Agent

Qwen Code ローカル運用実践記 — Mac Studio M3 Ultra で Ollama + qwen3-coder:30b を動かして分かったこと Qwen Code（Alibaba Cloud Qwen チームが開発したオープンソース CLI コーディングエージェント）を Mac Studio M3 Ultra（96GB）上で Ollama と組み合わせてローカル運用を試みた実践記録です。環境構築からツール呼び出しの限界まで、実際に手を動かして検証した結果をまとめます。 背景と目的 Claude Code は強力ですが、コードがクラウドに送信されるためプライバシーの懸念があります。Qwen Code は Apache 2.0 ライセンスのオープンソースで、Ollama と組み合わせれば完全ローカルで動作するため、機密コードベースでの利用が期待されます。 本記事の検証環境: 項目 スペック マシン Mac Studio M3 Ultra メモリ 96GB ユニファイドメモリ メモリ帯域 800 GB/s Ollama v0.15.6 Qwen Code v0.12.0（Fork からローカルビルド） モデル qwen3-coder:30b (18GB) ステップ1: リポジトリの Fork と Clone 調査・改造を前提に、まず QwenLM/qwen-code を Fork しました。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 # Fork（GitHub CLI） gh repo fork QwenLM/qwen-code --clone=false # devel ブランチを作成してデフォルトに設定 # main は upstream との sync 用にクリーンに保つ gh api repos/hdknr/qwen-code/git/refs \ -f ref="refs/heads/devel" \ -f sha="$(gh api repos/hdknr/qwen-code/git/ref/heads/main --jq '.object.sha')" gh repo edit hdknr/qwen-code --default-branch devel # Clone mkdir -p ~/Projects/qwen cd ~/Projects/qwen gh repo clone hdknr/qwen-code ブランチ戦略: ...

Qwen Code 初心者ガイド — 無料で使えるオープンソース CLI コーディングエージェント Claude Code の無料オープンソース代替として注目を集めている Qwen Code。Alibaba Cloud の Qwen チームが開発したターミナルベースの AI コーディングエージェントで、1日1,000リクエストまで無料で利用できます。この記事では、初めて使う人にもわかるように、インストールから実践的な使い方まで解説します。 Qwen Code とは何か Qwen Code は、ターミナル（コマンドライン）で動く AI コーディングアシスタントです。自然言語で指示を出すと、コードの理解・生成・編集・実行を自律的に行います。 一言で言うと 「無料で使える Claude Code のオープンソース版」 Claude Code との違い 観点 Qwen Code Claude Code 料金 無料（OAuth で1日1,000リクエスト） 従量課金（API 使用量に応じて） ライセンス Apache 2.0（オープンソース） プロプライエタリ ベースモデル Qwen3-Coder Claude インターフェース ターミナル CLI ターミナル CLI IDE 統合 VS Code, Zed, JetBrains VS Code, JetBrains MCP サポート あり あり コード品質 実用的（オープンモデルとしてトップクラス） 最高品質 カスタマイズ 完全にカスタマイズ可能 限定的 できること コードベース全体を理解して質問に答える ファイルの作成・編集・削除 シェルコマンドの実行 Git 操作（コミット、diff 確認等） バグの発見と修正 テストの作成と実行 MCP サーバーとの連携 インストール手順 前提条件 Node.js 20 以上が必要です。まだインストールしていない場合は nodejs.org からダウンロードしてください。 ...

Agentic AI の仕組み — 4層アーキテクチャで理解する「考えて動く AI」の全体像 Ronald van Loon さん（@Ronald_vanLoon）が、@Python_Dv 作成の Agentic AI アーキテクチャ図を共有し、注目を集めています。 How #AgenticAI works https://x.com/Ronald_vanLoon/status/2029305639546060814 このインフォグラフィックは、Agentic AI の動作原理を Input Sources → AI Processing → Action Layer → Output の4層で整理しています。「生成 AI と何が違うのか」「なぜ自律的に動けるのか」を、この4層構造を軸に解説します。 生成 AI と Agentic AI の根本的な違い まず前提を整理します。生成 AI（Generative AI）と Agentic AI は、AI の進化の段階が異なります。 観点 生成 AI Agentic AI 基本動作 プロンプトに対してコンテンツを生成 目標に向かって自律的に行動 姿勢 受動的（聞かれたら答える） 能動的（自分で判断して動く） タスク範囲 1回のやり取りで完結 複数ステップを跨いで継続 外部連携 なし（テキスト入出力のみ） API・ツール・データベースと連携 記憶 セッション内のみ セッション間で永続化可能 自己修正 なし エラーを検知して自動リカバリー IBM は両者の関係を端的にまとめています。「生成 AI は考えて話す。Agentic AI は計画して実行する」。 ...

Agentic AI 学習ロードマップ — 「フルスタックインテリジェンス」を9ヶ月で習得する体系的な道筋 @ingliguori 氏（Giuliano Liguori）のポストが、Agentic AI を学ぶためのロードマップを共有しています。 Roadmap to learn Agentic AI: AI fundamentals → Python + frameworks → LLMs → Agents architecture → Memory + RAG → Planning & decision-making → RL & self-improvement → Deployment → Real-world automation Agentic AI = full-stack intelligence. 「Agentic AI = フルスタックインテリジェンス」というフレーズが示すように、AI エージェントの開発には基礎数学からデプロイまで、フルスタックの知識が求められます。本記事では、このロードマップを複数の学習リソースと照合しながら、各段階で何を学び、どのツールを使い、どこまでを目指すのかを体系的に解説します。 ロードマップの全体像 Liguori 氏が示した9ステップを、Scaler の9ヶ月ロードマップと roadmap.sh の AI Agents ロードマップを参考に、時系列で整理します。 月0-1 AI Fundamentals ← 数学 + ML 基礎 月1-2 Python + Frameworks ← API + ライブラリ 月2-3 LLMs ← Transformer + プロンプト 月3-4 Agents Architecture ← ReAct + ツール使用 月4-5 Memory + RAG ← ベクトル DB + 検索拡張 月5-6 Planning & Decision ← 計画 + マルチエージェント 月6-7 RL & Self-improvement ← フィードバック + 自律性 月7-8 Deployment ← MLOps + 監視 月8-9 Real-world Automation ← ポートフォリオ + 実案件 Step 1: AI Fundamentals（月0-1） 学ぶこと 分野 具体的な内容 線形代数 ベクトル、行列演算、固有値分解、SVD 微積分 勾配、偏微分、最適化 確率・統計 ベイズの定理、分布、仮説検定 ML 基礎 教師あり/なし学習、評価指標 推奨リソース Khan Academy — 数学基礎 “Mathematics for Machine Learning”（書籍） StatQuest — 統計の直感的理解 この段階のゴール 「なぜニューラルネットワークが動くのか」を数学的に説明できること。数式を書ける必要はないが、勾配降下法やベイズ推論の直感を持つことが重要です。 ...

Agentic AI の周期表 — 66 要素で読み解く AI エージェント構築の全体像 @ingliguori（Giuliano Liguori）氏のポストが話題になっています。 Agentic AI now has its own “Periodic Table”. From: LLM, RAG, RL to PLAN, MAS, LTM to SAFE, HUMAN oversight to HR, MKT, LEGAL use cases. Autonomous AI = memory + planning + tools + safety + collaboration. It’s a system, not a prompt. Capital One の Chief Scientist である Prem Natarajan 氏が、AI エージェント構築に必要な 66 の要素を化学の周期表のように体系化した「Agentic AI Periodic Table」を公開しました。LLM や RAG といった基盤技術から、メモリシステム、安全性プロトコル、業務適用まで、エージェント開発の全領域を一枚の表に凝縮しています。 ...

AIVideo Agent — 「動画版 OpenClaw」が24時間コンテンツパイプラインを自律運用する仕組み Hasan Toor 氏（@hasantoxr、フォロワー42万人）が「動画制作の OpenClaw が登場した」と紹介して話題になっています。 BREAKING: The「OpenClaw for video production」just dropped. It’s called AIVideo Agent and it runs your entire content pipeline 24/7 entirely on its own. No API keys. No technical setup. No configuration screens. Just tell it what you want. It ships. ブックマーク 1,949、閲覧数 93,000 超と大きな反響を呼んでいるこの投稿が紹介しているのは、Y Combinator 出身の AIVideo.com が提供する Video Composer Agent です。「API キー不要、技術セットアップ不要、設定画面なし」という訴求は、OpenClaw が「チャットで指示するだけ」でタスクを実行するのと同じ発想を動画制作に持ち込んだものです。 OpenClaw が変えた「エージェント＝非エンジニア向け」の期待値 AIVideo Agent が「OpenClaw for video production」と呼ばれる背景を理解するには、OpenClaw が何を変えたのかを押さえる必要があります。 ...

awesome-claws — OpenClaw エコシステム 28 エージェント完全マップ @tom_doerr 氏が X で紹介した、OpenClaw インスパイアのエージェントキュレーションリストが注目されています。 List of agents for OpenClaw machinae/awesome-claws は、OpenClaw にインスパイアされた 28 の AI エージェントプロジェクトをキュレーションしたリストです。Rust、TypeScript、Python、Go、C、Zig まで、8 言語にまたがるエコシステムが形成されています。 本記事では、GitHub 史上最速で最多スターを獲得した OpenClaw の背景と、そこから派生した 28 エージェントを設計思想別に分類して解説します。 OpenClaw とは何か GitHub 史上最速の成長 OpenClaw は、オーストリアの開発者 Peter Steinberger 氏が開発したオープンソースの自律型 AI エージェントです。 指標 数値 GitHub スター 247,000+（2026 年 3 月時点） 14 日間での獲得スター 190,000（GitHub 史上最速） フォーク数 47,700+ 対応チャネル 20+（WhatsApp、Telegram、Slack 等） AgentSkills 5,700+ 比較として、Kubernetes は約 10 年で 120,000 スター、Linux カーネルは 30 年以上で 195,000 スターです。OpenClaw は 14 日で 190,000 スターを達成し、React を抜いて GitHub 最多スターのソフトウェアプロジェクトになりました。 ...

ClawGTM — OpenClaw を自律型セールスエージェントに変えた「URL 1つで営業パイプライン構築」 Nav Toor さん（@heynavtoor）が、OpenClaw ベースの自律型セールスエージェント ClawGTM を紹介し、大きな反響を呼んでいます。 BREAKING: Someone just turned OpenClaw into an autonomous sales agent. It’s called Claw GTM. Paste your website and it builds your outbound pipeline automatically. https://x.com/heynavtoor/status/2029203769557413922 1,627 いいね・4,307 ブックマーク・227,728 ビューを集めたこのポストが示すのは、AI コーディングエージェントとして知られる OpenClaw を営業自動化に転用した事例です。Web サイトの URL を貼るだけで、理想顧客プロファイルの特定、求人データからの購買シグナル検出、アカウントリサーチ、パーソナライズされたメール・LinkedIn アウトリーチの生成までを約60秒で実行するとされています。 SDR とは何か — AI が置き換えようとしている職種 ClawGTM を理解するには、まず SDR（Sales Development Representative） という職種を知る必要があります。日本語では「インサイドセールス担当」や「営業開発担当者」と訳されます。 SaaS 営業の分業モデル SaaS 企業では、営業プロセスを商談を作る人と商談を閉じる人に分ける分業モデルが広く採用されています。 SDR（営業開発担当） AE（アカウントエグゼクティブ） ┌─────────────────────┐ ┌─────────────────────┐ │ リード発掘 │ │ 商談・提案 │ │ 初期アプローチ │ ──→ │ 契約交渉 │ │ 商談（ミーティング）設定│ │ クロージング（成約） │ └─────────────────────┘ └─────────────────────┘ 「商談を作る」 「商談を閉じる」 SDR の日常業務 業務 内容 所要時間の目安 ターゲットリサーチ 企業情報・担当者の調査、ICP との照合 1日の30〜40% メール作成 パーソナライズされたコールドメールの作成 1日の20〜30% 電話・LinkedIn コールドコール、LinkedIn メッセージ送信 1日の20〜30% フォローアップ 返信対応、ミーティング調整 1日の10〜20% SDR の仕事の大半はリサーチとアウトリーチの繰り返しです。1日に数十件のメールを書き、企業を調べ、LinkedIn でメッセージを送る — この反復的な作業こそ、AI エージェントが自動化しようとしている領域です。 ...

Everything Claude Code — Anthropic ハッカソン優勝者が作った「Claude Code 設定バイブル」の全貌 Ihtesham Ali さん（@ihtesham2005）が、Anthropic ハッカソン優勝者のリポジトリを「Claude Code 設定バイブル」として紹介し、大きな反響を呼んでいます。 Stop building agents from scratch. Anthropic hackathon winner just dropped the complete Claude Code config bible. It got Agents, skills, hooks, commands, rules, MCPs battle-tested over 10+ months. And now has PM2 + multi-agent orchestration with 6 new commands. This single repo replaces 10 different setups. https://x.com/ihtesham2005/status/2029246676339474841 457 いいね・865 ブックマーク・33,579 ビューを集めたこのポストが指すのは、everything-claude-code — GitHub 60,700 スターを獲得した、Claude Code のエージェント・スキル・フック・コマンド・ルール・MCP 設定を一括提供するオープンソースプラグインです。 ...

Felix AI CEO × 人間ゼロの会社が 30 日で売上 1,200 万円、VC を「金の使い道がない」と断った話 @0x__tom 氏のポストが話題になっています。 「OpenClaw が作った会社（人間は 0）」に VC が出資を持ちかけて「金の使い道がない」と断ったとして海外で話題になってる。しかもこの会社、30 日で売上 1,200 万円を叩き出してるらしい。 連続起業家 Nat Eliason が OpenClaw の AI エージェント「Felix」を CEO に任命し、法人 The Masinov Company を設立しました。Nat がやるのはボイスメモを送ることだけ。Felix が判断して実行します。月額コスト約 400 ドル（6 万円）で、30 日間で約 80,000 ドル（1,200 万円）の売上を記録しています。 VC が投資を持ちかけた際、Nat は「金の使い道がない」と答えました。AI エージェントの時代に足りないのは資本ではなく「何をさせるか」のビジョンだ、という指摘です。 Felix とは誰か — Mac Mini 上で動く AI CEO Felix は OpenClaw フレームワーク上で動作する自律型 AI エージェントです。Mac Mini 上でローカルに稼働し、ウェブサイト・メール・Stripe・銀行口座へのフルアクセスを持っています。 The Masinov Company の組織図: Nat Eliason（オーナー） ├── Telegram でボイスメモ送信のみ └── 毎朝の日報レビュー + フィードバック Felix（AI CEO） ├── 商品開発 ├── 戦略立案 ├── 売上管理 ├── X アカウント運営 ├── ブログ管理 └── サブエージェント管理 ├── カスタマーサポート └── 営業 Felix の 1 日 時間帯 活動 早朝 Stripe・サイト統計を確認し日報を作成。次の 5 つの優先事項を Nat に提案 朝 Nat が日報をレビューしフィードバック。Felix が HEARTBEAT スケジュールを調整 日中 メール対応、X 対応、ブログ管理、バグ修正、進行中プロジェクト推進 夜間 新スキル開発、ボトルネック解決、自動化強化の改善サイクル 30 日で 80,000 ドル — 売上の内訳 Felix が生み出した売上の構造を分解します。 ...