チャットからコンピュートへ
科学実験を実行するのがテキストメッセージを送るのと同じくらい簡単だったらどうでしょうか。Jesse Silverbergはそれを確かめることにしました。そしてOpenClawで完全に動作する自己管理型の研究用コンピュートクラスターを構築しました。
jessesilverberg.comで文書化されたこのプロジェクトは、研究コミュニティにおけるAIエージェントの最もクリエイティブな活用例の一つです。会話型AIプラットフォームを本格的な科学計算環境に変えたのです。
ビジョン
Silverbergの前提はシンプルでした。研究者はインフラとの格闘に膨大な時間を費やしています。サーバーのプロビジョニング、環境の設定、ジョブキューの管理、デプロイメントの問題のデバッグ。それは実際の科学に費やされていない時間です。AIエージェントがそのすべてを処理し、研究者の唯一のインターフェースがチャットウィンドウだったらどうでしょうか。
答えは、科学者がTelegramで実験のアイデアを送り、同じ会話で結果を受け取れるシステムでした。SSH不要、YAML設定不要、Kubernetesマニフェスト不要。計算したいことを記述するだけで、エージェントが残りを解決します。
バイブコーディングアプローチ
Silverbergはシステム全体をバイブコーディングと呼ぶ手法で構築しました。開発者が意図を記述し、AIが実装を生成する会話型コーディングです。インフラコードを一行ずつ書く代わりに、OpenClawとの自然言語の会話を通じてシステムの動作を反復的に改善しました。
このアプローチは、クラスター管理システム自体が、最終的にサービスを提供するのと同じ会話型パラダイムを使って構築されたことを意味します。ツールがツールを作ったのです。
仕組み
アーキテクチャはいくつかのコンポーネントをチェーンしています：
- •Telegramボットインターフェース — 研究者が実行したい実験の自然言語による記述を送信
- •エージェントパーサー — OpenClawエージェントがリクエストを解釈し、計算要件、依存関係、期待される出力を決定
- •クラスターオーケストレーション — エージェントがリソースをプロビジョニングし、環境を設定し、コンピュートクラスターにジョブを送信
- •結果パイプライン — 実験が完了すると、結果が処理、要約され、Telegram経由で研究者に返送
エージェントはライフサイクル全体を自律的に処理します。ジョブが失敗すれば問題を診断し、パラメータを調整してリトライします。リソースのスケーリングが必要なら追加容量をプロビジョニングします。結果に後処理が必要なら分析パイプラインを自動的に実行します。
自律的クラスター管理
このシステムを際立たせているのは自己管理の側面です。従来のコンピュートクラスターは維持に専任のDevOpsチームが必要です。SilverbergのOpenClaw搭載クラスターは、自身の健全性を監視し、ノード障害を処理し、リソース割り当てを最適化し、自身のソフトウェア依存関係さえ更新します。
エージェントはクラスターの状態のメンタルモデルを維持し、通常は人間の管理者が必要なスケジューリング、優先度、リソース割り当てについての判断を行います。事前定義されたスクリプトを実行しているだけではなく、リアルタイムでインフラについて推論しているのです。
コンピュートアクセスの民主化
より広い含意は民主化です。すべての研究室にシステム管理者がいるわけではありません。すべての科学者がGPUクラスターの設定方法を知っているわけではありません。会話型インターフェースの背後にインフラを抽象化することで、Silverbergのシステムは研究者が最も得意なことに集中できるようにします。興味深い問いを立て、実験を設計することです。
タンパク質の折りたたみを研究する生物学者、シミュレーションを実行する物理学者、調査データを処理する社会科学者。誰もインフラの専門家になる必要はありません。計算を記述すれば、エージェントが残りを処理します。
研究コンピューティングの未来
Silverbergの実験は、科学について考えることと科学を行うことの境界がより薄くなる未来を指し示しています。インフラの摩擦がゼロに近づくと、研究者はより速く反復し、より多くの仮説をテストし、デプロイメントではなく発見に認知エネルギーを費やすことができます。
OpenClawコミュニティはこれに注目しています。複数の研究グループが同様のアーキテクチャを探索し、それぞれの専門分野に合わせてパターンを適応させています。科学者とコンピュートクラスターの間の会話は、まだ始まったばかりです。