à partir de zéro.
-
-Il est préférable de commencer par une tâche simple, puis d'itérer. Il est également préférable d'être
-aussi précis que possible sur ce que vous voulez, sur la pile technologique à utiliser, etc.
-
-Par exemple, nous pourrions construire une application TODO :
-
-> Veuillez créer une application basique de liste de tâches en React. Elle devrait être uniquement frontend, et tout l'état
-> devrait être conservé dans localStorage.
-
-Nous pouvons continuer à itérer sur l'application une fois le squelette en place :
-
-> Veuillez permettre d'ajouter une date d'échéance optionnelle à chaque tâche
-
-Tout comme avec le développement normal, il est bon de commiter et de pousser votre code fréquemment.
-De cette façon, vous pouvez toujours revenir à un ancien état si l'agent dévie.
-Vous pouvez demander à l'agent de commiter et de pousser pour vous :
-
-> Veuillez commiter les changements et les pousser sur une nouvelle branche appelée "feature/due-dates"
-
-
-## Ajouter du nouveau code
-
-OpenHands peut également faire un excellent travail en ajoutant du nouveau code à une base de code existante.
-
-Par exemple, vous pouvez demander à OpenHands d'ajouter une nouvelle action GitHub à votre projet
-qui analyse votre code. OpenHands peut jeter un coup d'œil à votre base de code pour voir quel langage
-il doit utiliser, mais ensuite il peut simplement déposer un nouveau fichier dans `./github/workflows/lint.yml`
-
-> Veuillez ajouter une action GitHub qui analyse le code dans ce dépôt
-
-Certaines tâches peuvent nécessiter un peu plus de contexte. Bien qu'OpenHands puisse utiliser `ls` et `grep`
-pour rechercher dans votre base de code, fournir le contexte à l'avance lui permet d'aller plus vite,
-et plus précisément. Et cela vous coûtera moins de tokens !
-
-> Veuillez modifier ./backend/api/routes.js pour ajouter une nouvelle route qui renvoie une liste de toutes les tâches
-
-> Veuillez ajouter un nouveau composant React qui affiche une liste de Widgets dans le répertoire ./frontend/components.
-> Il devrait utiliser le composant Widget existant.
-
-## Refactoring
-
-OpenHands est excellent pour refactoriser du code existant, surtout par petits morceaux.
-Vous ne voulez probablement pas essayer de réarchitecturer toute votre base de code, mais diviser
-les longs fichiers et fonctions, renommer les variables, etc. ont tendance à très bien fonctionner.
-
-> Veuillez renommer toutes les variables à une lettre dans ./app.go
-
-> Veuillez diviser la fonction `build_and_deploy_widgets` en deux fonctions, `build_widgets` et `deploy_widgets` dans widget.php
-
-> Veuillez diviser ./api/routes.js en fichiers séparés pour chaque route
-
-## Corrections de bugs
-
-OpenHands peut également vous aider à traquer et corriger des bugs dans votre code. Mais, comme tout
-développeur le sait, la correction de bugs peut être extrêmement délicate, et souvent OpenHands aura besoin de plus de contexte.
-Cela aide si vous avez diagnostiqué le bug, mais que vous voulez qu'OpenHands comprenne la logique.
-
-> Actuellement, le champ email dans le point de terminaison `/subscribe` rejette les domaines .io. Veuillez corriger cela.
-
-> La fonction `search_widgets` dans ./app.py effectue une recherche sensible à la casse. Veuillez la rendre insensible à la casse.
-
-Il est souvent utile de faire du développement piloté par les tests lors de la correction de bugs avec un agent.
-Vous pouvez demander à l'agent d'écrire un nouveau test, puis d'itérer jusqu'à ce qu'il corrige le bug :
-
-> La fonction `hello` plante sur la chaîne vide. Veuillez écrire un test qui reproduit ce bug, puis corrigez le code pour qu'il passe.
-
-## Plus
-
-OpenHands est capable d'aider sur à peu près n'importe quelle tâche de codage. Mais il faut de la pratique
-pour en tirer le meilleur parti. N'oubliez pas de :
-* Garder vos tâches petites
-* Être aussi précis que possible
-* Fournir autant de contexte que possible
-* Commiter et pousser fréquemment
-
-Voir [Bonnes pratiques de prompting](./prompting/prompting-best-practices) pour plus de conseils sur la façon de tirer le meilleur parti d'OpenHands.

docs/i18n/fr/docusaurus-plugin-content-docs/current/usage/how-to/cli-mode.md

@@ -1,112 +0,0 @@
-
-
-# Mode CLI
-
-OpenHands peut être exécuté en mode CLI interactif, ce qui permet aux utilisateurs de démarrer une session interactive via la ligne de commande.
-
-Ce mode est différent du [mode headless](headless-mode), qui est non interactif et mieux adapté aux scripts.
-
-## Avec Python
-
-Pour démarrer une session OpenHands interactive via la ligne de commande, suivez ces étapes :
-
-1. Assurez-vous d'avoir suivi les [instructions de configuration de développement](https://github.com/All-Hands-AI/OpenHands/blob/main/Development.md).
-
-2. Exécutez la commande suivante :
-
-```bash
-poetry run python -m openhands.core.cli
-```
-
-Cette commande démarrera une session interactive où vous pourrez saisir des tâches et recevoir des réponses d'OpenHands.
-
-Vous devrez vous assurer de définir votre modèle, votre clé API et d'autres paramètres via des variables d'environnement
-[ou le fichier `config.toml`](https://github.com/All-Hands-AI/OpenHands/blob/main/config.template.toml).
-
-
-## Avec Docker
-
-Pour exécuter OpenHands en mode CLI avec Docker, suivez ces étapes :
-
-1. Définissez `WORKSPACE_BASE` sur le répertoire que vous voulez qu'OpenHands modifie :
-
-```bash
-WORKSPACE_BASE=$(pwd)/workspace
-```
-
-2. Définissez `LLM_MODEL` sur le modèle que vous voulez utiliser :
-
-```bash
-LLM_MODEL="anthropic/claude-3-5-sonnet-20241022"
-
-```
-
-3. Définissez `LLM_API_KEY` sur votre clé API :
-
-```bash
-LLM_API_KEY="sk_test_12345"
-```
-
-4. Exécutez la commande Docker suivante :
-
-```bash
-docker run -it \
-    --pull=always \
-    -e SANDBOX_RUNTIME_CONTAINER_IMAGE=docker.all-hands.dev/all-hands-ai/runtime:0.30-nikolaik \
-    -e SANDBOX_USER_ID=$(id -u) \
-    -e WORKSPACE_MOUNT_PATH=$WORKSPACE_BASE \
-    -e LLM_API_KEY=$LLM_API_KEY \
-    -e LLM_MODEL=$LLM_MODEL \
-    -v $WORKSPACE_BASE:/opt/workspace_base \
-    -v /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock \
-    --add-host host.docker.internal:host-gateway \
-    --name openhands-app-$(date +%Y%m%d%H%M%S) \
-    docker.all-hands.dev/all-hands-ai/openhands:0.30 \
-    python -m openhands.core.cli
-```
-
-Cette commande démarrera une session interactive dans Docker où vous pourrez saisir des tâches et recevoir des réponses d'OpenHands.
-
-## Exemples de commandes CLI et de sorties attendues
-
-Voici quelques exemples de commandes CLI et leurs sorties attendues :
-
-### Exemple 1 : Tâche simple
-
-```bash
-How can I help? >> Écrivez un script Python qui affiche "Hello, World!"
-```
-
-Sortie attendue :
-
-```bash
-🤖 Bien sûr ! Voici un script Python qui affiche "Hello, World!" :
-
-❯ print("Hello, World!")
-```
-
-### Exemple 2 : Commande Bash
-
-```bash
-How can I help? >> Créez un répertoire nommé "test_dir"
-```
-
-Sortie attendue :
-
-```bash
-🤖 Création d'un répertoire nommé "test_dir" :
-
-❯ mkdir test_dir
-```
-
-### Exemple 3 : Gestion des erreurs
-
-```bash
-How can I help? >> Supprimez un fichier inexistant
-```
-
-Sortie attendue :
-
-```bash
-🤖 Une erreur s'est produite. Veuillez réessayer.
-```

docs/i18n/fr/docusaurus-plugin-content-docs/current/usage/how-to/custom-sandbox-guide.md

@@ -1,62 +0,0 @@
-
-
-# Sandbox Personnalisé
-
-Le sandbox est l'endroit où l'agent effectue ses tâches. Au lieu d'exécuter des commandes directement sur votre ordinateur (ce qui pourrait être risqué), l'agent les exécute à l'intérieur d'un conteneur Docker.
-
-Le sandbox OpenHands par défaut (`python-nodejs:python3.12-nodejs22` de [nikolaik/python-nodejs](https://hub.docker.com/r/nikolaik/python-nodejs)) est livré avec certains paquets installés tels que Python et Node.js mais peut nécessiter l'installation d'autres logiciels par défaut.
-
-Vous avez deux options pour la personnalisation :
-
-1. Utiliser une image existante avec les logiciels requis.
-2. Créer votre propre image Docker personnalisée.
-
-Si vous choisissez la première option, vous pouvez passer la section `Créer Votre Image Docker`.
-
-## Créer Votre Image Docker
-
-Pour créer une image Docker personnalisée, elle doit être basée sur Debian.
-
-Par exemple, si vous voulez qu'OpenHands ait `ruby` installé, créez un `Dockerfile` avec le contenu suivant :
-
-```dockerfile
-FROM debian:latest
-
-# Installer les paquets requis
-RUN apt-get update && apt-get install -y ruby
-```
-
-Enregistrez ce fichier dans un dossier. Ensuite, construisez votre image Docker (par exemple, nommée custom-image) en naviguant vers le dossier dans le terminal et en exécutant :
-
-```bash
-docker build -t custom-image .
-```
-
-Cela produira une nouvelle image appelée `custom-image`, qui sera disponible dans Docker.
-
-> Notez que dans la configuration décrite dans ce document, OpenHands s'exécutera en tant qu'utilisateur "openhands" à l'intérieur du sandbox et donc tous les paquets installés via le docker file devraient être disponibles pour tous les utilisateurs du système, pas seulement root.
-
-## Utilisation du Workflow de Développement
-
-### Configuration
-
-Tout d'abord, assurez-vous de pouvoir exécuter OpenHands en suivant les instructions dans [Development.md](https://github.com/All-Hands-AI/OpenHands/blob/main/Development.md).
-
-### Spécifier l'Image de Base du Sandbox
-
-Dans le fichier `config.toml` dans le répertoire OpenHands, définissez `base_container_image` sur l'image que vous souhaitez utiliser. Cela peut être une image que vous avez déjà extraite ou une que vous avez construite :
-
-```bash
-[core]
-...
-[sandbox]
-base_container_image="custom-image"
-```
-
-### Exécution
-
-Exécutez OpenHands en exécutant ```make run``` dans le répertoire de niveau supérieur.
-
-## Explication Technique
-
-Veuillez vous référer à la [section image docker personnalisée de la documentation d'exécution](https://docs.all-hands.dev/modules/usage/architecture/runtime#advanced-how-openhands-builds-and-maintains-od-runtime-images) pour plus de détails.

docs/i18n/fr/docusaurus-plugin-content-docs/current/usage/how-to/debugging.md

@@ -1,73 +0,0 @@
-
-
-# Débogage
-
-Ce qui suit est destiné à servir d'introduction au débogage d'OpenHands à des fins de développement.
-
-## Serveur / VSCode
-
-Le `launch.json` suivant permettra de déboguer les éléments agent, contrôleur et serveur, mais pas le bac à sable (qui s'exécute dans docker). Il ignorera toutes les modifications à l'intérieur du répertoire `workspace/` :
-
-```
-{
-    "version": "0.2.0",
-    "configurations": [
-        {
-            "name": "OpenHands CLI",
-            "type": "debugpy",
-            "request": "launch",
-            "module": "openhands.core.cli",
-            "justMyCode": false
-        },
-        {
-            "name": "OpenHands WebApp",
-            "type": "debugpy",
-            "request": "launch",
-            "module": "uvicorn",
-            "args": [
-                "openhands.server.listen:app",
-                "--reload",
-                "--reload-exclude",
-                "${workspaceFolder}/workspace",
-                "--port",
-                "3000"
-            ],
-            "justMyCode": false
-        }
-    ]
-}
-```
-
-Des configurations de débogage plus spécifiques qui incluent plus de paramètres peuvent être spécifiées :
-
-```
-    ...
-    {
-      "name": "Debug CodeAct",
-      "type": "debugpy",
-      "request": "launch",
-      "module": "openhands.core.main",
-      "args": [
-        "-t",
-        "Demandez-moi quelle est votre tâche.",
-        "-d",
-        "${workspaceFolder}/workspace",
-        "-c",
-        "CodeActAgent",
-        "-l",
-        "llm.o1",
-        "-n",
-        "prompts"
-      ],
-      "justMyCode": false
-    }
-    ...
-```
-
-Les valeurs dans l'extrait ci-dessus peuvent être mises à jour de telle sorte que :
-
-    * *t* : la tâche
-    * *d* : le répertoire de l'espace de travail openhands
-    * *c* : l'agent
-    * *l* : la configuration LLM (prédéfinie dans config.toml)
-    * *n* : le nom de la session (par exemple, le nom du flux d'événements)

docs/i18n/fr/docusaurus-plugin-content-docs/current/usage/how-to/evaluation-harness.md

@@ -1,280 +0,0 @@
-
-
-# Évaluation
-
-Ce guide fournit un aperçu de la façon d'intégrer votre propre benchmark d'évaluation dans le framework OpenHands.
-
-## Configuration de l'environnement et de la configuration LLM
-
-Veuillez suivre les instructions [ici](https://github.com/All-Hands-AI/OpenHands/blob/main/Development.md) pour configurer votre environnement de développement local.
-OpenHands en mode développement utilise `config.toml` pour garder une trace de la plupart des configurations.
-
-Voici un exemple de fichier de configuration que vous pouvez utiliser pour définir et utiliser plusieurs LLMs :
-
-```toml
-[llm]
-# IMPORTANT : ajoutez votre clé API ici et définissez le modèle que vous souhaitez évaluer
-model = "claude-3-5-sonnet-20241022"
-api_key = "sk-XXX"
-
-[llm.eval_gpt4_1106_preview_llm]
-model = "gpt-4-1106-preview"
-api_key = "XXX"
-temperature = 0.0
-
-[llm.eval_some_openai_compatible_model_llm]
-model = "openai/MODEL_NAME"
-base_url = "https://OPENAI_COMPATIBLE_URL/v1"
-api_key = "XXX"
-temperature = 0.0
-```
-
-
-## Comment utiliser OpenHands en ligne de commande
-
-OpenHands peut être exécuté depuis la ligne de commande en utilisant le format suivant :
-
-```bash
-poetry run python ./openhands/core/main.py \
-        -i <max_iterations> \
-        -t "<task_description>" \
-        -c <agent_class> \
-        -l <llm_config>
-```
-
-Par exemple :
-
-```bash
-poetry run python ./openhands/core/main.py \
-        -i 10 \
-        -t "Écrivez-moi un script bash qui affiche hello world." \
-        -c CodeActAgent \
-        -l llm
-```
-
-Cette commande exécute OpenHands avec :
-- Un maximum de 10 itérations
-- La description de tâche spécifiée
-- En utilisant CodeActAgent
-- Avec la configuration LLM définie dans la section `llm` de votre fichier `config.toml`
-
-## Comment fonctionne OpenHands
-
-Le point d'entrée principal d'OpenHands se trouve dans `openhands/core/main.py`. Voici un flux simplifié de son fonctionnement :
-
-1. Analyse des arguments de ligne de commande et chargement de la configuration
-2. Création d'un environnement d'exécution à l'aide de `create_runtime()`
-3. Initialisation de l'agent spécifié
-4. Exécution du contrôleur à l'aide de `run_controller()`, qui :
-   - Attache l'environnement d'exécution à l'agent
-   - Exécute la tâche de l'agent
-   - Renvoie un état final une fois terminé
-
-La fonction `run_controller()` est le cœur de l'exécution d'OpenHands. Elle gère l'interaction entre l'agent, l'environnement d'exécution et la tâche, en gérant des choses comme la simulation d'entrée utilisateur et le traitement des événements.
-
-
-## Le moyen le plus simple de commencer : Explorer les benchmarks existants
-
-Nous vous encourageons à examiner les différents benchmarks d'évaluation disponibles dans le [répertoire `evaluation/benchmarks/`](https://github.com/All-Hands-AI/OpenHands/blob/main/evaluation/benchmarks) de notre dépôt.
-
-Pour intégrer votre propre benchmark, nous vous suggérons de commencer par celui qui ressemble le plus à vos besoins. Cette approche peut considérablement rationaliser votre processus d'intégration, vous permettant de vous appuyer sur les structures existantes et de les adapter à vos exigences spécifiques.
-
-## Comment créer un workflow d'évaluation
-
-
-Pour créer un workflow d'évaluation pour votre benchmark, suivez ces étapes :
-
-1. Importez les utilitaires OpenHands pertinents :
-   ```python
-    import openhands.agenthub
-    from evaluation.utils.shared import (
-        EvalMetadata,
-        EvalOutput,
-        make_metadata,
-        prepare_dataset,
-        reset_logger_for_multiprocessing,
-        run_evaluation,
-    )
-    from openhands.controller.state.state import State
-    from openhands.core.config import (
-        AppConfig,
-        SandboxConfig,
-        get_llm_config_arg,
-        parse_arguments,
-    )
-    from openhands.core.logger import openhands_logger as logger
-    from openhands.core.main import create_runtime, run_controller
-    from openhands.events.action import CmdRunAction
-    from openhands.events.observation import CmdOutputObservation, ErrorObservation
-    from openhands.runtime.runtime import Runtime
-   ```
-
-2. Créez une configuration :
-   ```python
-   def get_config(instance: pd.Series, metadata: EvalMetadata) -> AppConfig:
-       config = AppConfig(
-           default_agent=metadata.agent_class,
-           runtime='docker',
-           max_iterations=metadata.max_iterations,
-           sandbox=SandboxConfig(
-               base_container_image='your_container_image',
-               enable_auto_lint=True,
-               timeout=300,
-           ),
-       )
-       config.set_llm_config(metadata.llm_config)
-       return config
-   ```
-
-3. Initialisez l'environnement d'exécution et configurez l'environnement d'évaluation :
-   ```python
-   def initialize_runtime(runtime: Runtime, instance: pd.Series):
-       # Configurez votre environnement d'évaluation ici
-       # Par exemple, définir des variables d'environnement, préparer des fichiers, etc.
-       pass
-   ```
-
-4. Créez une fonction pour traiter chaque instance :
-   ```python
-   from openhands.utils.async_utils import call_async_from_sync
-   def process_instance(instance: pd.Series, metadata: EvalMetadata) -> EvalOutput:
-       config = get_config(instance, metadata)
-       runtime = create_runtime(config)
-       call_async_from_sync(runtime.connect)
-       initialize_runtime(runtime, instance)
-
-       instruction = get_instruction(instance, metadata)
-
-       state = run_controller(
-           config=config,
-           task_str=instruction,
-           runtime=runtime,
-           fake_user_response_fn=your_user_response_function,
-       )
-
-       # Évaluez les actions de l'agent
-       evaluation_result = await evaluate_agent_actions(runtime, instance)
-
-       return EvalOutput(
-           instance_id=instance.instance_id,
-           instruction=instruction,
-           test_result=evaluation_result,
-           metadata=metadata,
-           history=compatibility_for_eval_history_pairs(state.history),
-           metrics=state.metrics.get() if state.metrics else None,
-           error=state.last_error if state and state.last_error else None,
-       )
-   ```
-
-5. Exécutez l'évaluation :
-   ```python
-   metadata = make_metadata(llm_config, dataset_name, agent_class, max_iterations, eval_note, eval_output_dir)
-   output_file = os.path.join(metadata.eval_output_dir, 'output.jsonl')
-   instances = prepare_dataset(your_dataset, output_file, eval_n_limit)
-
-   await run_evaluation(
-       instances,
-       metadata,
-       output_file,
-       num_workers,
-       process_instance
-   )
-   ```
-
-Ce workflow configure la configuration, initialise l'environnement d'exécution, traite chaque instance en exécutant l'agent et en évaluant ses actions, puis collecte les résultats dans un objet `EvalOutput`. La fonction `run_evaluation` gère la parallélisation et le suivi de la progression.
-
-N'oubliez pas de personnaliser les fonctions `get_instruction`, `your_user_response_function` et `evaluate_agent_actions` en fonction des exigences spécifiques de votre benchmark.
-
-En suivant cette structure, vous pouvez créer un workflow d'évaluation robuste pour votre benchmark dans le framework OpenHands.
-
-
-## Comprendre la `user_response_fn`
-
-La `user_response_fn` est un composant crucial dans le workflow d'évaluation d'OpenHands. Elle simule l'interaction de l'utilisateur avec l'agent, permettant des réponses automatisées pendant le processus d'évaluation. Cette fonction est particulièrement utile lorsque vous voulez fournir des réponses cohérentes et prédéfinies aux requêtes ou actions de l'agent.
-
-
-### Workflow et interaction
-
-Le workflow correct pour gérer les actions et la `user_response_fn` est le suivant :
-
-1. L'agent reçoit une tâche et commence à la traiter
-2. L'agent émet une Action
-3. Si l'Action est exécutable (par exemple, CmdRunAction, IPythonRunCellAction) :
-   - Le Runtime traite l'Action
-   - Le Runtime renvoie une Observation
-4. Si l'Action n'est pas exécutable (généralement une MessageAction) :
-   - La `user_response_fn` est appelée
-   - Elle renvoie une réponse utilisateur simulée
-5. L'agent reçoit soit l'Observation, soit la réponse simulée
-6. Les étapes 2 à 5 se répètent jusqu'à ce que la tâche soit terminée ou que le nombre maximum d'itérations soit atteint
-
-Voici une représentation visuelle plus précise :
-
-```
-                 [Agent]
-                    |
-                    v
-               [Émettre une Action]
-                    |
-                    v
-            [L'Action est-elle exécutable ?]
-           /                       \
-         Oui                        Non
-          |                          |
-          v                          v
-     [Runtime]               [user_response_fn]
-          |                          |
-          v                          v
-  [Renvoyer une Observation]    [Réponse simulée]
-           \                        /
-            \                      /
-             v                    v
-           [L'agent reçoit le feedback]
-                    |
-                    v
-         [Continuer ou terminer la tâche]
-```
-
-Dans ce workflow :
-
-- Les actions exécutables (comme l'exécution de commandes ou de code) sont gérées directement par le Runtime
-- Les actions non exécutables (généralement lorsque l'agent veut communiquer ou demander des clarifications) sont gérées par la `user_response_fn`
-- L'agent traite ensuite le feedback, qu'il s'agisse d'une Observation du Runtime ou d'une réponse simulée de la `user_response_fn`
-
-Cette approche permet une gestion automatisée des actions concrètes et des interactions utilisateur simulées, ce qui la rend adaptée aux scénarios d'évaluation où vous voulez tester la capacité de l'agent à accomplir des tâches avec une intervention humaine minimale.
-
-### Exemple d'implémentation
-
-Voici un exemple de `user_response_fn` utilisée dans l'évaluation SWE-Bench :
-
-```python
-def codeact_user_response(state: State | None) -> str:
-    msg = (
-        'Veuillez continuer à travailler sur la tâche avec l\'approche que vous jugez appropriée.\n'
-        'Si vous pensez avoir résolu la tâche, veuillez d\'abord envoyer votre réponse à l\'utilisateur via un message, puis <execute_bash> exit </execute_bash>.\n'
-        'IMPORTANT : VOUS NE DEVEZ JAMAIS DEMANDER DE L\'AIDE HUMAINE.\n'
-    )
-
-    if state and state.history:
-        # vérifier si l'agent a essayé de parler à l'utilisateur 3 fois, si oui, faire savoir à l'agent qu'il peut abandonner
-        user_msgs = [
-            event
-            for event in state.history
-            if isinstance(event, MessageAction) and event.source == 'user'
-        ]
-        if len(user_msgs) >= 2:
-            # faire savoir à l'agent qu'il peut abandonner quand il a essayé 3 fois
-            return (
-                msg
-                + 'Si vous voulez abandonner, exécutez : <execute_bash> exit </execute_bash>.\n'
-            )
-    return msg
-```
-
-Cette fonction fait ce qui suit :
-
-1. Fournit un message standard encourageant l'agent à continuer à travailler
-2. Vérifie combien de fois l'agent a tenté de communiquer avec l'utilisateur
-3. Si l'agent a fait plusieurs tentatives, il lui donne la possibilité d'abandonner
-
-En utilisant cette fonction, vous pouvez assurer un comportement cohérent sur plusieurs exécutions d'évaluation et empêcher l'agent de rester bloqué en attendant une entrée humaine.

docs/i18n/fr/docusaurus-plugin-content-docs/current/usage/how-to/github-action.md

@@ -1,51 +0,0 @@
-
-
-# Utilisation de l'Action GitHub OpenHands
-
-Ce guide explique comment utiliser l'Action GitHub OpenHands, à la fois dans le dépôt OpenHands et dans vos propres projets.
-
-## Utilisation de l'Action dans le dépôt OpenHands
-
-Pour utiliser l'Action GitHub OpenHands dans un dépôt, vous pouvez :
-
-1. Créer un ticket dans le dépôt.
-2. Ajouter l'étiquette `fix-me` au ticket ou laisser un commentaire sur le ticket commençant par `@openhands-agent`.
-
-L'action se déclenchera automatiquement et tentera de résoudre le ticket.
-
-## Installation de l'Action dans un nouveau dépôt
-
-Pour installer l'Action GitHub OpenHands dans votre propre dépôt, suivez le [README pour le Resolver OpenHands](https://github.com/All-Hands-AI/OpenHands/blob/main/openhands/resolver/README.md).
-
-## Conseils d'utilisation
-
-### Résolution itérative
-
-1. Créez un ticket dans le dépôt.
-2. Ajoutez l'étiquette `fix-me` au ticket, ou laissez un commentaire commençant par `@openhands-agent`
-3. Examinez la tentative de résolution du ticket en vérifiant la pull request
-4. Faites un suivi avec des commentaires via des commentaires généraux, des commentaires de revue ou des commentaires de fil en ligne
-5. Ajoutez l'étiquette `fix-me` à la pull request, ou adressez un commentaire spécifique en commençant par `@openhands-agent`
-
-### Étiquette versus Macro
-
-- Étiquette (`fix-me`) : Demande à OpenHands de traiter le ticket ou la pull request dans son **intégralité**.
-- Macro (`@openhands-agent`) : Demande à OpenHands de ne considérer que la description du ticket/de la pull request et **le commentaire spécifique**.
-
-## Paramètres avancés
-
-### Ajouter des paramètres de dépôt personnalisés
-
-Vous pouvez fournir des instructions personnalisées pour OpenHands en suivant le [README pour le resolver](https://github.com/All-Hands-AI/OpenHands/blob/main/openhands/resolver/README.md#providing-custom-instructions).
-
-### Configurations personnalisées
-
-Le resolver Github vérifiera automatiquement les [secrets de dépôt](https://docs.github.com/en/actions/security-for-github-actions/security-guides/using-secrets-in-github-actions?tool=webui#creating-secrets-for-a-repository) ou les [variables de dépôt](https://docs.github.com/en/actions/writing-workflows/choosing-what-your-workflow-does/store-information-in-variables#creating-configuration-variables-for-a-repository) valides pour personnaliser son comportement.
-Les options de personnalisation que vous pouvez définir sont :
-
-| **Nom de l'attribut**            | **Type** | **Objectif**                                                                                                | **Exemple**                                          |
-|----------------------------------| -------- |-------------------------------------------------------------------------------------------------------------|------------------------------------------------------|
-| `LLM_MODEL`                      | Variable | Définir le LLM à utiliser avec OpenHands                                                                    | `LLM_MODEL="anthropic/claude-3-5-sonnet-20241022"`   |
-| `OPENHANDS_MAX_ITER`             | Variable | Définir la limite maximale pour les itérations de l'agent                                                   | `OPENHANDS_MAX_ITER=10`                              |
-| `OPENHANDS_MACRO`                | Variable | Personnaliser la macro par défaut pour invoquer le resolver                                                 | `OPENHANDS_MACRO=@resolveit`                         |
-| `OPENHANDS_BASE_CONTAINER_IMAGE` | Variable | Sandbox personnalisé ([en savoir plus](https://docs.all-hands.dev/modules/usage/how-to/custom-sandbox-guide))| `OPENHANDS_BASE_CONTAINER_IMAGE="custom_image"`      |

docs/i18n/fr/docusaurus-plugin-content-docs/current/usage/how-to/gui-mode.md

@@ -1,127 +0,0 @@
-
-
-# Mode Interface Graphique
-
-## Introduction
-
-OpenHands fournit un mode Interface Graphique (GUI) convivial pour interagir avec l'assistant IA. Ce mode offre une façon intuitive de configurer l'environnement, gérer les paramètres et communiquer avec l'IA.
-
-## Installation et Configuration
-
-1. Suivez les instructions du guide [Installation](../installation) pour installer OpenHands.
-
-2. Après avoir exécuté la commande, accédez à OpenHands à l'adresse [http://localhost:3000](http://localhost:3000).
-
-## Interagir avec l'Interface Graphique
-
-### Configuration Initiale
-
-1. Lors du premier lancement, vous verrez une fenêtre modale de paramètres.
-2. Sélectionnez un `Fournisseur LLM` et un `Modèle LLM` dans les menus déroulants.
-3. Entrez la `Clé API` correspondante pour le fournisseur choisi.
-4. Cliquez sur "Enregistrer" pour appliquer les paramètres.
-
-### Configuration du Jeton GitHub
-
-OpenHands exporte automatiquement un `GITHUB_TOKEN` vers l'environnement shell s'il est disponible. Cela peut se produire de deux manières :
-
-1. **Localement (OSS)** : L'utilisateur saisit directement son jeton GitHub
-2. **En ligne (SaaS)** : Le jeton est obtenu via l'authentification OAuth GitHub
-
-#### Configuration d'un Jeton GitHub Local
-
-1. **Générer un Personal Access Token (PAT)** :
-   - Allez dans Paramètres GitHub > Paramètres développeur > Personal Access Tokens > Tokens (classique)
-   - Cliquez sur "Générer un nouveau jeton (classique)"
-   - Portées requises :
-     - `repo` (Contrôle total des dépôts privés)
-     - `workflow` (Mettre à jour les workflows GitHub Action)
-     - `read:org` (Lire les données de l'organisation)
-
-2. **Entrer le Jeton dans OpenHands** :
-   - Cliquez sur le bouton Paramètres (icône d'engrenage) en haut à droite
-   - Accédez à la section "GitHub"
-   - Collez votre jeton dans le champ "Jeton GitHub"
-   - Cliquez sur "Enregistrer" pour appliquer les modifications
-
-#### Politiques de Jetons Organisationnels
-
-Si vous travaillez avec des dépôts organisationnels, une configuration supplémentaire peut être nécessaire :
-
-1. **Vérifier les Exigences de l'Organisation** :
-   - Les administrateurs de l'organisation peuvent appliquer des politiques de jetons spécifiques
-   - Certaines organisations exigent que les jetons soient créés avec SSO activé
-   - Consultez les [paramètres de politique de jetons](https://docs.github.com/en/organizations/managing-programmatic-access-to-your-organization/setting-a-personal-access-token-policy-for-your-organization) de votre organisation
-
-2. **Vérifier l'Accès à l'Organisation** :
-   - Allez dans les paramètres de votre jeton sur GitHub
-   - Recherchez l'organisation sous "Accès à l'organisation"
-   - Si nécessaire, cliquez sur "Activer SSO" à côté de votre organisation
-   - Terminez le processus d'autorisation SSO
-
-#### Authentification OAuth (Mode En Ligne)
-
-Lorsque vous utilisez OpenHands en mode en ligne, le flux OAuth GitHub :
-
-1. Demande les autorisations suivantes :
-   - Accès au dépôt (lecture/écriture)
-   - Gestion des workflows
-   - Accès en lecture à l'organisation
-
-2. Étapes d'authentification :
-   - Cliquez sur "Se connecter avec GitHub" lorsque vous y êtes invité
-   - Examinez les autorisations demandées
-   - Autorisez OpenHands à accéder à votre compte GitHub
-   - Si vous utilisez une organisation, autorisez l'accès à l'organisation si vous y êtes invité
-
-#### Dépannage
-
-Problèmes courants et solutions :
-
-1. **Jeton Non Reconnu** :
-   - Assurez-vous que le jeton est correctement enregistré dans les paramètres
-   - Vérifiez que le jeton n'a pas expiré
-   - Vérifiez que le jeton a les portées requises
-   - Essayez de régénérer le jeton
-
-2. **Accès à l'Organisation Refusé** :
-   - Vérifiez si SSO est requis mais non activé
-   - Vérifiez l'appartenance à l'organisation
-   - Contactez l'administrateur de l'organisation si les politiques de jetons bloquent l'accès
-
-3. **Vérifier que le Jeton Fonctionne** :
-   - L'application affichera une coche verte si le jeton est valide
-   - Essayez d'accéder à un dépôt pour confirmer les autorisations
-   - Vérifiez la console du navigateur pour tout message d'erreur
-   - Utilisez le bouton "Tester la connexion" dans les paramètres s'il est disponible
-
-### Paramètres Avancés
-
-1. Basculez sur `Options Avancées` pour accéder aux paramètres supplémentaires.
-2. Utilisez la zone de texte `Modèle Personnalisé` pour saisir manuellement un modèle s'il ne figure pas dans la liste.
-3. Spécifiez une `URL de Base` si requis par votre fournisseur LLM.
-
-### Interface Principale
-
-L'interface principale se compose de plusieurs composants clés :
-
-1. **Fenêtre de Chat** : La zone centrale où vous pouvez voir l'historique de conversation avec l'assistant IA.
-2. **Zone de Saisie** : Située en bas de l'écran, utilisez-la pour taper vos messages ou commandes à l'IA.
-3. **Bouton Envoyer** : Cliquez dessus pour envoyer votre message à l'IA.
-4. **Bouton Paramètres** : Une icône d'engrenage qui ouvre la fenêtre modale des paramètres, vous permettant d'ajuster votre configuration à tout moment.
-5. **Panneau Espace de Travail** : Affiche les fichiers et dossiers de votre espace de travail, vous permettant de naviguer et de visualiser les fichiers, ou les commandes passées de l'agent ou l'historique de navigation web.
-
-### Interagir avec l'IA
-
-1. Tapez votre question, demande ou description de tâche dans la zone de saisie.
-2. Cliquez sur le bouton d'envoi ou appuyez sur Entrée pour soumettre votre message.
-3. L'IA traitera votre saisie et fournira une réponse dans la fenêtre de chat.
-4. Vous pouvez poursuivre la conversation en posant des questions de suivi ou en fournissant des informations supplémentaires.
-
-## Conseils pour une Utilisation Efficace
-
-1. Soyez précis dans vos demandes pour obtenir les réponses les plus précises et utiles, comme décrit dans les [meilleures pratiques d'incitation](../prompting/prompting-best-practices).
-2. Utilisez le panneau d'espace de travail pour explorer la structure de votre projet.
-3. Utilisez l'un des modèles recommandés, comme décrit dans la section [LLMs](usage/llms/llms.md).
-
-N'oubliez pas que le mode Interface Graphique d'OpenHands est conçu pour rendre votre interaction avec l'assistant IA aussi fluide et intuitive que possible. N'hésitez pas à explorer ses fonctionnalités pour maximiser votre productivité.

docs/i18n/fr/docusaurus-plugin-content-docs/current/usage/how-to/headless-mode.md

@@ -1,61 +0,0 @@
-
-
-# Mode sans interface
-
-Vous pouvez exécuter OpenHands avec une seule commande, sans démarrer l'application web.
-Cela facilite l'écriture de scripts et l'automatisation des tâches avec OpenHands.
-
-Ceci est différent du [Mode CLI](cli-mode), qui est interactif et mieux adapté au développement actif.
-
-## Avec Python
-
-Pour exécuter OpenHands en mode sans interface avec Python,
-[suivez les instructions de configuration de développement](https://github.com/All-Hands-AI/OpenHands/blob/main/Development.md),
-puis exécutez :
-
-```bash
-poetry run python -m openhands.core.main -t "write a bash script that prints hi"
-```
-
-Vous devrez vous assurer de définir votre modèle, votre clé API et d'autres paramètres via des variables d'environnement
-[ou le fichier `config.toml`](https://github.com/All-Hands-AI/OpenHands/blob/main/config.template.toml).
-
-## Avec Docker
-
-1. Définissez `WORKSPACE_BASE` sur le répertoire que vous voulez qu'OpenHands modifie :
-
-```bash
-WORKSPACE_BASE=$(pwd)/workspace
-```
-
-2. Définissez `LLM_MODEL` sur le modèle que vous voulez utiliser :
-
-```bash
-LLM_MODEL="anthropic/claude-3-5-sonnet-20241022"
-
-```
-
-3. Définissez `LLM_API_KEY` sur votre clé API :
-
-```bash
-LLM_API_KEY="sk_test_12345"
-```
-
-4. Exécutez la commande Docker suivante :
-
-```bash
-docker run -it \
-    --pull=always \
-    -e SANDBOX_RUNTIME_CONTAINER_IMAGE=docker.all-hands.dev/all-hands-ai/runtime:0.30-nikolaik \
-    -e SANDBOX_USER_ID=$(id -u) \
-    -e WORKSPACE_MOUNT_PATH=$WORKSPACE_BASE \
-    -e LLM_API_KEY=$LLM_API_KEY \
-    -e LLM_MODEL=$LLM_MODEL \
-    -e LOG_ALL_EVENTS=true \
-    -v $WORKSPACE_BASE:/opt/workspace_base \
-    -v /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock \
-    --add-host host.docker.internal:host-gateway \
-    --name openhands-app-$(date +%Y%m%d%H%M%S) \
-    docker.all-hands.dev/all-hands-ai/openhands:0.30 \
-    python -m openhands.core.main -t "write a bash script that prints hi" --no-auto-continue
-```

docs/i18n/fr/docusaurus-plugin-content-docs/current/usage/how-to/persist-session-data.md

@@ -1,18 +0,0 @@
-
-
-# Persistance des données de session
-
-Avec l'installation standard, les données de session sont stockées en mémoire. Actuellement, si le service OpenHands est redémarré,
-les sessions précédentes deviennent invalides (un nouveau secret est généré) et ne sont donc pas récupérables.
-
-## Comment persister les données de session
-
-### Workflow de développement
-Dans le fichier `config.toml`, spécifiez ce qui suit :
-```
-[core]
-...
-file_store="local"
-file_store_path="/absolute/path/to/openhands/cache/directory"
-jwt_secret="secretpass"
-```

docs/i18n/fr/docusaurus-plugin-content-docs/current/usage/installation.mdx

@@ -1,57 +0,0 @@
-
-
-# Installation
-
-## Configuration système requise
-
-* Docker version 26.0.0+ ou Docker Desktop 4.31.0+.
-* Vous devez utiliser Linux ou Mac OS.
-  * Si vous êtes sous Windows, vous devez utiliser [WSL](https://learn.microsoft.com/en-us/windows/wsl/install).
-
-## Démarrer l'application
-
-La façon la plus simple d'exécuter OpenHands est avec Docker.
-
-```bash
-docker pull docker.all-hands.dev/all-hands-ai/runtime:0.30-nikolaik
-
-docker run -it --rm --pull=always \
-    -e SANDBOX_RUNTIME_CONTAINER_IMAGE=docker.all-hands.dev/all-hands-ai/runtime:0.30-nikolaik \
-    -e LOG_ALL_EVENTS=true \
-    -v /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock \
-    -p 3000:3000 \
-    --add-host host.docker.internal:host-gateway \
-    --name openhands-app \
-    docker.all-hands.dev/all-hands-ai/openhands:0.30
-```
-
-Vous pouvez également exécuter OpenHands en mode [headless scriptable](https://docs.all-hands.dev/modules/usage/how-to/headless-mode), en tant que [CLI interactive](https://docs.all-hands.dev/modules/usage/how-to/cli-mode), ou en utilisant l'[Action GitHub OpenHands](https://docs.all-hands.dev/modules/usage/how-to/github-action).
-
-## Configuration
-
-Après avoir exécuté la commande ci-dessus, vous trouverez OpenHands en cours d'exécution à l'adresse [http://localhost:3000](http://localhost:3000).
-
-Au lancement d'OpenHands, vous verrez une fenêtre modale de paramètres. Vous **devez** sélectionner un `Fournisseur LLM` et un `Modèle LLM`, et entrer une `Clé API` correspondante.
-Ces paramètres peuvent être modifiés à tout moment en sélectionnant le bouton `Paramètres` (icône d'engrenage) dans l'interface utilisateur.
-
-Si le `Modèle LLM` requis n'existe pas dans la liste, vous pouvez activer les `Options avancées` et l'entrer manuellement avec le préfixe correct
-dans la zone de texte `Modèle personnalisé`.
-Les `Options avancées` vous permettent également de spécifier une `URL de base` si nécessaire.
-
-<div style={{ display: 'flex', justifyContent: 'center', gap: '20px' }}>
-  <img src="/img/settings-screenshot.png" alt="settings-modal" width="340" />
-  <img src="/img/settings-advanced.png" alt="settings-modal" width="335" />
-</div>
-
-## Versions
-
-La commande ci-dessus récupère la version stable la plus récente d'OpenHands. Vous avez également d'autres options :
-- Pour une version spécifique, utilisez `docker.all-hands.dev/all-hands-ai/openhands:$VERSION`, en remplaçant $VERSION par le numéro de version.
-- Nous utilisons semver et publions des tags majeurs, mineurs et de patch. Ainsi, `0.9` pointera automatiquement vers la dernière version `0.9.x`, et `0` pointera vers la dernière version `0.x.x`.
-- Pour la version de développement la plus à jour, vous pouvez utiliser `docker.all-hands.dev/all-hands-ai/openhands:main`. Cette version est instable et n'est recommandée qu'à des fins de test ou de développement.
-
-Vous pouvez choisir le tag qui convient le mieux à vos besoins en fonction des exigences de stabilité et des fonctionnalités souhaitées.
-
-Pour le workflow de développement, consultez [Development.md](https://github.com/All-Hands-AI/OpenHands/blob/main/Development.md).
-
-Vous rencontrez des problèmes ? Consultez notre [Guide de dépannage](https://docs.all-hands.dev/modules/usage/troubleshooting).

docs/i18n/fr/docusaurus-plugin-content-docs/current/usage/intro.mdx

@@ -42,7 +42,7 @@ Explorez le code source d'OpenHands sur [GitHub](https://github.com/All-Hands-AI
   />
 </a>
 <br></br>
-<a href="https://join.slack.com/t/openhands-ai/shared_invite/zt-2ngejmfw6-9gW4APWOC9XUp1n~SiQ6iw">
+<a href="https://join.slack.com/t/opendevin/shared_invite/zt-2oikve2hu-UDxHeo8nsE69y6T7yFX_BA">
   <img
     src="https://img.shields.io/badge/Slack-Join%20Us-red?logo=slack&logoColor=white&style=for-the-badge"
     alt="Join our Slack community"

docs/i18n/fr/docusaurus-plugin-content-docs/current/usage/llms/azure-llms.md

@@ -1,48 +0,0 @@
-
-
-# Azure
-
-OpenHands utilise LiteLLM pour faire des appels aux modèles de chat d'Azure. Vous pouvez trouver leur documentation sur l'utilisation d'Azure comme fournisseur [ici](https://docs.litellm.ai/docs/providers/azure).
-
-## Configuration d'Azure OpenAI
-
-Lorsque vous exécutez OpenHands, vous devrez définir la variable d'environnement suivante en utilisant `-e` dans la
-[commande docker run](/modules/usage/installation#start-the-app) :
-
-```
-LLM_API_VERSION="<api-version>"              # par exemple "2023-05-15"
-```
-
-Exemple :
-```bash
-docker run -it --pull=always \
-    -e LLM_API_VERSION="2023-05-15"
-    ...
-```
-
-Ensuite, définissez les éléments suivants dans l'interface utilisateur d'OpenHands via les paramètres :
-
-:::note
-Vous aurez besoin du nom de votre déploiement ChatGPT qui peut être trouvé sur la page des déploiements dans Azure. Il est référencé comme
-&lt;deployment-name&gt; ci-dessous.
-:::
-
-* Activez `Advanced Options`
-* `Custom Model` à azure/&lt;deployment-name&gt;
-* `Base URL` à votre URL de base de l'API Azure (par exemple `https://example-endpoint.openai.azure.com`)
-* `API Key` à votre clé API Azure
-
-## Embeddings
-
-OpenHands utilise llama-index pour les embeddings. Vous pouvez trouver leur documentation sur Azure [ici](https://docs.llamaindex.ai/en/stable/api_reference/embeddings/azure_openai/).
-
-### Configuration d'Azure OpenAI
-
-Lorsque vous exécutez OpenHands, définissez les variables d'environnement suivantes en utilisant `-e` dans la
-[commande docker run](/modules/usage/installation#start-the-app) :
-
-```
-LLM_EMBEDDING_MODEL="azureopenai"
-LLM_EMBEDDING_DEPLOYMENT_NAME="<your-embedding-deployment-name>"   # par exemple "TextEmbedding...<etc>"
-LLM_API_VERSION="<api-version>"                                    # par exemple "2024-02-15-preview"
-```

docs/i18n/fr/docusaurus-plugin-content-docs/current/usage/llms/custom-llm-configs.md

@@ -1,106 +0,0 @@
-# Configurations LLM personnalisées
-
-OpenHands permet de définir plusieurs configurations LLM nommées dans votre fichier `config.toml`. Cette fonctionnalité vous permet d'utiliser différentes configurations LLM pour différents usages, comme utiliser un modèle moins coûteux pour les tâches qui ne nécessitent pas de réponses de haute qualité, ou utiliser différents modèles avec différents paramètres pour des agents spécifiques.
-
-## Comment ça fonctionne
-
-Les configurations LLM nommées sont définies dans le fichier `config.toml` en utilisant des sections qui commencent par `llm.`. Par exemple :
-
-```toml
-# Configuration LLM par défaut
-[llm]
-model = "gpt-4"
-api_key = "votre-clé-api"
-temperature = 0.0
-
-# Configuration LLM personnalisée pour un modèle moins coûteux
-[llm.gpt3]
-model = "gpt-3.5-turbo"
-api_key = "votre-clé-api"
-temperature = 0.2
-
-# Une autre configuration personnalisée avec des paramètres différents
-[llm.haute-creativite]
-model = "gpt-4"
-api_key = "votre-clé-api"
-temperature = 0.8
-top_p = 0.9
-```
-
-Chaque configuration nommée hérite de tous les paramètres de la section `[llm]` par défaut et peut remplacer n'importe lequel de ces paramètres. Vous pouvez définir autant de configurations personnalisées que nécessaire.
-
-## Utilisation des configurations personnalisées
-
-### Avec les agents
-
-Vous pouvez spécifier quelle configuration LLM un agent doit utiliser en définissant le paramètre `llm_config` dans la section de configuration de l'agent :
-
-```toml
-[agent.RepoExplorerAgent]
-# Utiliser la configuration GPT-3 moins coûteuse pour cet agent
-llm_config = 'gpt3'
-
-[agent.CodeWriterAgent]
-# Utiliser la configuration haute créativité pour cet agent
-llm_config = 'haute-creativite'
-```
-
-### Options de configuration
-
-Chaque configuration LLM nommée prend en charge toutes les mêmes options que la configuration LLM par défaut. Celles-ci incluent :
-
-- Sélection du modèle (`model`)
-- Configuration de l'API (`api_key`, `base_url`, etc.)
-- Paramètres du modèle (`temperature`, `top_p`, etc.)
-- Paramètres de nouvelle tentative (`num_retries`, `retry_multiplier`, etc.)
-- Limites de jetons (`max_input_tokens`, `max_output_tokens`)
-- Et toutes les autres options de configuration LLM
-
-Pour une liste complète des options disponibles, consultez la section Configuration LLM dans la documentation des [Options de configuration](../configuration-options).
-
-## Cas d'utilisation
-
-Les configurations LLM personnalisées sont particulièrement utiles dans plusieurs scénarios :
-
-- **Optimisation des coûts** : Utiliser des modèles moins coûteux pour les tâches qui ne nécessitent pas de réponses de haute qualité, comme l'exploration de dépôt ou les opérations simples sur les fichiers.
-- **Réglage spécifique aux tâches** : Configurer différentes valeurs de température et de top_p pour les tâches qui nécessitent différents niveaux de créativité ou de déterminisme.
-- **Différents fournisseurs** : Utiliser différents fournisseurs LLM ou points d'accès API pour différentes tâches.
-- **Tests et développement** : Basculer facilement entre différentes configurations de modèles pendant le développement et les tests.
-
-## Exemple : Optimisation des coûts
-
-Un exemple pratique d'utilisation des configurations LLM personnalisées pour optimiser les coûts :
-
-```toml
-# Configuration par défaut utilisant GPT-4 pour des réponses de haute qualité
-[llm]
-model = "gpt-4"
-api_key = "votre-clé-api"
-temperature = 0.0
-
-# Configuration moins coûteuse pour l'exploration de dépôt
-[llm.repo-explorer]
-model = "gpt-3.5-turbo"
-temperature = 0.2
-
-# Configuration pour la génération de code
-[llm.code-gen]
-model = "gpt-4"
-temperature = 0.0
-max_output_tokens = 2000
-
-[agent.RepoExplorerAgent]
-llm_config = 'repo-explorer'
-
-[agent.CodeWriterAgent]
-llm_config = 'code-gen'
-```
-
-Dans cet exemple :
-- L'exploration de dépôt utilise un modèle moins coûteux car il s'agit principalement de comprendre et de naviguer dans le code
-- La génération de code utilise GPT-4 avec une limite de jetons plus élevée pour générer des blocs de code plus importants
-- La configuration par défaut reste disponible pour les autres tâches
-
-:::note
-Les configurations LLM personnalisées ne sont disponibles que lors de l'utilisation d'OpenHands en mode développement, via `main.py` ou `cli.py`. Lors de l'exécution via `docker run`, veuillez utiliser les options de configuration standard.
-:::

docs/i18n/fr/docusaurus-plugin-content-docs/current/usage/llms/google-llms.md

@@ -1,31 +0,0 @@
-
-
-# Google Gemini/Vertex
-
-OpenHands utilise LiteLLM pour faire des appels aux modèles de chat de Google. Vous pouvez trouver leur documentation sur l'utilisation de Google comme fournisseur :
-
-- [Gemini - Google AI Studio](https://docs.litellm.ai/docs/providers/gemini)
-- [VertexAI - Google Cloud Platform](https://docs.litellm.ai/docs/providers/vertex)
-
-## Configurations de Gemini - Google AI Studio
-
-Lors de l'exécution d'OpenHands, vous devrez définir les éléments suivants dans l'interface utilisateur d'OpenHands via les paramètres :
-* `LLM Provider` à `Gemini`
-* `LLM Model` au modèle que vous utiliserez.
-Si le modèle ne figure pas dans la liste, activez `Advanced Options` et entrez-le dans `Custom Model` (par exemple, gemini/<model-name> comme `gemini/gemini-1.5-pro`).
-* `API Key` à votre clé API Gemini
-
-## Configurations de VertexAI - Google Cloud Platform
-
-Pour utiliser Vertex AI via Google Cloud Platform lors de l'exécution d'OpenHands, vous devrez définir les variables d'environnement suivantes en utilisant `-e` dans la [commande docker run](/modules/usage/installation#start-the-app) :
-
-```
-GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS="<json-dump-of-gcp-service-account-json>"
-VERTEXAI_PROJECT="<your-gcp-project-id>"
-VERTEXAI_LOCATION="<your-gcp-location>"
-```
-
-Ensuite, définissez les éléments suivants dans l'interface utilisateur d'OpenHands via les paramètres :
-* `LLM Provider` à `VertexAI`
-* `LLM Model` au modèle que vous utiliserez.
-Si le modèle ne figure pas dans la liste, activez `Advanced Options` et entrez-le dans `Custom Model` (par exemple, vertex_ai/&lt;model-name&gt;).

docs/i18n/fr/docusaurus-plugin-content-docs/current/usage/llms/groq.md

@@ -1,22 +0,0 @@
-
-
-# Groq
-
-OpenHands utilise LiteLLM pour faire des appels aux modèles de chat sur Groq. Vous pouvez trouver leur documentation sur l'utilisation de Groq comme fournisseur [ici](https://docs.litellm.ai/docs/providers/groq).
-
-## Configuration
-
-Lorsque vous exécutez OpenHands, vous devrez définir les éléments suivants dans l'interface utilisateur d'OpenHands via les paramètres :
-* `LLM Provider` à `Groq`
-* `LLM Model` au modèle que vous utiliserez. [Visitez ici pour voir la liste des modèles hébergés par Groq](https://console.groq.com/docs/models). Si le modèle n'est pas dans la liste, activez les `Advanced Options` et entrez-le dans `Custom Model` (par exemple, groq/<model-name> comme `groq/llama3-70b-8192`).
-* `API key` à votre clé API Groq. Pour trouver ou créer votre clé API Groq, [voir ici](https://console.groq.com/keys).
-
-
-
-## Utilisation de Groq comme point de terminaison compatible OpenAI
-
-Le point de terminaison Groq pour la complétion de chat est [principalement compatible OpenAI](https://console.groq.com/docs/openai). Par conséquent, vous pouvez accéder aux modèles Groq comme vous le feriez pour n'importe quel point de terminaison compatible OpenAI. Vous pouvez définir les éléments suivants dans l'interface utilisateur d'OpenHands via les paramètres :
-* Activer les `Advanced Options`
-* `Custom Model` au préfixe `openai/` + le modèle que vous utiliserez (par exemple, `openai/llama3-70b-8192`)
-* `Base URL` à `https://api.groq.com/openai/v1`
-* `API Key` à votre clé API Groq

docs/i18n/fr/docusaurus-plugin-content-docs/current/usage/llms/litellm-proxy.md

@@ -1,22 +0,0 @@
-
-
-# Proxy LiteLLM
-
-OpenHands prend en charge l'utilisation du [proxy LiteLLM](https://docs.litellm.ai/docs/proxy/quick_start) pour accéder à divers fournisseurs de LLM.
-
-## Configuration
-
-Pour utiliser le proxy LiteLLM avec OpenHands, vous devez :
-
-1. Configurer un serveur proxy LiteLLM (voir la [documentation LiteLLM](https://docs.litellm.ai/docs/proxy/quick_start))
-2. Lors de l'exécution d'OpenHands, vous devrez définir les éléments suivants dans l'interface utilisateur d'OpenHands via les paramètres :
-  * Activer les `Options avancées`
-  * `Custom Model` au préfixe `litellm_proxy/` + le modèle que vous utiliserez (par exemple, `litellm_proxy/anthropic.claude-3-5-sonnet-20241022-v2:0`)
-  * `Base URL` à l'URL de votre proxy LiteLLM (par exemple, `https://your-litellm-proxy.com`)
-  * `API Key` à votre clé API du proxy LiteLLM
-
-## Modèles pris en charge
-
-Les modèles pris en charge dépendent de la configuration de votre proxy LiteLLM. OpenHands prend en charge tous les modèles que votre proxy LiteLLM est configuré pour gérer.
-
-Reportez-vous à la configuration de votre proxy LiteLLM pour obtenir la liste des modèles disponibles et leurs noms.

docs/i18n/fr/docusaurus-plugin-content-docs/current/usage/llms/llms.md

@@ -1,84 +1,44 @@
-
+---
+sidebar_position: 2
+---
 
 # 🤖 Backends LLM
 
-OpenHands peut se connecter à n'importe quel LLM supporté par LiteLLM. Cependant, il nécessite un modèle puissant pour fonctionner.
-
-## Recommandations de modèles
-
-Sur la base de nos évaluations des modèles de langage pour les tâches de codage (en utilisant le jeu de données SWE-bench), nous pouvons fournir quelques recommandations pour la sélection des modèles. Certaines analyses peuvent être trouvées dans [cet article de blog comparant les LLM](https://www.all-hands.dev/blog/evaluation-of-llms-as-coding-agents-on-swe-bench-at-30x-speed) et [cet article de blog avec des résultats plus récents](https://www.all-hands.dev/blog/openhands-codeact-21-an-open-state-of-the-art-software-development-agent).
-
-Lors du choix d'un modèle, considérez à la fois la qualité des sorties et les coûts associés. Voici un résumé des résultats :
-
-- Claude 3.5 Sonnet est le meilleur de loin, atteignant un taux de résolution de 53% sur SWE-Bench Verified avec l'agent par défaut dans OpenHands.
-- GPT-4o est à la traîne, et o1-mini a en fait obtenu des performances légèrement inférieures à celles de GPT-4o. Nous avons analysé les résultats un peu, et brièvement, il semblait que o1 "réfléchissait trop" parfois, effectuant des tâches de configuration d'environnement supplémentaires alors qu'il aurait pu simplement aller de l'avant et terminer la tâche.
-- Enfin, les modèles ouverts les plus puissants étaient Llama 3.1 405 B et deepseek-v2.5, et ils ont obtenu des performances raisonnables, surpassant même certains des modèles fermés.
-
-Veuillez vous référer à [l'article complet](https://www.all-hands.dev/blog/evaluation-of-llms-as-coding-agents-on-swe-bench-at-30x-speed) pour plus de détails.
-
-Sur la base de ces résultats et des commentaires de la communauté, il a été vérifié que les modèles suivants fonctionnent raisonnablement bien avec OpenHands :
-
-- claude-3-5-sonnet (recommandé)
-- gpt-4 / gpt-4o
-- llama-3.1-405b
-- deepseek-v2.5
+OpenHands peut fonctionner avec n'importe quel backend LLM.
+Pour une liste complète des fournisseurs et des modèles LM disponibles, veuillez consulter la
+[documentation litellm](https://docs.litellm.ai/docs/providers).
 
 :::warning
-OpenHands enverra de nombreuses invites au LLM que vous configurez. La plupart de ces LLM sont payants, alors assurez-vous de définir des limites de dépenses et de surveiller l'utilisation.
+OpenHands émettra de nombreuses invitations au LLM que vous configurez. La plupart de ces LLM coûtent de l'argent -- assurez-vous de définir des limites de dépenses et de surveiller l'utilisation.
 :::
 
-Si vous avez réussi à exécuter OpenHands avec des LLM spécifiques qui ne figurent pas dans la liste, veuillez les ajouter à la liste vérifiée. Nous vous encourageons également à ouvrir une PR pour partager votre processus de configuration afin d'aider les autres utilisant le même fournisseur et LLM !
+La variable d'environnement `LLM_MODEL` contrôle le modèle utilisé dans les interactions programmatiques.
+Mais en utilisant l'interface utilisateur OpenHands, vous devrez choisir votre modèle dans la fenêtre des paramètres (la roue dentée en bas à gauche).
 
-Pour une liste complète des fournisseurs et des modèles disponibles, veuillez consulter la [documentation litellm](https://docs.litellm.ai/docs/providers).
+Les variables d'environnement suivantes peuvent être nécessaires pour certains LLM :
 
-:::note
-La plupart des modèles locaux et open source actuels ne sont pas aussi puissants. Lors de l'utilisation de tels modèles, vous pouvez constater de longs temps d'attente entre les messages, des réponses médiocres ou des erreurs concernant du JSON mal formé. OpenHands ne peut être aussi puissant que les modèles qui le pilotent. Cependant, si vous en trouvez qui fonctionnent, veuillez les ajouter à la liste vérifiée ci-dessus.
-:::
-
-## Configuration LLM
-
-Les éléments suivants peuvent être définis dans l'interface utilisateur d'OpenHands via les paramètres :
-
-- `Fournisseur LLM`
-- `Modèle LLM`
-- `Clé API`
-- `URL de base` (via `Paramètres avancés`)
-
-Il existe certains paramètres qui peuvent être nécessaires pour certains LLM/fournisseurs et qui ne peuvent pas être définis via l'interface utilisateur. Au lieu de cela, ils peuvent être définis via des variables d'environnement passées à la [commande docker run](/modules/usage/installation#start-the-app) en utilisant `-e` :
-
-- `LLM_API_VERSION`
+- `LLM_API_KEY`
+- `LLM_BASE_URL`
 - `LLM_EMBEDDING_MODEL`
 - `LLM_EMBEDDING_DEPLOYMENT_NAME`
-- `LLM_DROP_PARAMS`
-- `LLM_DISABLE_VISION`
-- `LLM_CACHING_PROMPT`
+- `LLM_API_VERSION`
 
 Nous avons quelques guides pour exécuter OpenHands avec des fournisseurs de modèles spécifiques :
 
+- [ollama](llms/local-llms)
 - [Azure](llms/azure-llms)
-- [Google](llms/google-llms)
-- [Groq](llms/groq)
-- [LiteLLM Proxy](llms/litellm-proxy)
-- [OpenAI](llms/openai-llms)
-- [OpenRouter](llms/openrouter)
 
-### Nouvelles tentatives d'API et limites de débit
+Si vous utilisez un autre fournisseur, nous vous encourageons à ouvrir une PR pour partager votre configuration !
 
-Les fournisseurs de LLM ont généralement des limites de débit, parfois très basses, et peuvent nécessiter de nouvelles tentatives. OpenHands réessaiera automatiquement les requêtes s'il reçoit une erreur de limite de débit (code d'erreur 429), une erreur de connexion API ou d'autres erreurs transitoires.
+## Remarque sur les modèles alternatifs
 
-Vous pouvez personnaliser ces options selon vos besoins pour le fournisseur que vous utilisez. Consultez leur documentation et définissez les variables d'environnement suivantes pour contrôler le nombre de nouvelles tentatives et le temps entre les tentatives :
+Les meilleurs modèles sont GPT-4 et Claude 3. Les modèles locaux et open source actuels ne sont pas aussi puissants.
+Lors de l'utilisation d'un modèle alternatif, vous pouvez constater des temps d'attente prolongés entre les messages,
+des réponses de mauvaise qualité ou des erreurs sur des JSON mal formés. OpenHands
+ne peut être aussi puissant que les modèles qui le pilotent -- heureusement, les membres de notre équipe travaillent activement à la construction de meilleurs modèles open source !
 
-- `LLM_NUM_RETRIES` (Par défaut 8)
-- `LLM_RETRY_MIN_WAIT` (Par défaut 15 secondes)
-- `LLM_RETRY_MAX_WAIT` (Par défaut 120 secondes)
-- `LLM_RETRY_MULTIPLIER` (Par défaut 2)
+## Réessais d'API et limites de taux
 
-Si vous exécutez OpenHands en mode développement, vous pouvez également définir ces options dans le fichier `config.toml` :
-
-```toml
-[llm]
-num_retries = 8
-retry_min_wait = 15
-retry_max_wait = 120
-retry_multiplier = 2
-```
+Certains LLM ont des limites de taux et peuvent nécessiter des réessais. OpenHands réessaiera automatiquement les demandes s'il reçoit une erreur 429 ou une erreur de connexion API.
+Vous pouvez définir les variables d'environnement `LLM_NUM_RETRIES`, `LLM_RETRY_MIN_WAIT`, `LLM_RETRY_MAX_WAIT` pour contrôler le nombre de réessais et le temps entre les réessais.
+Par défaut, `LLM_NUM_RETRIES` est 8 et `LLM_RETRY_MIN_WAIT`, `LLM_RETRY_MAX_WAIT` sont respectivement de 15 secondes et 120 secondes.

docs/i18n/fr/docusaurus-plugin-content-docs/current/usage/llms/local-llms.md

@@ -1,193 +0,0 @@
-
-
-# LLM local avec Ollama
-
-:::warning
-Lors de l'utilisation d'un LLM local, OpenHands peut avoir des fonctionnalités limitées.
-:::
-
-Assurez-vous que le serveur Ollama est opérationnel.
-Pour des instructions détaillées sur le démarrage, référez-vous à [ici](https://github.com/ollama/ollama).
-
-Ce guide suppose que vous avez démarré ollama avec `ollama serve`. Si vous exécutez ollama différemment (par exemple dans docker), les instructions peuvent nécessiter des modifications. Veuillez noter que si vous utilisez WSL, la configuration par défaut d'ollama bloque les requêtes provenant des conteneurs docker. Voir [ici](#configuring-ollama-service-wsl-fr).
-
-## Récupérer les modèles
-
-Les noms des modèles Ollama peuvent être trouvés [ici](https://ollama.com/library). Pour un petit exemple, vous pouvez utiliser le modèle `codellama:7b`. Les modèles plus gros auront généralement de meilleures performances.
-
-```bash
-ollama pull codellama:7b
-```
-
-Vous pouvez vérifier quels modèles vous avez téléchargés comme ceci :
-
-```bash
-~$ ollama list
-NAME                            ID              SIZE    MODIFIED
-codellama:7b                    8fdf8f752f6e    3.8 GB  6 weeks ago
-mistral:7b-instruct-v0.2-q4_K_M eb14864c7427    4.4 GB  2 weeks ago
-starcoder2:latest               f67ae0f64584    1.7 GB  19 hours ago
-```
-
-## Exécuter OpenHands avec Docker
-
-### Démarrer OpenHands
-Utilisez les instructions [ici](../getting-started) pour démarrer OpenHands en utilisant Docker.
-Mais lorsque vous exécutez `docker run`, vous devrez ajouter quelques arguments supplémentaires :
-
-```bash
-docker run # ...
-    --add-host host.docker.internal:host-gateway \
-    -e LLM_OLLAMA_BASE_URL="http://host.docker.internal:11434" \
-    # ...
-```
-
-LLM_OLLAMA_BASE_URL est optionnel. Si vous le définissez, il sera utilisé pour afficher
-les modèles installés disponibles dans l'interface utilisateur.
-
-
-### Configurer l'application Web
-
-Lors de l'exécution d'`openhands`, vous devrez définir les éléments suivants dans l'interface utilisateur d'OpenHands via les paramètres :
-- le modèle à "ollama/<nom-du-modèle>"
-- l'URL de base à `http://host.docker.internal:11434`
-- la clé API est optionnelle, vous pouvez utiliser n'importe quelle chaîne, comme `ollama`.
-
-
-## Exécuter OpenHands en mode développement
-
-### Compiler à partir du code source
-
-Utilisez les instructions dans [Development.md](https://github.com/All-Hands-AI/OpenHands/blob/main/Development.md) pour compiler OpenHands.
-Assurez-vous que `config.toml` est présent en exécutant `make setup-config` qui en créera un pour vous. Dans `config.toml`, entrez ce qui suit :
-
-```
-[core]
-workspace_base="./workspace"
-
-[llm]
-embedding_model="local"
-ollama_base_url="http://localhost:11434"
-
-```
-
-Terminé ! Vous pouvez maintenant démarrer OpenHands avec : `make run`. Vous devriez maintenant pouvoir vous connecter à `http://localhost:3000/`
-
-### Configurer l'application Web
-
-Dans l'interface utilisateur d'OpenHands, cliquez sur la roue des paramètres dans le coin inférieur gauche.
-Ensuite, dans le champ `Model`, entrez `ollama/codellama:7b`, ou le nom du modèle que vous avez récupéré précédemment.
-S'il n'apparaît pas dans la liste déroulante, activez `Advanced Settings` et tapez-le. Veuillez noter : vous avez besoin du nom du modèle tel qu'il est listé par `ollama list`, avec le préfixe `ollama/`.
-
-Dans le champ API Key, entrez `ollama` ou n'importe quelle valeur, puisque vous n'avez pas besoin d'une clé particulière.
-
-Dans le champ Base URL, entrez `http://localhost:11434`.
-
-Et maintenant vous êtes prêt à démarrer !
-
-## Configurer le service ollama (WSL) {#configuring-ollama-service-wsl-fr}
-
-La configuration par défaut d'ollama dans WSL ne sert que localhost. Cela signifie que vous ne pouvez pas y accéder depuis un conteneur docker. Par ex. cela ne fonctionnera pas avec OpenHands. Testons d'abord qu'ollama fonctionne correctement.
-
-```bash
-ollama list # obtenir la liste des modèles installés
-curl http://localhost:11434/api/generate -d '{"model":"[NOM]","prompt":"hi"}'
-#ex. curl http://localhost:11434/api/generate -d '{"model":"codellama:7b","prompt":"hi"}'
-#ex. curl http://localhost:11434/api/generate -d '{"model":"codellama","prompt":"hi"}' #le tag est optionnel s'il n'y en a qu'un
-```
-
-Une fois cela fait, testez qu'il autorise les requêtes "extérieures", comme celles provenant d'un conteneur docker.
-
-```bash
-docker ps # obtenir la liste des conteneurs docker en cours d'exécution, pour un test plus précis choisissez le conteneur sandbox OpenHands.
-docker exec [ID CONTENEUR] curl http://host.docker.internal:11434/api/generate -d '{"model":"[NOM]","prompt":"hi"}'
-#ex. docker exec cd9cc82f7a11 curl http://host.docker.internal:11434/api/generate -d '{"model":"codellama","prompt":"hi"}'
-```
-
-## Résoudre le problème
-
-Maintenant, faisons en sorte que cela fonctionne. Modifiez /etc/systemd/system/ollama.service avec des privilèges sudo. (Le chemin peut varier selon la distribution Linux)
-
-```bash
-sudo vi /etc/systemd/system/ollama.service
-```
-
-ou
-
-```bash
-sudo nano /etc/systemd/system/ollama.service
-```
-
-Dans le bloc [Service], ajoutez ces lignes
-
-```
-Environment="OLLAMA_HOST=0.0.0.0:11434"
-Environment="OLLAMA_ORIGINS=*"
-```
-
-Ensuite, sauvegardez, rechargez la configuration et redémarrez le service.
-
-```bash
-sudo systemctl daemon-reload
-sudo systemctl restart ollama
-```
-
-Enfin, testez qu'ollama est accessible depuis le conteneur
-
-```bash
-ollama list # obtenir la liste des modèles installés
-docker ps # obtenir la liste des conteneurs docker en cours d'exécution, pour un test plus précis choisissez le conteneur sandbox OpenHands.
-docker exec [ID CONTENEUR] curl http://host.docker.internal:11434/api/generate -d '{"model":"[NOM]","prompt":"hi"}'
-```
-
-
-# LLM local avec LM Studio
-
-Étapes pour configurer LM Studio :
-1. Ouvrez LM Studio
-2. Allez dans l'onglet Serveur local.
-3. Cliquez sur le bouton "Démarrer le serveur".
-4. Sélectionnez le modèle que vous souhaitez utiliser dans la liste déroulante.
-
-
-Définissez les configurations suivantes :
-```bash
-LLM_MODEL="openai/lmstudio"
-LLM_BASE_URL="http://localhost:1234/v1"
-CUSTOM_LLM_PROVIDER="openai"
-```
-
-### Docker
-
-```bash
-docker run # ...
-    -e LLM_MODEL="openai/lmstudio" \
-    -e LLM_BASE_URL="http://host.docker.internal:1234/v1" \
-    -e CUSTOM_LLM_PROVIDER="openai" \
-    # ...
-```
-
-Vous devriez maintenant pouvoir vous connecter à `http://localhost:3000/`
-
-Dans l'environnement de développement, vous pouvez définir les configurations suivantes dans le fichier `config.toml` :
-
-```
-[core]
-workspace_base="./workspace"
-
-[llm]
-model="openai/lmstudio"
-base_url="http://localhost:1234/v1"
-custom_llm_provider="openai"
-```
-
-Terminé ! Vous pouvez maintenant démarrer OpenHands avec : `make run` sans Docker. Vous devriez maintenant pouvoir vous connecter à `http://localhost:3000/`
-
-# Note
-
-Pour WSL, exécutez les commandes suivantes dans cmd pour configurer le mode réseau en miroir :
-
-```
-python -c  "print('[wsl2]\nnetworkingMode=mirrored',file=open(r'%UserProfile%\.wslconfig','w'))"
-wsl --shutdown
-```

docs/i18n/fr/docusaurus-plugin-content-docs/current/usage/llms/openai-llms.md

@@ -1,26 +0,0 @@
-
-
-# OpenAI
-
-OpenHands utilise LiteLLM pour effectuer des appels aux modèles de chat d'OpenAI. Vous pouvez trouver leur documentation sur l'utilisation d'OpenAI en tant que fournisseur [ici](https://docs.litellm.ai/docs/providers/openai).
-
-## Configuration
-
-Lors de l'exécution d'OpenHands, vous devrez définir les éléments suivants dans l'interface utilisateur d'OpenHands via les paramètres :
-* `LLM Provider` à `OpenAI`
-* `LLM Model` au modèle que vous utiliserez.
-[Visitez ce lien pour voir une liste complète des modèles OpenAI pris en charge par LiteLLM.](https://docs.litellm.ai/docs/providers/openai#openai-chat-completion-models)
-Si le modèle ne figure pas dans la liste, activez les `Advanced Options` et entrez-le dans `Custom Model` (par exemple, openai/<model-name> comme `openai/gpt-4o`).
-* `API Key` à votre clé API OpenAI. Pour trouver ou créer votre clé API de projet OpenAI, [voir ici](https://platform.openai.com/api-keys).
-
-## Utilisation des endpoints compatibles OpenAI
-
-Tout comme pour les chat completions OpenAI, nous utilisons LiteLLM pour les endpoints compatibles OpenAI. Vous pouvez trouver leur documentation complète sur ce sujet [ici](https://docs.litellm.ai/docs/providers/openai_compatible).
-
-## Utilisation d'un proxy OpenAI
-
-Si vous utilisez un proxy OpenAI, vous devrez définir les éléments suivants dans l'interface utilisateur d'OpenHands via les paramètres :
-* Activer les `Advanced Options`
-* `Custom Model` à openai/<model-name> (par exemple, `openai/gpt-4o` ou openai/<proxy-prefix>/<model-name>)
-* `Base URL` à l'URL de votre proxy OpenAI
-* `API Key` à votre clé API OpenAI

docs/i18n/fr/docusaurus-plugin-content-docs/current/usage/llms/openrouter.md

@@ -1,14 +0,0 @@
-
-
-# OpenRouter
-
-OpenHands utilise LiteLLM pour effectuer des appels aux modèles de chat sur OpenRouter. Vous pouvez trouver leur documentation sur l'utilisation d'OpenRouter en tant que fournisseur [ici](https://docs.litellm.ai/docs/providers/openrouter).
-
-## Configuration
-
-Lors de l'exécution d'OpenHands, vous devrez définir les éléments suivants dans l'interface utilisateur d'OpenHands via les paramètres :
-* `LLM Provider` à `OpenRouter`
-* `LLM Model` au modèle que vous utiliserez.
-[Visitez ici pour voir une liste complète des modèles OpenRouter](https://openrouter.ai/models).
-Si le modèle ne figure pas dans la liste, activez `Advanced Options`, et entrez-le dans `Custom Model` (par exemple openrouter/<model-name> comme `openrouter/anthropic/claude-3.5-sonnet`).
-* `API Key` à votre clé API OpenRouter.

docs/i18n/fr/docusaurus-plugin-content-docs/current/usage/prompting-best-practices.md

@@ -1,43 +0,0 @@
-
-
-# Meilleures pratiques pour les prompts
-
-Lorsque vous travaillez avec le développeur de logiciels OpenHands AI, il est crucial de fournir des prompts clairs et efficaces. Ce guide décrit les meilleures pratiques pour créer des prompts qui produiront les réponses les plus précises et utiles.
-
-## Caractéristiques des bons prompts
-
-Les bons prompts sont :
-
-1. **Concrets** : Ils expliquent exactement quelle fonctionnalité doit être ajoutée ou quelle erreur doit être corrigée.
-2. **Spécifiques à l'emplacement** : Si connu, ils expliquent les emplacements dans la base de code qui doivent être modifiés.
-3. **Correctement dimensionnés** : Ils doivent avoir la taille d'une seule fonctionnalité, ne dépassant généralement pas 100 lignes de code.
-
-## Exemples
-
-### Exemples de bons prompts
-
-1. "Ajoutez une fonction `calculate_average` dans `utils/math_operations.py` qui prend une liste de nombres en entrée et renvoie leur moyenne."
-
-2. "Corrigez le TypeError dans `frontend/src/components/UserProfile.tsx` se produisant à la ligne 42. L'erreur suggère que nous essayons d'accéder à une propriété de undefined."
-
-3. "Implémentez la validation des entrées pour le champ email dans le formulaire d'inscription. Mettez à jour `frontend/src/components/RegistrationForm.tsx` pour vérifier si l'email est dans un format valide avant la soumission."
-
-### Exemples de mauvais prompts
-
-1. "Améliorez le code." (Trop vague, pas concret)
-
-2. "Réécrivez tout le backend pour utiliser un framework différent." (Pas correctement dimensionné)
-
-3. "Il y a un bug quelque part dans l'authentification des utilisateurs. Pouvez-vous le trouver et le corriger ?" (Manque de spécificité et d'informations de localisation)
-
-## Conseils pour des prompts efficaces
-
-1. Soyez aussi précis que possible sur le résultat souhaité ou le problème à résoudre.
-2. Fournissez du contexte, y compris les chemins de fichiers et les numéros de ligne pertinents si disponibles.
-3. Décomposez les grandes tâches en prompts plus petits et gérables.
-4. Incluez tous les messages d'erreur ou logs pertinents.
-5. Spécifiez le langage de programmation ou le framework s'il n'est pas évident d'après le contexte.
-
-N'oubliez pas, plus votre prompt est précis et informatif, mieux l'IA pourra vous aider à développer ou à modifier le logiciel OpenHands.
-
-Voir [Getting Started with OpenHands](./getting-started) pour plus d'exemples de prompts utiles.

docs/i18n/fr/docusaurus-plugin-content-docs/current/usage/prompting/customization.md

@@ -1,66 +0,0 @@
-
-
-# Personnalisation du comportement de l'agent
-
-OpenHands peut être personnalisé pour fonctionner plus efficacement avec des dépôts spécifiques en fournissant un contexte et des directives propres à chaque dépôt. Cette section explique comment optimiser OpenHands pour votre projet.
-
-## Configuration du dépôt
-
-Vous pouvez personnaliser le comportement d'OpenHands pour votre dépôt en créant un répertoire `.openhands` à la racine de votre dépôt. Au minimum, il doit contenir le fichier `.openhands/microagents/repo.md`, qui comprend les instructions qui seront données à l'agent chaque fois qu'il travaillera avec ce dépôt.
-
-Nous vous suggérons d'inclure les informations suivantes :
-1. **Aperçu du dépôt** : Une brève description de l'objectif et de l'architecture de votre projet
-2. **Structure des répertoires** : Les répertoires clés et leurs objectifs
-3. **Directives de développement** : Les normes et pratiques de codage spécifiques au projet
-4. **Exigences de test** : Comment exécuter les tests et quels types de tests sont requis
-5. **Instructions de configuration** : Les étapes nécessaires pour construire et exécuter le projet
-
-### Exemple de configuration de dépôt
-Exemple de fichier `.openhands/microagents/repo.md` :
-```
-Repository: MonProjet
-Description: Une application web pour la gestion des tâches
-
-Structure des répertoires :
-- src/ : Code principal de l'application
-- tests/ : Fichiers de test
-- docs/ : Documentation
-
-Configuration :
-- Exécutez `npm install` pour installer les dépendances
-- Utilisez `npm run dev` pour le développement
-- Exécutez `npm test` pour les tests
-
-Directives :
-- Suivez la configuration ESLint
-- Écrivez des tests pour toutes les nouvelles fonctionnalités
-- Utilisez TypeScript pour le nouveau code
-```
-
-### Personnalisation des prompts
-
-Lorsque vous travaillez avec un dépôt personnalisé :
-
-1. **Référencez les normes du projet** : Mentionnez les normes ou les modèles de codage spécifiques utilisés dans votre projet
-2. **Incluez le contexte** : Faites référence à la documentation pertinente ou aux implémentations existantes
-3. **Spécifiez les exigences de test** : Incluez les exigences de test spécifiques au projet dans vos prompts
-
-Exemple de prompt personnalisé :
-```
-Ajoutez une nouvelle fonctionnalité d'achèvement des tâches à src/components/TaskList.tsx en suivant nos modèles de composants existants.
-Incluez des tests unitaires dans tests/components/ et mettez à jour la documentation dans docs/features/.
-Le composant doit utiliser notre style partagé de src/styles/components.
-```
-
-### Meilleures pratiques pour la personnalisation du dépôt
-
-1. **Gardez les instructions à jour** : Mettez régulièrement à jour votre répertoire `.openhands` au fur et à mesure de l'évolution de votre projet
-2. **Soyez spécifique** : Incluez des chemins, des modèles et des exigences spécifiques à votre projet
-3. **Documentez les dépendances** : Énumérez tous les outils et dépendances nécessaires au développement
-4. **Incluez des exemples** : Fournissez des exemples de bons modèles de code de votre projet
-5. **Spécifiez les conventions** : Documentez les conventions de nommage, l'organisation des fichiers et les préférences de style de code
-
-En personnalisant OpenHands pour votre dépôt, vous obtiendrez des résultats plus précis et cohérents qui s'alignent sur les normes et les exigences de votre projet.
-
-## Autres microagents
-Vous pouvez créer d'autres instructions dans le répertoire `.openhands/microagents/` qui seront envoyées à l'agent si un mot-clé particulier est trouvé, comme `test`, `frontend` ou `migration`. Voir [Microagents](microagents.md) pour plus d'informations.

docs/i18n/fr/docusaurus-plugin-content-docs/current/usage/prompting/microagents.md

@@ -1,215 +0,0 @@
-
-
-# Micro-Agents
-
-OpenHands utilise des micro-agents spécialisés pour gérer efficacement des tâches et des contextes spécifiques. Ces micro-agents sont de petits composants ciblés qui fournissent un comportement et des connaissances spécialisés pour des scénarios particuliers.
-
-## Aperçu
-
-Les micro-agents sont définis dans des fichiers markdown sous le répertoire `openhands/agenthub/codeact_agent/micro/`. Chaque micro-agent est configuré avec :
-
-- Un nom unique
-- Le type d'agent (généralement CodeActAgent)
-- Des mots-clés déclencheurs qui activent l'agent
-- Des instructions et des capacités spécifiques
-
-## Micro-Agents Disponibles
-
-### Agent GitHub
-**Fichier** : `github.md`
-**Déclencheurs** : `github`, `git`
-
-L'agent GitHub se spécialise dans les interactions avec l'API GitHub et la gestion des dépôts. Il :
-- A accès à un `GITHUB_TOKEN` pour l'authentification API
-- Suit des directives strictes pour les interactions avec les dépôts
-- Gère les branches et les pull requests
-- Utilise l'API GitHub au lieu des interactions avec le navigateur web
-
-Fonctionnalités clés :
-- Protection des branches (empêche les push directs vers main/master)
-- Création automatisée de PR
-- Gestion de la configuration Git
-- Approche API-first pour les opérations GitHub
-
-### Agent NPM
-**Fichier** : `npm.md`
-**Déclencheurs** : `npm`
-
-Se spécialise dans la gestion des packages npm avec un focus spécifique sur :
-- Les opérations shell non interactives
-- La gestion automatisée des confirmations en utilisant la commande Unix 'yes'
-- L'automatisation de l'installation des packages
-
-### Micro-Agents Personnalisés
-
-Vous pouvez créer vos propres micro-agents en ajoutant de nouveaux fichiers markdown dans le répertoire des micro-agents. Chaque fichier doit suivre cette structure :
-
-```markdown
----
-name: nom_de_l_agent
-agent: CodeActAgent
-triggers:
-- mot_declencheur1
-- mot_declencheur2
----
-
-Instructions et capacités pour le micro-agent...
-```
-
-## Bonnes Pratiques
-
-Lorsque vous travaillez avec des micro-agents :
-
-1. **Utilisez les déclencheurs appropriés** : Assurez-vous que vos commandes incluent les mots-clés déclencheurs pertinents pour activer le bon micro-agent
-2. **Suivez les directives de l'agent** : Chaque agent a des instructions et des limitations spécifiques - respectez-les pour des résultats optimaux
-3. **Approche API-First** : Lorsque c'est possible, utilisez les endpoints d'API plutôt que les interfaces web
-4. **Automatisation conviviale** : Concevez des commandes qui fonctionnent bien dans des environnements non interactifs
-
-## Intégration
-
-Les micro-agents sont automatiquement intégrés dans le workflow d'OpenHands. Ils :
-- Surveillent les commandes entrantes pour détecter leurs mots-clés déclencheurs
-- S'activent lorsque des déclencheurs pertinents sont détectés
-- Appliquent leurs connaissances et capacités spécialisées
-- Suivent leurs directives et restrictions spécifiques
-
-## Exemple d'utilisation
-
-```bash
-# Exemple d'agent GitHub
-git checkout -b feature-branch
-git commit -m "Add new feature"
-git push origin feature-branch
-
-# Exemple d'agent NPM
-yes | npm install package-name
-```
-
-Pour plus d'informations sur des agents spécifiques, reportez-vous à leurs fichiers de documentation individuels dans le répertoire des micro-agents.
-
-## Contribuer un Micro-Agent
-
-Pour contribuer un nouveau micro-agent à OpenHands, suivez ces directives :
-
-### 1. Planification de votre Micro-Agent
-
-Avant de créer un micro-agent, considérez :
-- Quel problème ou cas d'utilisation spécifique va-t-il adresser ?
-- Quelles capacités ou connaissances uniques devrait-il avoir ?
-- Quels mots-clés déclencheurs ont du sens pour l'activer ?
-- Quelles contraintes ou directives devrait-il suivre ?
-
-### 2. Structure du fichier
-
-Créez un nouveau fichier markdown dans `openhands/agenthub/codeact_agent/micro/` avec un nom descriptif (par ex., `docker.md` pour un agent axé sur Docker).
-
-### 3. Composants requis
-
-Votre fichier de micro-agent doit inclure :
-
-1. **Front Matter** : Métadonnées YAML au début du fichier :
-```markdown
----
-name: nom_de_votre_agent
-agent: CodeActAgent
-triggers:
-- mot_declencheur1
-- mot_declencheur2
----
-```
-
-2. **Instructions** : Directives claires et spécifiques pour le comportement de l'agent :
-```markdown
-Vous êtes responsable de [tâche/domaine spécifique].
-
-Responsabilités clés :
-1. [Responsabilité 1]
-2. [Responsabilité 2]
-
-Directives :
-- [Directive 1]
-- [Directive 2]
-
-Exemples d'utilisation :
-[Exemple 1]
-[Exemple 2]
-```
-
-### 4. Bonnes pratiques pour le développement de Micro-Agents
-
-1. **Portée claire** : Gardez l'agent concentré sur un domaine ou une tâche spécifique
-2. **Instructions explicites** : Fournissez des directives claires et sans ambiguïté
-3. **Exemples utiles** : Incluez des exemples pratiques de cas d'utilisation courants
-4. **Sécurité d'abord** : Incluez les avertissements et contraintes nécessaires
-5. **Conscience de l'intégration** : Considérez comment l'agent interagit avec les autres composants
-
-### 5. Tester votre Micro-Agent
-
-Avant de soumettre :
-1. Testez l'agent avec divers prompts
-2. Vérifiez que les mots-clés déclencheurs activent correctement l'agent
-3. Assurez-vous que les instructions sont claires et complètes
-4. Vérifiez les conflits potentiels avec les agents existants
-
-### 6. Exemple d'implémentation
-
-Voici un modèle pour un nouveau micro-agent :
-
-```markdown
----
-name: docker
-agent: CodeActAgent
-triggers:
-- docker
-- conteneur
----
-
-Vous êtes responsable de la gestion des conteneurs Docker et de la création de Dockerfiles.
-
-Responsabilités clés :
-1. Créer et modifier des Dockerfiles
-2. Gérer le cycle de vie des conteneurs
-3. Gérer les configurations Docker Compose
-
-Directives :
-- Utilisez toujours des images de base officielles lorsque possible
-- Incluez les considérations de sécurité nécessaires
-- Suivez les bonnes pratiques Docker pour l'optimisation des couches
-
-Exemples :
-1. Créer un Dockerfile :
-   ```dockerfile
-   FROM node:18-alpine
-   WORKDIR /app
-   COPY package*.json ./
-   RUN npm install
-   COPY . .
-   CMD ["npm", "start"]
-   ```
-
-2. Utilisation de Docker Compose :
-   ```yaml
-   version: '3'
-   services:
-     web:
-       build: .
-       ports:
-         - "3000:3000"
-   ```
-
-N'oubliez pas de :
-- Valider la syntaxe du Dockerfile
-- Vérifier les vulnérabilités de sécurité
-- Optimiser le temps de build et la taille de l'image
-```
-
-### 7. Processus de soumission
-
-1. Créez votre fichier de micro-agent dans le bon répertoire
-2. Testez minutieusement
-3. Soumettez une pull request avec :
-   - Le nouveau fichier de micro-agent
-   - La documentation mise à jour si nécessaire
-   - La description du but et des capacités de l'agent
-
-N'oubliez pas que les micro-agents sont un moyen puissant d'étendre les capacités d'OpenHands dans des domaines spécifiques. Des agents bien conçus peuvent améliorer significativement la capacité du système à gérer des tâches spécialisées.

docs/i18n/fr/docusaurus-plugin-content-docs/current/usage/prompting/prompting-best-practices.md

@@ -1,43 +0,0 @@
-
-
-# Meilleures pratiques pour les prompts
-
-Lorsque vous travaillez avec le développeur de logiciels OpenHands AI, il est crucial de fournir des prompts clairs et efficaces. Ce guide décrit les meilleures pratiques pour créer des prompts qui produiront les réponses les plus précises et les plus utiles.
-
-## Caractéristiques des bons prompts
-
-Les bons prompts sont :
-
-1. **Concrets** : Ils expliquent exactement quelle fonctionnalité doit être ajoutée ou quelle erreur doit être corrigée.
-2. **Spécifiques à l'emplacement** : Si connu, ils expliquent les emplacements dans la base de code qui doivent être modifiés.
-3. **Correctement dimensionnés** : Ils doivent avoir la taille d'une seule fonctionnalité, ne dépassant généralement pas 100 lignes de code.
-
-## Exemples
-
-### Exemples de bons prompts
-
-1. "Ajoutez une fonction `calculate_average` dans `utils/math_operations.py` qui prend une liste de nombres en entrée et renvoie leur moyenne."
-
-2. "Corrigez le TypeError dans `frontend/src/components/UserProfile.tsx` se produisant à la ligne 42. L'erreur suggère que nous essayons d'accéder à une propriété de undefined."
-
-3. "Implémentez la validation des entrées pour le champ email dans le formulaire d'inscription. Mettez à jour `frontend/src/components/RegistrationForm.tsx` pour vérifier si l'email est dans un format valide avant la soumission."
-
-### Exemples de mauvais prompts
-
-1. "Améliorez le code." (Trop vague, pas concret)
-
-2. "Réécrivez tout le backend pour utiliser un framework différent." (Pas correctement dimensionné)
-
-3. "Il y a un bug quelque part dans l'authentification des utilisateurs. Pouvez-vous le trouver et le corriger ?" (Manque de spécificité et d'informations de localisation)
-
-## Conseils pour des prompts efficaces
-
-1. Soyez aussi précis que possible sur le résultat souhaité ou le problème à résoudre.
-2. Fournissez du contexte, y compris les chemins de fichiers et les numéros de ligne pertinents si disponibles.
-3. Décomposez les grandes tâches en prompts plus petits et gérables.
-4. Incluez tous les messages d'erreur ou logs pertinents.
-5. Spécifiez le langage de programmation ou le framework s'il n'est pas évident d'après le contexte.
-
-N'oubliez pas, plus votre prompt est précis et informatif, mieux l'IA pourra vous aider à développer ou à modifier le logiciel OpenHands.
-
-Voir [Démarrer avec OpenHands](../getting-started) pour plus d'exemples de prompts utiles.

docs/i18n/fr/docusaurus-plugin-content-docs/current/usage/runtimes.md

@@ -1,78 +0,0 @@
-
-
-# Configuration d'exécution
-
-Un Runtime est un environnement où l'agent OpenHands peut modifier des fichiers et exécuter des commandes.
-
-Par défaut, OpenHands utilise un runtime basé sur Docker, s'exécutant sur votre ordinateur local. Cela signifie que vous n'avez à payer que pour le LLM que vous utilisez, et votre code n'est envoyé qu'au LLM.
-
-Nous prenons également en charge les runtimes "distants", qui sont généralement gérés par des tiers. Ils peuvent simplifier la configuration et la rendre plus évolutive, en particulier si vous exécutez de nombreuses conversations OpenHands en parallèle (par exemple pour faire de l'évaluation).
-
-## Runtime Docker
-C'est le Runtime par défaut qui est utilisé lorsque vous démarrez OpenHands. Vous remarquerez peut-être que certains flags sont passés à `docker run` pour rendre cela possible :
-
-```
-docker run # ...
-    -e SANDBOX_RUNTIME_CONTAINER_IMAGE=docker.all-hands.dev/all-hands-ai/runtime:0.30-nikolaik \
-    -v /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock \
-    # ...
-```
-
-Le `SANDBOX_RUNTIME_CONTAINER_IMAGE` de nikolaik est une image de runtime pré-construite qui contient notre serveur Runtime, ainsi que quelques utilitaires de base pour Python et NodeJS. Vous pouvez également [construire votre propre image de runtime](how-to/custom-sandbox-guide).
-
-### Connexion à votre système de fichiers
-Une fonctionnalité utile ici est la possibilité de se connecter à votre système de fichiers local.
-
-Pour monter votre système de fichiers dans le runtime, définissez d'abord WORKSPACE_BASE :
-```bash
-export WORKSPACE_BASE=/chemin/vers/votre/code
-
-# Exemple Linux et Mac
-# export WORKSPACE_BASE=$HOME/OpenHands
-# Définira $WORKSPACE_BASE sur /home/<username>/OpenHands
-#
-# Exemple WSL sur Windows
-# export WORKSPACE_BASE=/mnt/c/dev/OpenHands
-# Définira $WORKSPACE_BASE sur C:\dev\OpenHands
-```
-
-puis ajoutez les options suivantes à la commande `docker run` :
-
-```bash
-docker run # ...
-    -e SANDBOX_USER_ID=$(id -u) \
-    -e WORKSPACE_MOUNT_PATH=$WORKSPACE_BASE \
-    -v $WORKSPACE_BASE:/opt/workspace_base \
-    # ...
-```
-
-Attention ! Rien n'empêche l'agent OpenHands de supprimer ou de modifier les fichiers montés dans son espace de travail.
-
-Cette configuration peut causer des problèmes de permissions de fichiers (d'où la variable `SANDBOX_USER_ID`) mais semble bien fonctionner sur la plupart des systèmes.
-
-## Runtime All Hands
-Le Runtime All Hands est actuellement en version bêta. Vous pouvez demander l'accès en rejoignant le canal #remote-runtime-limited-beta sur Slack ([voir le README](https://github.com/All-Hands-AI/OpenHands?tab=readme-ov-file#-join-our-community) pour une invitation).
-
-Pour utiliser le Runtime All Hands, définissez les variables d'environnement suivantes lors du démarrage d'OpenHands :
-
-```bash
-docker run # ...
-    -e RUNTIME=remote \
-    -e SANDBOX_REMOTE_RUNTIME_API_URL="https://runtime.app.all-hands.dev" \
-    -e SANDBOX_API_KEY="votre-clé-api-all-hands" \
-    -e SANDBOX_KEEP_RUNTIME_ALIVE="true" \
-    # ...
-```
-
-## Runtime Modal
-Nos partenaires de [Modal](https://modal.com/) ont également fourni un runtime pour OpenHands.
-
-Pour utiliser le Runtime Modal, créez un compte, puis [créez une clé API.](https://modal.com/settings)
-
-Vous devrez ensuite définir les variables d'environnement suivantes lors du démarrage d'OpenHands :
-```bash
-docker run # ...
-    -e RUNTIME=modal \
-    -e MODAL_API_TOKEN_ID="votre-id" \
-    -e MODAL_API_TOKEN_SECRET="votre-secret" \
-```

docs/i18n/fr/docusaurus-plugin-content-docs/current/usage/troubleshooting/troubleshooting.md

@@ -1,46 +1,207 @@
-
+---
+sidebar_position: 5
+---
 
 # 🚧 Dépannage
 
+Il existe certains messages d'erreur qui sont souvent signalés par les utilisateurs.
+
+Nous essaierons de rendre le processus d'installation plus facile et ces messages d'erreur
+mieux à l'avenir. Mais pour l'instant, vous pouvez rechercher votre message d'erreur ci-dessous et voir s'il existe des solutions de contournement.
+
+Pour chacun de ces messages d'erreur, **il existe un problème existant**. Veuillez ne pas
+ouvrir un nouveau problème - commentez simplement dessus.
+
+Si vous trouvez plus d'informations ou une solution de contournement pour l'un de ces problèmes, veuillez ouvrir un *PR* pour ajouter des détails à ce fichier.
+
 :::tip
-OpenHands ne prend en charge Windows que via WSL. Veuillez vous assurer d'exécuter toutes les commandes dans votre terminal WSL.
+Si vous utilisez Windows et que vous rencontrez des problèmes, consultez notre [guide pour les utilisateurs de Windows (WSL)](troubleshooting/windows).
 :::
 
-### Échec du lancement du client docker
+## Impossible de se connecter à Docker
 
-**Description**
+[Problème GitHub](https://github.com/All-Hands-AI/OpenHands/issues/1226)
 
-Lors de l'exécution d'OpenHands, l'erreur suivante est observée :
-```
-Launch docker client failed. Please make sure you have installed docker and started docker desktop/daemon.
+### Symptômes
+
+```bash
+Erreur lors de la création du contrôleur. Veuillez vérifier que Docker est en cours d'exécution et visitez `https://docs.all-hands.dev/modules/usage/troubleshooting` pour plus d'informations sur le débogage.
 ```
 
-**Résolution**
-
-Essayez ces étapes dans l'ordre :
-* Vérifiez que `docker` est en cours d'exécution sur votre système. Vous devriez pouvoir exécuter `docker ps` dans le terminal avec succès.
-* Si vous utilisez Docker Desktop, assurez-vous que `Settings > Advanced > Allow the default Docker socket to be used` est activé.
-* Selon votre configuration, vous devrez peut-être activer `Settings > Resources > Network > Enable host networking` dans Docker Desktop.
-* Réinstallez Docker Desktop.
----
-
-# Spécifique au flux de travail de développement
-### Erreur lors de la construction de l'image docker du runtime
-
-**Description**
-
-Les tentatives de démarrage d'une nouvelle session échouent et des erreurs contenant des termes comme les suivants apparaissent dans les logs :
-```
-debian-security bookworm-security
-InRelease At least one invalid signature was encountered.
+```bash
+docker.errors.DockerException: Erreur lors de la récupération de la version de l'API du serveur : ('Connection aborted.', FileNotFoundError(2, 'Aucun fichier ou répertoire de ce type'))
 ```
 
-Cela semble se produire lorsque le hash d'une bibliothèque externe existante change et que votre instance docker locale a
-mis en cache une version précédente. Pour contourner ce problème, veuillez essayer ce qui suit :
+### Détails
 
-* Arrêtez tous les conteneurs dont le nom a le préfixe `openhands-runtime-` :
-  `docker ps --filter name=openhands-runtime- --filter status=running -aq | xargs docker stop`
-* Supprimez tous les conteneurs dont le nom a le préfixe `openhands-runtime-` :
-  `docker rmi $(docker images --filter name=openhands-runtime- -q --no-trunc)`
-* Arrêtez et supprimez tous les conteneurs / images dont le nom a le préfixe `openhands-runtime-`
-* Nettoyez les conteneurs / images : `docker container prune -f && docker image prune -f`
+OpenHands utilise un conteneur Docker pour effectuer son travail en toute sécurité, sans risquer de briser votre machine.
+
+### Solutions de contournement
+
+* Exécutez `docker ps` pour vous assurer que docker est en cours d'exécution
+* Assurez-vous que vous n'avez pas besoin de `sudo` pour exécuter docker [voir ici](https://www.baeldung.com/linux/docker-run-without-sudo)
+* Si vous êtes sur un Mac, vérifiez les [exigences en matière d'autorisations](https://docs.docker.com/desktop/mac/permission-requirements/) et envisagez particulièrement d'activer l'option `Allow the default Docker socket to be used` sous `Settings > Advanced` dans Docker Desktop.
+* De plus, mettez à jour Docker vers la dernière version sous `Check for Updates`
+
+## Impossible de se connecter à la boîte SSH
+
+[Problème GitHub](https://github.com/All-Hands-AI/OpenHands/issues/1156)
+
+### Symptômes
+
+```python
+self.shell = DockerSSHBox(
+...
+pexpect.pxssh.ExceptionPxssh: Impossible d'établir une connexion avec l'hôte
+```
+
+### Détails
+
+Par défaut, OpenHands se connecte à un conteneur en cours d'exécution via SSH. Sur certaines machines,
+en particulier Windows, cela semble échouer.
+
+### Solutions de contournement
+
+* Redémarrez votre ordinateur (parfois cela fonctionne)
+* Assurez-vous d'avoir les dernières versions de WSL et Docker
+* Vérifiez que votre distribution dans WSL est également à jour
+* Essayez [ce guide de réinstallation](https://github.com/All-Hands-AI/OpenHands/issues/1156#issuecomment-2064549427)
+
+## Impossible de se connecter à LLM
+
+[Problème GitHub](https://github.com/All-Hands-AI/OpenHands/issues/1208)
+
+### Symptômes
+
+```python
+  File "/app/.venv/lib/python3.12/site-packages/openai/_exceptions.py", line 81, in __init__
+    super().__init__(message, response.request, body=body)
+                              ^^^^^^^^^^^^^^^^
+AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'request'
+```
+
+### Détails
+
+[Problèmes GitHub](https://github.com/All-Hands-AI/OpenHands/issues?q=is%3Aissue+is%3Aopen+404)
+
+Cela se produit généralement avec les configurations de LLM *locales*, lorsque OpenHands ne parvient pas à se connecter au serveur LLM.
+Consultez notre guide pour [LLMs locaux](llms/local-llms) pour plus d'informations.
+
+### Solutions de contournement
+
+* Vérifiez votre `base_url` dans votre config.toml (si elle existe) sous la section "llm"
+* Vérifiez que ollama (ou tout autre LLM que vous utilisez) fonctionne correctement
+* Assurez-vous d'utiliser `--add-host host.docker.internal:host-gateway` lorsque vous utilisez Docker
+
+## `404 Ressource non trouvée`
+
+### Symptômes
+
+```python
+Traceback (most recent call last):
+  File "/app/.venv/lib/python3.12/site-packages/litellm/llms/openai.py", line 414, in completion
+    raise e
+  File "/app/.venv/lib/python3.12/site-packages/litellm/llms/openai.py", line 373, in completion
+    response = openai_client.chat.completions.create(**data, timeout=timeout)  # type: ignore
+               ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
+  File "/app/.venv/lib/python3.12/site-packages/openai/_utils/_utils.py", line 277, in wrapper
+    return func(*args, **kwargs)
+           ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
+  File "/app/.venv/lib/python3.12/site-packages/openai/resources/chat/completions.py", line 579, in create
+    return self._post(
+           ^^^^^^^^^^^
+  File "/app/.venv/lib/python3.12/site-packages/openai/_base_client.py", line 1232, in post
+    return cast(ResponseT, self.request(cast_to, opts, stream=stream, stream_cls=stream_cls))
+                           ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
+  File "/app/.venv/lib/python3.12/site-packages/openai/_base_client.py", line 921, in request
+    return self._request(
+           ^^^^^^^^^^^^^^
+  File "/app/.venv/lib/python3.12/site-packages/openai/_base_client.py", line 1012, in _request
+    raise self._make_status_error_from_response(err.response) from None
+openai.NotFoundError: Code d'erreur : 404 - {'error': {'code': '404', 'message': 'Ressource non trouvée'}}
+```
+
+### Détails
+
+Cela se produit lorsque LiteLLM (notre bibliothèque pour se connecter à différents fournisseurs de LLM) ne parvient pas à trouver
+le point de terminaison API avec lequel vous essayez de vous connecter. Cela arrive le plus souvent aux utilisateurs de Azure ou ollama.
+
+### Solutions de contournement
+
+* Vérifiez que vous avez correctement défini `LLM_BASE_URL`
+* Vérifiez que le modèle est correctement défini, en fonction des [docs de LiteLLM](https://docs.litellm.ai/docs/providers)
+  * Si vous êtes en cours d'exécution dans l'interface utilisateur, assurez-vous de définir le `model` dans le modal des paramètres
+  * Si vous êtes en cours d'exécution sans interface (via main.py), assurez-vous de définir `LLM_MODEL` dans votre env/config
+* Assurez-vous de suivre les instructions spéciales de votre fournisseur de LLM
+  * [ollama](/fr/modules/usage/llms/local-llms)
+  * [Azure](/fr/modules/usage/llms/azure-llms)
+  * [Google](/fr/modules/usage/llms/google-llms)
+* Assurez-vous que votre clé API est correcte
+* Voyez si vous pouvez vous connecter au LLM en utilisant `curl`
+* Essayez de [vous connecter via LiteLLM directement](https://github.com/BerriAI/litellm) pour tester votre configuration
+
+## `make build` bloqué sur les installations de packages
+
+### Symptômes
+
+Installation de package bloquée sur `En attente...` sans aucun message d'erreur :
+
+```bash
+Opérations de package : 286 installations, 0 mises à jour, 0 suppressions
+
+  - Installation de certifi (2024.2.2) : En attente...
+  - Installation de h11 (0.14.0) : En attente...
+  - Installation de idna (3.7) : En attente...
+  - Installation de sniffio (1.3.1) : En attente...
+  - Installation de typing-extensions (4.11.0) : En attente...
+```
+
+### Détails
+
+Dans de rares cas, `make build` peut sembler bloqué sur les installations de packages
+sans aucun message d'erreur.
+
+### Solutions de contournement
+
+* Le gestionnaire de packages Poetry peut manquer d'un paramètre de configuration concernant
+l'emplacement où doivent être recherchées les informations d'identification (keyring).
+
+### Solution de contournement
+
+Tout d'abord, vérifiez avec `env` si une valeur pour `PYTHON_KEYRING_BACKEND` existe.
+Sinon, exécutez la commande ci-dessous pour la définir à une valeur connue et réessayez la construction :
+
+```bash
+export PYTHON_KEYRING_BACKEND=keyring.backends.null.Keyring
+```
+
+## Les sessions ne sont pas restaurées
+
+### Symptômes
+
+OpenHands demande généralement s'il faut reprendre ou commencer une nouvelle session lors de l'ouverture de l'interface utilisateur.
+Mais cliquer sur "Reprendre" démarre toujours une toute nouvelle discussion.
+
+### Détails
+
+Avec une installation standard à ce jour, les données de session sont stockées en mémoire.
+Actuellement, si le service OpenHands est redémarré, les sessions précédentes deviennent
+invalides (un nouveau secret est généré) et donc non récupérables.
+
+### Solutions de contournement
+
+* Modifiez la configuration pour rendre les sessions persistantes en éditant le fichier `config.toml`
+(dans le dossier racine d'OpenHands) en spécifiant un `file_store` et un
+`file_store_path` absolu :
+
+```toml
+file_store="local"
+file_store_path="/absolute/path/to/openhands/cache/directory"
+```
+
+* Ajoutez un secret jwt fixe dans votre .bashrc, comme ci-dessous, afin que les id de session précédents
+restent acceptés.
+
+```bash
+EXPORT JWT_SECRET=A_CONST_VALUE
+```

docs/i18n/fr/docusaurus-plugin-content-docs/current/usage/troubleshooting/windows.md

@@ -0,0 +1,76 @@
+# Notes pour les utilisateurs de Windows et WSL
+
+OpenHands ne supporte Windows que via [WSL](https://learn.microsoft.com/en-us/windows/wsl/install).
+Veuillez vous assurer de lancer toutes les commandes à l'intérieur de votre terminal WSL.
+
+## Dépannage
+
+### Erreur : 'docker' n'a pas pu être trouvé dans cette distribution WSL 2.
+
+Si vous utilisez Docker Desktop, assurez-vous de le démarrer avant d'exécuter toute commande docker depuis l'intérieur de WSL.
+Docker doit également avoir l'option d'intégration WSL activée.
+
+### Recommandation : Ne pas exécuter en tant qu'utilisateur root
+
+Pour des raisons de sécurité, il est fortement recommandé de ne pas exécuter OpenHands en tant qu'utilisateur root, mais en tant qu'utilisateur avec un UID non nul.
+De plus, les sandboxes persistants ne seront pas pris en charge lors de l'exécution en tant que root et un message approprié pourrait apparaître lors du démarrage d'OpenHands.
+
+Références :
+
+* [Pourquoi il est mauvais de se connecter en tant que root](https://askubuntu.com/questions/16178/why-is-it-bad-to-log-in-as-root)
+* [Définir l'utilisateur par défaut dans WSL](https://www.tenforums.com/tutorials/128152-set-default-user-windows-subsystem-linux-distro-windows-10-a.html#option2)
+Astuce pour la 2e référence : pour les utilisateurs d'Ubuntu, la commande pourrait en fait être "ubuntupreview" au lieu de "ubuntu".
+
+### Échec de la création de l'utilisateur openhands
+
+Si vous rencontrez l'erreur suivante lors de l'installation :
+
+```sh
+Exception: Failed to create openhands user in sandbox: 'useradd: UID 0 is not unique'
+```
+
+Vous pouvez la résoudre en exécutant :
+
+```sh
+export SANDBOX_USER_ID=1000
+```
+
+### Installation de Poetry
+
+* Si vous rencontrez des problèmes pour exécuter Poetry même après l'avoir installé pendant le processus de construction, il peut être nécessaire d'ajouter son chemin binaire à votre environnement :
+
+```sh
+export PATH="$HOME/.local/bin:$PATH"
+```
+
+* Si `make build` s'arrête avec une erreur telle que :
+
+```sh
+ModuleNotFoundError: no module named <module-name>
+```
+
+Cela pourrait être un problème avec le cache de Poetry.
+Essayez d'exécuter ces 2 commandes l'une après l'autre :
+
+```sh
+rm -r ~/.cache/pypoetry
+make build
+```
+
+### L'objet NoneType n'a pas d'attribut 'request'
+
+Si vous rencontrez des problèmes liés au réseau, tels que `NoneType object has no attribute 'request'` lors de l'exécution de `make run`, il peut être nécessaire de configurer vos paramètres réseau WSL2. Suivez ces étapes :
+
+* Ouvrez ou créez le fichier `.wslconfig` situé à `C:\Users\%username%\.wslconfig` sur votre machine hôte Windows.
+* Ajoutez la configuration suivante au fichier `.wslconfig` :
+
+```sh
+[wsl2]
+networkingMode=mirrored
+localhostForwarding=true
+```
+
+* Enregistrez le fichier `.wslconfig`.
+* Redémarrez WSL2 complètement en quittant toute instance WSL2 en cours d'exécution et en exécutant la commande `wsl --shutdown` dans votre invite de commande ou terminal.
+* Après avoir redémarré WSL, essayez d'exécuter `make run` à nouveau.
+Le problème réseau devrait être résolu.

docs/i18n/fr/docusaurus-plugin-content-docs/current/usage/upgrade-guide.md

@@ -1,72 +0,0 @@
-
-
-# ⬆️ Guide de mise à niveau
-
-## 0.8.0 (2024-07-13)
-
-### Changements de configuration importants
-
-Dans cette version, nous avons introduit quelques changements importants dans les configurations backend.
-Si vous avez uniquement utilisé OpenHands via l'interface frontend (interface web), aucune action n'est nécessaire.
-
-Voici une liste des changements importants dans les configurations. Ils ne s'appliquent qu'aux utilisateurs qui
-utilisent OpenHands CLI via `main.py`. Pour plus de détails, voir [#2756](https://github.com/All-Hands-AI/OpenHands/pull/2756).
-
-#### Suppression de l'option --model-name de main.py
-
-Veuillez noter que l'option `--model-name`, ou `-m`, n'existe plus. Vous devez configurer les
-configurations LLM dans `config.toml` ou via des variables d'environnement.
-
-#### Les groupes de configuration LLM doivent être des sous-groupes de 'llm'
-
-Avant la version 0.8, vous pouviez utiliser un nom arbitraire pour la configuration LLM dans `config.toml`, par exemple :
-
-```toml
-[gpt-4o]
-model="gpt-4o"
-api_key="<your_api_key>"
-```
-
-puis utiliser l'argument CLI `--llm-config` pour spécifier le groupe de configuration LLM souhaité
-par nom. Cela ne fonctionne plus. Au lieu de cela, le groupe de configuration doit être sous le groupe `llm`,
-par exemple :
-
-```toml
-[llm.gpt-4o]
-model="gpt-4o"
-api_key="<your_api_key>"
-```
-
-Si vous avez un groupe de configuration nommé `llm`, il n'est pas nécessaire de le modifier, il sera utilisé
-comme groupe de configuration LLM par défaut.
-
-#### Le groupe 'agent' ne contient plus le champ 'name'
-
-Avant la version 0.8, vous pouviez avoir ou non un groupe de configuration nommé `agent` qui
-ressemblait à ceci :
-
-```toml
-[agent]
-name="CodeActAgent"
-memory_max_threads=2
-```
-
-Notez que le champ `name` est maintenant supprimé. Au lieu de cela, vous devez mettre le champ `default_agent`
-sous le groupe `core`, par exemple :
-
-```toml
-[core]
-# autres configurations
-default_agent='CodeActAgent'
-
-[agent]
-llm_config='llm'
-memory_max_threads=2
-
-[agent.CodeActAgent]
-llm_config='gpt-4o'
-```
-
-Notez que, comme pour les sous-groupes `llm`, vous pouvez également définir des sous-groupes `agent`.
-De plus, un agent peut être associé à un groupe de configuration LLM spécifique. Pour plus
-de détails, voir les exemples dans `config.template.toml`.

docs/i18n/pt-BR/code.json

@@ -1,53 +0,0 @@
-{
-    "footer.title": {
-        "message": "OpenHands"
-    },
-    "footer.docs": {
-        "message": "Documentação"
-    },
-    "footer.community": {
-        "message": "Comunidade"
-    },
-    "footer.copyright": {
-        "message": "© {year} OpenHands"
-    },
-    "faq.title": {
-        "message": "Perguntas Frequentes",
-        "description": "FAQ Title"
-    },
-    "faq.description": {
-        "message": "Perguntas Frequentes"
-    },
-    "faq.section.title.1": {
-        "message": "O que é o OpenHands?",
-        "description": "First Section Title"
-    },
-    "faq.section.highlight": {
-        "message": "OpenHands",
-        "description": "Highlight Text"
-    },
-    "faq.section.description.1": {
-        "message": "é um engenheiro de software autônomo que pode resolver tarefas de engenharia de software e navegação web a qualquer momento. Pode executar consultas de ciência de dados, como \"Encontrar o número de pull requests no repositório OpenHands nos últimos meses\", e tarefas de engenharia de software, como \"Por favor, adicione testes a este arquivo e verifique se todos os testes passam. Se não, corrija o arquivo.\"",
-        "description": "Description for OpenHands"
-    },
-    "faq.section.description.2": {
-        "message": "Além disso, o OpenHands é uma plataforma e comunidade para desenvolvedores de agentes que desejam testar e avaliar novos agentes.",
-        "description": "Further Description for OpenHands"
-    },
-    "faq.section.title.2": {
-        "message": "Suporte",
-        "description": "Support Section Title"
-    },
-    "faq.section.support.answer": {
-        "message": "Se você encontrar um problema que outros usuários também possam ter, por favor, relate-o em {githubLink}. Se você estiver tendo dificuldades com a instalação ou tiver perguntas gerais, junte-se a nós no {discordLink} ou {slackLink}.",
-        "description": "Support Answer"
-    },
-    "faq.section.title.3": {
-        "message": "Como resolver um problema no GitHub com o OpenHands?",
-        "description": "GitHub Issue Section Title"
-    },
-    "faq.section.github.steps.intro": {
-        "message": "Para resolver um problema no GitHub usando o OpenHands, envie um comando ao OpenHands pedindo para seguir etapas como as seguintes:",
-        "description": "GitHub Steps Introduction"
-    }
-}

docs/i18n/pt-BR/docusaurus-plugin-content-blog/options.json

@@ -1,14 +0,0 @@
-{
-  "title": {
-    "message": "Blog",
-    "description": "O título do blog usado para SEO"
-  },
-  "description": {
-    "message": "Blog",
-    "description": "A descrição do blog usada para SEO"
-  },
-  "sidebar.title": {
-    "message": "Artigos recentes",
-    "description": "A descrição para a barra lateral esquerda"
-  }
-}

docs/i18n/pt-BR/docusaurus-plugin-content-docs/current.json

@@ -1,18 +0,0 @@
-{
-    "version.label": {
-        "message": "Atual",
-        "description": "The label for version current"
-    },
-    "sidebar.docsSidebar.category.🤖 Backends LLM": {
-        "message": "🤖 Backends LLM",
-        "description": "The label for category 🤖 Backends LLM in sidebar docsSidebar"
-    },
-    "sidebar.docsSidebar.category.🚧 Dépannage": {
-        "message": "🚧 Solução de Problemas",
-        "description": "The label for category 🚧 Dépannage in sidebar docsSidebar"
-    },
-    "sidebar.apiSidebar.category.Backend": {
-        "message": "Backend",
-        "description": "The label for category Backend in sidebar apiSidebar"
-    }
-}

docs/i18n/pt-BR/docusaurus-plugin-content-docs/current/python/python.md

@@ -1,3 +0,0 @@
-# Python Docs
-
-Docs will appear here after deployment.

docs/i18n/pt-BR/docusaurus-plugin-content-docs/current/python/sidebar.json

@@ -1,5 +0,0 @@
-{
-  "items": ["python/python"],
-  "label": "Backend",
-  "type": "category"
-}

docs/i18n/pt-BR/docusaurus-plugin-content-docs/current/usage/about.md

@@ -1,25 +0,0 @@
-# Sobre o OpenHands
-
-## Estratégia de Pesquisa
-
-Alcançar a replicação completa de aplicações de nível de produção com LLMs é um esforço complexo. Nossa estratégia envolve:
-
-- **Pesquisa Técnica Central:** Foco em pesquisa fundamental para entender e aprimorar os aspectos técnicos da geração e manipulação de código.
-- **Planejamento de Tarefas:** Desenvolvimento de capacidades para detecção de bugs, gerenciamento de codebase e otimização.
-- **Avaliação:** Estabelecimento de métricas de avaliação abrangentes para melhor entender e aprimorar nossos agentes.
-
-## Agente Padrão
-
-Nosso Agente padrão atualmente é o [CodeActAgent](agents), que é capaz de gerar código e lidar com arquivos.
-
-## Construído Com
-
-O OpenHands é construído usando uma combinação de poderosos frameworks e bibliotecas, fornecendo uma base robusta para seu desenvolvimento. Aqui estão as principais tecnologias usadas no projeto:
-
-![FastAPI](https://img.shields.io/badge/FastAPI-black?style=for-the-badge) ![uvicorn](https://img.shields.io/badge/uvicorn-black?style=for-the-badge) ![LiteLLM](https://img.shields.io/badge/LiteLLM-black?style=for-the-badge) ![Docker](https://img.shields.io/badge/Docker-black?style=for-the-badge) ![Ruff](https://img.shields.io/badge/Ruff-black?style=for-the-badge) ![MyPy](https://img.shields.io/badge/MyPy-black?style=for-the-badge) ![LlamaIndex](https://img.shields.io/badge/LlamaIndex-black?style=for-the-badge) ![React](https://img.shields.io/badge/React-black?style=for-the-badge)
-
-Por favor, note que a seleção dessas tecnologias está em andamento, e tecnologias adicionais podem ser adicionadas ou as existentes podem ser removidas à medida que o projeto evolui. Nós nos esforçamos para adotar as ferramentas mais adequadas e eficientes para aprimorar as capacidades do OpenHands.
-
-## Licença
-
-Distribuído sob a [Licença](https://github.com/All-Hands-AI/OpenHands/blob/main/LICENSE) MIT.

docs/i18n/pt-BR/docusaurus-plugin-content-docs/current/usage/agents.md

@@ -1,23 +0,0 @@
-# 🧠 Agente Principal e Capacidades
-
-## CodeActAgent
-
-### Descrição
-
-Este agente implementa a ideia do CodeAct ([artigo](https://arxiv.org/abs/2402.01030), [tweet](https://twitter.com/xingyaow_/status/1754556835703751087)) que consolida as **ações** dos agentes LLM em um espaço de ação de **código** unificado para _simplicidade_ e _desempenho_.
-
-A ideia conceitual é ilustrada abaixo. A cada turno, o agente pode:
-
-1. **Conversar**: Comunicar-se com humanos em linguagem natural para pedir esclarecimentos, confirmações, etc.
-2. **CodeAct**: Optar por executar a tarefa executando código
-
-- Executar qualquer comando Linux `bash` válido
-- Executar qualquer código `Python` válido com [um interpretador Python interativo](https://ipython.org/). Isso é simulado através do comando `bash`, veja o sistema de plugins abaixo para mais detalhes.
-
-![image](https://github.com/All-Hands-AI/OpenHands/assets/38853559/92b622e3-72ad-4a61-8f41-8c040b6d5fb3)
-
-### Demonstração
-
-https://github.com/All-Hands-AI/OpenHands/assets/38853559/f592a192-e86c-4f48-ad31-d69282d5f6ac
-
-_Exemplo do CodeActAgent com `gpt-4-turbo-2024-04-09` realizando uma tarefa de ciência de dados (regressão linear)_.

docs/i18n/pt-BR/docusaurus-plugin-content-docs/current/usage/architecture/backend.mdx

@@ -1,58 +0,0 @@
-# 🏛️ Arquitetura do Sistema
-
-<div style={{ textAlign: 'center' }}>
-  <img
-    src="https://github.com/All-Hands-AI/OpenHands/assets/16201837/97d747e3-29d8-4ccb-8d34-6ad1adb17f38"
-    alt="Diagrama da Arquitetura do Sistema OpenHands 4 de julho de 2024"
-  />
-  <p>
-    <em>Diagrama da Arquitetura do Sistema OpenHands (4 de julho de 2024)</em>
-  </p>
-</div>
-
-Esta é uma visão geral de alto nível da arquitetura do sistema. O sistema é dividido em dois componentes principais: o frontend e o backend. O frontend é responsável por lidar com as interações do usuário e exibir os resultados. O backend é responsável por lidar com a lógica de negócios e executar os agentes.
-
-# Arquitetura do Frontend {#frontend-architecture-en}
-
-![system_architecture.svg](/img/system_architecture.svg)
-
-Esta visão geral é simplificada para mostrar os principais componentes e suas interações. Para uma visão mais detalhada da arquitetura do backend, consulte a seção Arquitetura do Backend abaixo.
-
-# Arquitetura do Backend {#backend-architecture-en}
-
-_**Aviso**: A arquitetura do backend é um trabalho em andamento e está sujeita a alterações. O diagrama a seguir mostra a arquitetura atual do backend com base no commit mostrado no rodapé do diagrama._
-
-![backend_architecture.svg](/img/backend_architecture.svg)
-
-<details>
-  <summary>Atualizando este Diagrama</summary>
-  <div>
-    A geração do diagrama da arquitetura do backend é parcialmente automatizada.
-    O diagrama é gerado a partir das type hints no código usando a ferramenta py2puml.
-    O diagrama é então revisado manualmente, ajustado e exportado para PNG e SVG.
-
-    ## Pré-requisitos
-
-    - Ambiente python em execução no qual o openhands é executável
-    (de acordo com as instruções no arquivo README.md na raiz do repositório)
-    - [py2puml](https://github.com/lucsorel/py2puml) instalado
-
-## Passos
-
-1.  Gere automaticamente o diagrama executando o seguinte comando na raiz do repositório:
-    `py2puml openhands openhands > docs/architecture/backend_architecture.puml`
-
-2.  Abra o arquivo gerado em um editor PlantUML, por exemplo, Visual Studio Code com a extensão PlantUML ou [PlantText](https://www.planttext.com/)
-
-3.  Revise o PUML gerado e faça todos os ajustes necessários no diagrama (adicione partes ausentes, corrija erros, melhore o posicionamento).
-    _py2puml cria o diagrama com base nas type hints no código, portanto, type hints ausentes ou incorretas podem resultar em um diagrama incompleto ou incorreto._
-
-4.  Revise a diferença entre o novo diagrama e o anterior e verifique manualmente se as alterações estão corretas.
-    _Certifique-se de não remover partes que foram adicionadas manualmente ao diagrama no passado e ainda são relevantes._
-
-5.  Adicione o hash do commit que foi usado para gerar o diagrama no rodapé do diagrama.
-
-6.  Exporte o diagrama como arquivos PNG e SVG e substitua os diagramas existentes no diretório `docs/architecture`. Isso pode ser feito com (por exemplo, [PlantText](https://www.planttext.com/))
-
-  </div>
-</details>

docs/i18n/pt-BR/docusaurus-plugin-content-docs/current/usage/architecture/runtime.md

@@ -1,134 +0,0 @@
-# 📦 Docker Runtime
-
-O OpenHands Docker Runtime é o componente principal que permite a execução segura e flexível das ações do agente de IA.
-Ele cria um ambiente isolado usando o Docker, onde código arbitrário pode ser executado com segurança sem arriscar o sistema host.
-
-## Por que precisamos de um runtime isolado?
-
-O OpenHands precisa executar código arbitrário em um ambiente seguro e isolado por várias razões:
-
-1. Segurança: Executar código não confiável pode representar riscos significativos para o sistema host. Um ambiente isolado impede que código malicioso acesse ou modifique os recursos do sistema host
-2. Consistência: Um ambiente isolado garante que a execução do código seja consistente em diferentes máquinas e configurações, eliminando problemas do tipo "funciona na minha máquina"
-3. Controle de Recursos: O isolamento permite um melhor controle sobre a alocação e uso de recursos, evitando que processos descontrolados afetem o sistema host
-4. Isolamento: Diferentes projetos ou usuários podem trabalhar em ambientes isolados sem interferir uns com os outros ou com o sistema host
-5. Reprodutibilidade: Ambientes isolados facilitam a reprodução de bugs e problemas, já que o ambiente de execução é consistente e controlável
-
-## Como o Runtime funciona?
-
-O sistema OpenHands Runtime usa uma arquitetura cliente-servidor implementada com contêineres Docker. Aqui está uma visão geral de como ele funciona:
-
-```mermaid
-graph TD
-    A[Imagem Docker Personalizada Fornecida pelo Usuário] --> B[Backend do OpenHands]
-    B -->|Constrói| C[Imagem do OH Runtime]
-    C -->|Inicia| D[Executor de Ação]
-    D -->|Inicializa| E[Navegador]
-    D -->|Inicializa| F[Shell Bash]
-    D -->|Inicializa| G[Plugins]
-    G -->|Inicializa| L[Servidor Jupyter]
-
-    B -->|Gera| H[Agente]
-    B -->|Gera| I[EventStream]
-    I <--->|Executa Ação para
-    Obter Observação
-    via API REST
-    | D
-
-    H -->|Gera Ação| I
-    I -->|Obtém Observação| H
-
-    subgraph "Contêiner Docker"
-    D
-    E
-    F
-    G
-    L
-    end
-```
-
-1. Entrada do Usuário: O usuário fornece uma imagem Docker base personalizada
-2. Construção da Imagem: O OpenHands constrói uma nova imagem Docker (a "imagem do OH runtime") com base na imagem fornecida pelo usuário. Essa nova imagem inclui código específico do OpenHands, principalmente o "cliente de runtime"
-3. Inicialização do Contêiner: Quando o OpenHands inicia, ele lança um contêiner Docker usando a imagem do OH runtime
-4. Inicialização do Servidor de Execução de Ação: O servidor de execução de ação inicializa um `ActionExecutor` dentro do contêiner, configurando os componentes necessários, como um shell bash e carregando quaisquer plugins especificados
-5. Comunicação: O backend do OpenHands (`openhands/runtime/impl/eventstream/eventstream_runtime.py`) se comunica com o servidor de execução de ação por meio de uma API RESTful, enviando ações e recebendo observações
-6. Execução da Ação: O cliente de runtime recebe ações do backend, as executa no ambiente isolado e envia de volta as observações
-7. Retorno da Observação: O servidor de execução de ação envia os resultados da execução de volta para o backend do OpenHands como observações
-
-O papel do cliente:
-
-- Ele atua como um intermediário entre o backend do OpenHands e o ambiente isolado
-- Ele executa vários tipos de ações (comandos shell, operações de arquivo, código Python, etc.) com segurança dentro do contêiner
-- Ele gerencia o estado do ambiente isolado, incluindo o diretório de trabalho atual e os plugins carregados
-- Ele formata e retorna observações para o backend, garantindo uma interface consistente para processar os resultados
-
-## Como o OpenHands constrói e mantém imagens do OH Runtime
-
-A abordagem do OpenHands para construir e gerenciar imagens de runtime garante eficiência, consistência e flexibilidade na criação e manutenção de imagens Docker para ambientes de produção e desenvolvimento.
-
-Confira o [código relevante](https://github.com/All-Hands-AI/OpenHands/blob/main/openhands/runtime/utils/runtime_build.py) se você estiver interessado em mais detalhes.
-
-### Sistema de Tags de Imagem
-
-O OpenHands usa um sistema de três tags para suas imagens de runtime para equilibrar reprodutibilidade com flexibilidade.
-As tags podem estar em um dos 2 formatos:
-
-- **Tag Versionada**: `oh_v{openhands_version}_{base_image}` (ex.: `oh_v0.9.9_nikolaik_s_python-nodejs_t_python3.12-nodejs22`)
-- **Tag de Bloqueio**: `oh_v{openhands_version}_{16_digit_lock_hash}` (ex.: `oh_v0.9.9_1234567890abcdef`)
-- **Tag de Origem**: `oh_v{openhands_version}_{16_digit_lock_hash}_{16_digit_source_hash}`
-  (ex.: `oh_v0.9.9_1234567890abcdef_1234567890abcdef`)
-
-#### Tag de Origem - Mais Específica
-
-Estes são os primeiros 16 dígitos do MD5 do hash do diretório para o diretório de origem. Isso fornece um hash
-apenas para o código-fonte do openhands
-
-#### Tag de Bloqueio
-
-Este hash é construído a partir dos primeiros 16 dígitos do MD5 de:
-
-- O nome da imagem base sobre a qual a imagem foi construída (ex.: `nikolaik/python-nodejs:python3.12-nodejs22`)
-- O conteúdo do `pyproject.toml` incluído na imagem.
-- O conteúdo do `poetry.lock` incluído na imagem.
-
-Isso efetivamente fornece um hash para as dependências do Openhands independente do código-fonte.
-
-#### Tag Versionada - Mais Genérica
-
-Esta tag é uma concatenação da versão do openhands e do nome da imagem base (transformado para se adequar ao padrão de tag).
-
-#### Processo de Construção
-
-Ao gerar uma imagem...
-
-- **Sem reconstrução**: O OpenHands primeiro verifica se existe uma imagem com a mesma **tag de origem mais específica**. Se houver tal imagem,
-  nenhuma construção é realizada - a imagem existente é usada.
-- **Reconstrução mais rápida**: O OpenHands verifica em seguida se existe uma imagem com a **tag de bloqueio genérica**. Se houver tal imagem,
-  o OpenHands constrói uma nova imagem com base nela, ignorando todas as etapas de instalação (como `poetry install` e
-  `apt-get`), exceto uma operação final para copiar o código-fonte atual. A nova imagem é marcada apenas com uma
-  tag de **origem**.
-- **Reconstrução razoável**: Se não existir uma tag de **origem** nem de **bloqueio**, uma imagem será construída com base na imagem com tag **versionada**.
-  Na imagem com tag versionada, a maioria das dependências já deve estar instalada, economizando tempo.
-- **Reconstrução mais lenta**: Se todas as três tags não existirem, uma nova imagem é construída com base na imagem
-  base (o que é uma operação mais lenta). Esta nova imagem é marcada com todas as tags de **origem**, **bloqueio** e **versionada**.
-
-Essa abordagem de tags permite que o OpenHands gerencie com eficiência ambientes de desenvolvimento e produção.
-
-1. Código-fonte e Dockerfile idênticos sempre produzem a mesma imagem (via tags baseadas em hash)
-2. O sistema pode reconstruir rapidamente imagens quando ocorrem pequenas alterações (aproveitando imagens compatíveis recentes)
-3. A tag de **bloqueio** (ex.: `runtime:oh_v0.9.3_1234567890abcdef`) sempre aponta para a construção mais recente para uma combinação específica de imagem base, dependência e versão do OpenHands
-
-## Sistema de Plugins do Runtime
-
-O OpenHands Runtime suporta um sistema de plugins que permite estender a funcionalidade e personalizar o ambiente de runtime. Os plugins são inicializados quando o cliente de runtime é iniciado.
-
-Confira [um exemplo do plugin Jupyter aqui](https://github.com/All-Hands-AI/OpenHands/blob/ecf4aed28b0cf7c18d4d8ff554883ba182fc6bdd/openhands/runtime/plugins/jupyter/__init__.py#L21-L55) se você quiser implementar seu próprio plugin.
-
-_Mais detalhes sobre o sistema de Plugins ainda estão em construção - contribuições são bem-vindas!_
-
-Aspectos-chave do sistema de plugins:
-
-1. Definição de Plugin: Os plugins são definidos como classes Python que herdam de uma classe base `Plugin`
-2. Registro de Plugin: Os plugins disponíveis são registrados em um dicionário `ALL_PLUGINS`
-3. Especificação de Plugin: Os plugins são associados a `Agent.sandbox_plugins: list[PluginRequirement]`. Os usuários podem especificar quais plugins carregar ao inicializar o runtime
-4. Inicialização: Os plugins são inicializados de forma assíncrona quando o cliente de runtime é iniciado
-5. Uso: O cliente de runtime pode usar plugins inicializados para estender suas capacidades (por exemplo, o JupyterPlugin para executar células IPython)

docs/i18n/pt-BR/docusaurus-plugin-content-docs/current/usage/cloud/cloud-github-resolver.md

@@ -1,33 +0,0 @@
-Here is the translation to Brazilian Portuguese:
-
-# GitHub Cloud Resolver
-
-O GitHub Cloud Resolver automatiza correções de código e fornece assistência inteligente para seus repositórios.
-
-## Configuração
-
-O Resolvedor do GitHub na Nuvem está disponível automaticamente quando você
-[concede acesso ao repositório do OpenHands Cloud](./openhands-cloud.md#adding-repository-access).
-
-## Uso
-
-Após conceder acesso ao repositório do OpenHands Cloud, você pode usar o Resolvedor do GitHub na Nuvem nos problemas e pull requests
-do repositório.
-
-### Issues
-
-No seu repositório, rotule um issue com `openhands`. O OpenHands irá:
-
-1. Comentar no issue para informar que está trabalhando nele.
-   - Você pode clicar no link para acompanhar o progresso no OpenHands Cloud.
-2. Abrir um pull request se determinar que o issue foi resolvido com sucesso.
-3. Comentar no issue com um resumo das tarefas realizadas e um link para o pull request.
-
-### Pull Requests
-
-Para fazer o OpenHands trabalhar em pull requests, use `@openhands` em comentários de nível superior ou inline para: - Fazer perguntas - Solicitar atualizações - Obter explicações de código
-
-O OpenHands irá:
-
-1. Comentar no PR para informar que está trabalhando nele.
-2. Realizar a tarefa.

docs/i18n/pt-BR/docusaurus-plugin-content-docs/current/usage/cloud/openhands-cloud.md

@@ -1,45 +0,0 @@
-# Openhands Cloud
-
-O OpenHands Cloud é a versão hospedada na nuvem do OpenHands da All Hands AI.
-
-## Acessando o OpenHands Cloud
-
-Atualmente, os usuários estão sendo admitidos para acessar o OpenHands Cloud em ondas. Para se inscrever,
-[entre na lista de espera](https://www.all-hands.dev/join-waitlist). Assim que for aprovado, você receberá um e-mail com
-instruções sobre como acessá-lo.
-
-## Primeiros Passos
-
-Após visitar o OpenHands Cloud, você será solicitado a se conectar com sua conta do GitHub:
-1. Após ler e aceitar os termos de serviço, clique em `Connect to GitHub`.
-2. Revise as permissões solicitadas pelo OpenHands e clique em `Authorize OpenHands AI`.
-   - O OpenHands exigirá algumas permissões da sua conta do GitHub. Para ler mais sobre essas permissões,
-     você pode clicar no link `Learn more` na página de autorização do GitHub.
-
-## Acesso ao Repositório
-
-### Adicionando Acesso ao Repositório
-
-Você pode conceder ao OpenHands acesso específico ao repositório:
-1. Clique no menu suspenso `Select a GitHub project`, selecione `Add more repositories...`.
-2. Selecione a organização e escolha os repositórios específicos para conceder acesso ao OpenHands.
-   - O Openhands solicita tokens de curta duração (expiração de 8 horas) com estas permissões:
-     - Actions: Read and write
-     - Administration: Read-only
-     - Commit statuses: Read and write
-     - Contents: Read and write
-     - Issues: Read and write
-     - Metadata: Read-only
-     - Pull requests: Read and write
-     - Webhooks: Read and write
-     - Workflows: Read and write
-   - O acesso ao repositório para um usuário é concedido com base em:
-     - Permissão concedida para o repositório.
-     - Permissões do GitHub do usuário (proprietário/colaborador).
-3. Clique em `Install & Authorize`.
-
-### Modificando o Acesso ao Repositório
-
-Você pode modificar o acesso ao repositório a qualquer momento:
-* Usando o mesmo fluxo de trabalho `Select a GitHub project > Add more repositories`, ou
-* Visitando a página de Configurações e selecionando `Configure GitHub Repositories` na seção `GitHub Settings`.

docs/i18n/pt-BR/docusaurus-plugin-content-docs/current/usage/configuration-options.md

@@ -1,396 +0,0 @@
-# Opções de Configuração
-
-Este guia detalha todas as opções de configuração disponíveis para o OpenHands, ajudando você a personalizar seu comportamento e integrá-lo com outros serviços.
-
-:::note
-Se você estiver executando no [Modo GUI](https://docs.all-hands.dev/modules/usage/how-to/gui-mode), as configurações disponíveis na UI de Configurações sempre terão precedência.
-:::
-
-## Configuração Principal
-
-As opções de configuração principais são definidas na seção `[core]` do arquivo `config.toml`.
-
-### Chaves de API
-- `e2b_api_key`
-  - Tipo: `str`
-  - Padrão: `""`
-  - Descrição: Chave de API para E2B
-
-- `modal_api_token_id`
-  - Tipo: `str`
-  - Padrão: `""`
-  - Descrição: ID do token de API para Modal
-
-- `modal_api_token_secret`
-  - Tipo: `str`
-  - Padrão: `""`
-  - Descrição: Segredo do token de API para Modal
-
-### Workspace
-- `workspace_base`
-  - Tipo: `str`
-  - Padrão: `"./workspace"`
-  - Descrição: Caminho base para o workspace
-
-- `cache_dir`
-  - Tipo: `str`
-  - Padrão: `"/tmp/cache"`
-  - Descrição: Caminho do diretório de cache
-
-### Depuração e Log
-- `debug`
-  - Tipo: `bool`
-  - Padrão: `false`
-  - Descrição: Habilitar depuração
-
-- `disable_color`
-  - Tipo: `bool`
-  - Padrão: `false`
-  - Descrição: Desabilitar cor na saída do terminal
-
-### Trajetórias
-- `save_trajectory_path`
-  - Tipo: `str`
-  - Padrão: `"./trajectories"`
-  - Descrição: Caminho para armazenar trajetórias (pode ser uma pasta ou um arquivo). Se for uma pasta, as trajetórias serão salvas em um arquivo nomeado com o nome do id da sessão e extensão .json, nessa pasta.
-
-- `replay_trajectory_path`
-  - Tipo: `str`
-  - Padrão: `""`
-  - Descrição: Caminho para carregar uma trajetória e reproduzir. Se fornecido, deve ser um caminho para o arquivo de trajetória no formato JSON. As ações no arquivo de trajetória seriam reproduzidas primeiro antes de qualquer instrução do usuário ser executada.
-
-### Armazenamento de Arquivos
-- `file_store_path`
-  - Tipo: `str`
-  - Padrão: `"/tmp/file_store"`
-  - Descrição: Caminho do armazenamento de arquivos
-
-- `file_store`
-  - Tipo: `str`
-  - Padrão: `"memory"`
-  - Descrição: Tipo de armazenamento de arquivos
-
-- `file_uploads_allowed_extensions`
-  - Tipo: `list of str`
-  - Padrão: `[".*"]`
-  - Descrição: Lista de extensões de arquivo permitidas para uploads
-
-- `file_uploads_max_file_size_mb`
-  - Tipo: `int`
-  - Padrão: `0`
-  - Descrição: Tamanho máximo de arquivo para uploads, em megabytes
-
-- `file_uploads_restrict_file_types`
-  - Tipo: `bool`
-  - Padrão: `false`
-  - Descrição: Restringir tipos de arquivo para uploads de arquivos
-
-- `file_uploads_allowed_extensions`
-  - Tipo: `list of str`
-  - Padrão: `[".*"]`
-  - Descrição: Lista de extensões de arquivo permitidas para uploads
-
-### Gerenciamento de Tarefas
-- `max_budget_per_task`
-  - Tipo: `float`
-  - Padrão: `0.0`
-  - Descrição: Orçamento máximo por tarefa (0.0 significa sem limite)
-
-- `max_iterations`
-  - Tipo: `int`
-  - Padrão: `100`
-  - Descrição: Número máximo de iterações
-
-### Configuração do Sandbox
-- `workspace_mount_path_in_sandbox`
-  - Tipo: `str`
-  - Padrão: `"/workspace"`
-  - Descrição: Caminho para montar o workspace no sandbox
-
-- `workspace_mount_path`
-  - Tipo: `str`
-  - Padrão: `""`
-  - Descrição: Caminho para montar o workspace
-
-- `workspace_mount_rewrite`
-  - Tipo: `str`
-  - Padrão: `""`
-  - Descrição: Caminho para reescrever o caminho de montagem do workspace. Você geralmente pode ignorar isso, refere-se a casos especiais de execução dentro de outro contêiner.
-
-### Diversos
-- `run_as_openhands`
-  - Tipo: `bool`
-  - Padrão: `true`
-  - Descrição: Executar como OpenHands
-
-- `runtime`
-  - Tipo: `str`
-  - Padrão: `"docker"`
-  - Descrição: Ambiente de execução
-
-- `default_agent`
-  - Tipo: `str`
-  - Padrão: `"CodeActAgent"`
-  - Descrição: Nome do agente padrão
-
-- `jwt_secret`
-  - Tipo: `str`
-  - Padrão: `uuid.uuid4().hex`
-  - Descrição: Segredo JWT para autenticação. Por favor, defina seu próprio valor.
-
-## Configuração do LLM
-
-As opções de configuração do LLM (Large Language Model) são definidas na seção `[llm]` do arquivo `config.toml`.
-
-Para usá-las com o comando docker, passe `-e LLM_<opção>`. Exemplo: `-e LLM_NUM_RETRIES`.
-
-:::note
-Para configurações de desenvolvimento, você também pode definir configurações de LLM personalizadas nomeadas. Veja [Configurações Personalizadas de LLM](./llms/custom-llm-configs) para detalhes.
-:::
-
-**Credenciais AWS**
-- `aws_access_key_id`
-  - Tipo: `str`
-  - Padrão: `""`
-  - Descrição: ID da chave de acesso AWS
-
-- `aws_region_name`
-  - Tipo: `str`
-  - Padrão: `""`
-  - Descrição: Nome da região AWS
-
-- `aws_secret_access_key`
-  - Tipo: `str`
-  - Padrão: `""`
-  - Descrição: Chave secreta de acesso AWS
-
-### Configuração da API
-- `api_key`
-  - Tipo: `str`
-  - Padrão: `None`
-  - Descrição: Chave de API a ser usada
-
-- `base_url`
-  - Tipo: `str`
-  - Padrão: `""`
-  - Descrição: URL base da API
-
-- `api_version`
-  - Tipo: `str`
-  - Padrão: `""`
-  - Descrição: Versão da API
-
-- `input_cost_per_token`
-  - Tipo: `float`
-  - Padrão: `0.0`
-  - Descrição: Custo por token de entrada
-
-- `output_cost_per_token`
-  - Tipo: `float`
-  - Padrão: `0.0`
-  - Descrição: Custo por token de saída
-
-### Provedor LLM Personalizado
-- `custom_llm_provider`
-  - Tipo: `str`
-  - Padrão: `""`
-  - Descrição: Provedor LLM personalizado
-
-
-### Tratamento de Mensagens
-- `max_message_chars`
-  - Tipo: `int`
-  - Padrão: `30000`
-  - Descrição: O número máximo aproximado de caracteres no conteúdo de um evento incluído no prompt para o LLM. Observações maiores são truncadas.
-
-- `max_input_tokens`
-  - Tipo: `int`
-  - Padrão: `0`
-  - Descrição: Número máximo de tokens de entrada
-
-- `max_output_tokens`
-  - Tipo: `int`
-  - Padrão: `0`
-  - Descrição: Número máximo de tokens de saída
-
-### Seleção de Modelo
-- `model`
-  - Tipo: `str`
-  - Padrão: `"claude-3-5-sonnet-20241022"`
-  - Descrição: Modelo a ser usado
-
-### Tentativas
-- `num_retries`
-  - Tipo: `int`
-  - Padrão: `8`
-  - Descrição: Número de tentativas a serem feitas
-
-- `retry_max_wait`
-  - Tipo: `int`
-  - Padrão: `120`
-  - Descrição: Tempo máximo de espera (em segundos) entre tentativas
-
-- `retry_min_wait`
-  - Tipo: `int`
-  - Padrão: `15`
-  - Descrição: Tempo mínimo de espera (em segundos) entre tentativas
-
-- `retry_multiplier`
-  - Tipo: `float`
-  - Padrão: `2.0`
-  - Descrição: Multiplicador para cálculo de backoff exponencial
-
-### Opções Avançadas
-- `drop_params`
-  - Tipo: `bool`
-  - Padrão: `false`
-  - Descrição: Descartar quaisquer parâmetros não mapeados (não suportados) sem causar uma exceção
-
-- `caching_prompt`
-  - Tipo: `bool`
-  - Padrão: `true`
-  - Descrição: Usar o recurso de cache de prompt se fornecido pelo LLM e suportado
-
-- `ollama_base_url`
-  - Tipo: `str`
-  - Padrão: `""`
-  - Descrição: URL base para a API OLLAMA
-
-- `temperature`
-  - Tipo: `float`
-  - Padrão: `0.0`
-  - Descrição: Temperatura para a API
-
-- `timeout`
-  - Tipo: `int`
-  - Padrão: `0`
-  - Descrição: Timeout para a API
-
-- `top_p`
-  - Tipo: `float`
-  - Padrão: `1.0`
-  - Descrição: Top p para a API
-
-- `disable_vision`
-  - Tipo: `bool`
-  - Padrão: `None`
-  - Descrição: Se o modelo é capaz de visão, esta opção permite desabilitar o processamento de imagem (útil para redução de custo)
-
-## Configuração do Agente
-
-As opções de configuração do agente são definidas nas seções `[agent]` e `[agent.<agent_name>]` do arquivo `config.toml`.
-
-### Configuração do LLM
-- `llm_config`
-  - Tipo: `str`
-  - Padrão: `'your-llm-config-group'`
-  - Descrição: O nome da configuração LLM a ser usada
-
-### Configuração do Espaço de Ação
-- `function_calling`
-  - Tipo: `bool`
-  - Padrão: `true`
-  - Descrição: Se a chamada de função está habilitada
-
-- `codeact_enable_browsing`
-  - Tipo: `bool`
-  - Padrão: `false`
-  - Descrição: Se o delegado de navegação está habilitado no espaço de ação (funciona apenas com chamada de função)
-
-- `codeact_enable_llm_editor`
-  - Tipo: `bool`
-  - Padrão: `false`
-  - Descrição: Se o editor LLM está habilitado no espaço de ação (funciona apenas com chamada de função)
-
-- `codeact_enable_jupyter`
-  - Tipo: `bool`
-  - Padrão: `false`
-  - Descrição: Se o Jupyter está habilitado no espaço de ação
-
-- `enable_history_truncation`
-  - Tipo: `bool`
-  - Padrão: `true`
-  - Descrição: Se o histórico deve ser truncado para continuar a sessão ao atingir o limite de comprimento de contexto do LLM
-
-### Uso de Microagentes
-- `enable_prompt_extensions`
-  - Tipo: `bool`
-  - Padrão: `true`
-  - Descrição: Se deve usar microagentes
-
-- `disabled_microagents`
-  - Tipo: `list of str`
-  - Padrão: `None`
-  - Descrição: Uma lista de microagentes a serem desabilitados
-
-## Configuração do Sandbox
-
-As opções de configuração do sandbox são definidas na seção `[sandbox]` do arquivo `config.toml`.
-
-Para usá-las com o comando docker, passe `-e SANDBOX_<opção>`. Exemplo: `-e SANDBOX_TIMEOUT`.
-
-### Execução
-- `timeout`
-  - Tipo: `int`
-  - Padrão: `120`
-  - Descrição: Timeout do sandbox em segundos
-
-- `user_id`
-  - Tipo: `int`
-  - Padrão: `1000`
-  - Descrição: ID do usuário do sandbox
-
-### Imagem do Contêiner
-- `base_container_image`
-  - Tipo: `str`
-  - Padrão: `"nikolaik/python-nodejs:python3.12-nodejs22"`
-  - Descrição: Imagem do contêiner a ser usada para o sandbox
-
-### Rede
-- `use_host_network`
-  - Tipo: `bool`
-  - Padrão: `false`
-  - Descrição: Usar a rede do host
-
-- `runtime_binding_address`
-  - Tipo: `str`
-  - Padrão: `0.0.0.0`
-  - Descrição: O endereço de ligação para as portas de tempo de execução. Especifica em qual interface de rede na máquina host o Docker deve ligar as portas de tempo de execução.
-
-### Linting e Plugins
-- `enable_auto_lint`
-  - Tipo: `bool`
-  - Padrão: `false`
-  - Descrição: Habilitar linting automático após a edição
-
-- `initialize_plugins`
-  - Tipo: `bool`
-  - Padrão: `true`
-  - Descrição: Se deve inicializar plugins
-
-### Dependências e Ambiente
-- `runtime_extra_deps`
-  - Tipo: `str`
-  - Padrão: `""`
-  - Descrição: Dependências extras a serem instaladas na imagem de tempo de execução
-
-- `runtime_startup_env_vars`
-  - Tipo: `dict`
-  - Padrão: `{}`
-  - Descrição: Variáveis de ambiente a serem definidas no lançamento do tempo de execução
-
-### Avaliação
-- `browsergym_eval_env`
-  - Tipo: `str`
-  - Padrão: `""`
-  - Descrição: Ambiente BrowserGym a ser usado para avaliação
-
-## Configuração de Segurança
-
-As opções de configuração de segurança são definidas na seção `[security]` do arquivo `config.toml`.
-
-Para usá-las com o comando docker, passe `-e SECURITY_<opção>`. Exemplo: `-e SECURITY_CONFIRMATION_MODE`.
-
-### Modo de Confirmação
-- `confirmation_mode`
-  - Tipo

docs/i18n/pt-BR/docusaurus-plugin-content-docs/current/usage/feedback.md

@@ -1,38 +0,0 @@
-# ✅ Fornecendo Feedback
-
-Ao usar o OpenHands, você encontrará casos em que as coisas funcionam bem e outros em que não funcionam. Nós encorajamos você a fornecer feedback quando usar o OpenHands para ajudar a dar feedback para a equipe de desenvolvimento e, talvez mais importante, criar um corpus aberto de exemplos de treinamento de agentes de codificação -- Share-OpenHands!
-
-## 📝 Como Fornecer Feedback
-
-Fornecer feedback é fácil! Quando você estiver usando o OpenHands, você pode pressionar o botão de polegar para cima ou polegar para baixo a qualquer momento durante sua interação. Você será solicitado a fornecer seu endereço de e-mail (por exemplo, para que possamos entrar em contato com você se quisermos fazer alguma pergunta de acompanhamento), e você pode escolher se deseja fornecer feedback publicamente ou privadamente.
-
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-
-## 📜 Uso de Dados e Privacidade
-
-### Configurações de compartilhamento de dados
-
-Quando você envia dados, você pode enviá-los publicamente ou privadamente.
-
-- Dados **públicos** serão distribuídos sob a Licença MIT, como o próprio OpenHands, e podem ser usados pela comunidade para treinar e testar modelos. Obviamente, o feedback que você pode tornar público será mais valioso para a comunidade como um todo, então quando você não estiver lidando com informações confidenciais, nós encorajamos você a escolher esta opção!
-- Dados **privados** serão disponibilizados para a equipe do OpenHands com o propósito de melhorar o OpenHands. No entanto, um link com um ID único ainda será criado para que você possa compartilhar publicamente com outras pessoas.
-
-### Quem coleta e armazena os dados?
-
-Os dados são coletados e armazenados pela [All Hands AI](https://all-hands.dev), uma empresa fundada pelos mantenedores do OpenHands para apoiar e melhorar o OpenHands.
-
-### Como os dados públicos serão divulgados?
-
-Os dados públicos serão divulgados quando atingirmos marcos fixos, como 1.000 exemplos públicos, 10.000 exemplos públicos, etc. Neste momento, seguiremos o seguinte processo de divulgação:
-
-1. Todas as pessoas que contribuíram com feedback público receberão um e-mail descrevendo a divulgação dos dados e terão a oportunidade de optar por não participar.
-2. A pessoa ou pessoas responsáveis pela divulgação dos dados realizarão o controle de qualidade dos dados, removendo feedback de baixa qualidade, removendo endereços de e-mail dos remetentes e tentando remover quaisquer informações confidenciais.
-3. Os dados serão divulgados publicamente sob a licença MIT por meio de sites comumente usados, como GitHub ou Hugging Face.
-
-### E se eu quiser que meus dados sejam excluídos?
-
-Para dados nos servidores da All Hands AI, teremos prazer em excluí-los mediante solicitação:
-
-**Uma Parte dos Dados:** Se você deseja que uma parte dos dados seja excluída, em breve adicionaremos um mecanismo para excluir partes dos dados usando o link e a senha exibidos na interface quando você envia os dados.
-
-**Todos os Dados:** Se você deseja que todas as partes de seus dados sejam excluídas, ou se você não possui o ID e a senha que recebeu ao enviar os dados, entre em contato com `contact@all-hands.dev` a partir do endereço de e-mail que você registrou quando enviou os dados originalmente.