OpenClaw？なんですか？
NVIDIA GTC ジェンスンファンの基調講演で紹介されたOpenClaw。厳密にはNeMoClawのプレゼンでしたが、わたしはそこで初めてOpenClawの存在を認識しました。
有名だったのでなんとなく名前は見たことあったのですが、どんなものかはよく知らず。
基調講演を見てどんなものだろう？と調べてみると、LLMとやりとりをしてサーバーや接続機器を自動操作するエージェントプログラムとのこと。
ほんの数年前はPowerAutomateなどのRPAがDXで脚光を浴びていましたが、個人的にはそこまで流行ったという印象はなく、私の周りでは適用されているのもかなり限られた範囲と感じています。
うまく稼働させることができれば効果はありますが、その動作を作成するには基本的なものですが論理的なコーディング的な考え方が必要で、また商用のものは意外と運用コストも高いのがネックだったのではないかと思います。（別にRPAを否定しているわけではないです）
OpenClawなどのエージェントはRPAの不自由だったところをカバーしたRPAの進化型ともいえると思います。
- LLMとやりとりをして動作するので、プロンプト（自然言語）でルールや条件、作業内容を記述できる
- 常に待ち受け状態で条件が整えば自動的に処理をする
- 稼働しているサーバーの権限を全て掌握した状態で実行するので基本的には何でもできる
RPAは論理的なものなので、例えばファイル名やマウス操作など、きっちりとルールや条件に乗っていなければ正しく動作せず、少しでも条件から外れれば動作不良やエラーが発生していました。（それはそれでいいのかもしれませんが）
OpenClawでは、ChatGPTなどのLLMが考えて処理をします。恐らく基本的には提示されたルールや条件に基づいて処理が行われますが、何かエラーがあったとしても、LLMが一旦なぜエラーになったのか？どうしたら処理が完遂できるか？と考えて次の手を考え処理をします。
RPAのようにガチガチの一直線の処理ではなく、LLMが考えながら処理をするため、そこに処理の対象や内容に大きなゆとりが生まれます。
RPAは機械的に処理する分、LLMの実行環境によっては、RPAの方が処理速度が優れている面も多いと思いますが、意味や意図を考えられる面では、ゆっくりでもより期待するような処理ができるのがOpenClawではないかと考えます。
※ただ全ての権限を持つので環境やデータの破壊、情報漏洩などのリスクも現状では十二分にあります。
「これはすごい！これがエージェント！！」
「最近流行ってるエージェントコーディングって、これかな？ これで自動コーディングしてもらうかな？」
ちょっと違った
OpenClawにスキルを導入することで様々な作業ができるのですが、あまりコーディングの話は出てきません。コーディングのスキルは存在するのですが、あまりHOWTOの文書が見つからない。（OpenClawでやってる人がすくない？）
そもそもOpenClawは、AnthropicのClaudeCodeのエージェント機能にインスピレーションを得て、開発されてきたものです。
ならClaudeCodeでいいのかな？OpenAI互換サーバーとしてLMStudioを稼働させてClaude Codeから参照したら無料でコーディングしてくれる？
と思ったらこれも微妙に違ってて。ClaudeCodeはそもそも課金しないと使えなさげ。
うーん、課金したら強いのはわかるけど、課金したくないんだけどなー？
課金するんだったらVisualStudioやVisualStudioCodeと親和性の高いGithub Copilotにしたいし。
VisualStudioCode + Clineという選択肢！
VisualStudioでOpenAI互換のLMStudioに接続できないか？と思いましたが、各LLMサービスのAPI直しか選択肢にでてこないのでどうにもできなさそうで。
じゃあ他にエージェントコーディングができそうなのないかしら？というところで白羽の矢が立ったのが、Cline。
こちらもなんとなく名前は知っていたのですが、全く知らなくて。
特徴としては、
- VisualStudioCode（VSCode）のアドインとして無料で利用できる
- 接続するLLMはAnthropicやOpenAIのサービスだけでなく、LMStudioなどのローカルLLMも利用可能
- すべてを勝手に実行することもできるが、逐一処理内容を承認してから実行するのが基本
- MCPを導入することで、ウェブ検索や処理実行などさらに機能追加することも可能
- ルールなどを記載してコーディングの仕方や方針を文書（プロンプト）で伝えることが可能
最近はあまり使ってなかったけど、VSCodeは親しみがあるし、LMStudioをLLMサーバーとして使えてGPUも活用できそうだし、これでいこう！
LMStudioで実行するLLMは、できるだけコーディングに適した大きなモデルを使いたいのですが、候補としては
- Qwen3.5-35B-A3B
- Nemotron 3 Nano 30B A3B
- Qwen 3 30B Coder
- gpt-oss-20B
わたしのGPUはGEFORCE4070TiSUPER 16GBなのですが、LMStudioでQwen3.5-35B-A3Bを実行すると、そこそこのスピードで動作するので、基本Qwen3.5-35B-A3Bを利用することに。
ちなみにレスポンスが良いと評判のNemotron 3 Nano 30B A3B でも試してみたのですが、処理中にエラーも多発し全然ダメでした。Nemotronはコンテキストが少なくエージェントそのもの向きで、コーディング向きではないそうです。
VisualStudioCode + Cline + LMStudio + Qwen3.5-35B-A3B でやってみた感想！
これはすごい！
プロンプトでこんな風にしたいんだよね、と書くと調査して進め方をマークダウンでまとめてくれて！
ファイルをこんな風に修正していいですか？ビルドしてもいいですか？と勝手にどんどん進めてくれる！
画面の前の人間は、はい、はいと承認をクリックするだけ。気に入らなければ拒否したり、チェックポイントに戻ったり。
Qiitaで一番古そうなClineの記事は2024年10月のようなので、私は1年以上遅れてますね・・・
LMStudioのOpenAI互換サーバー機能は2026年1月くらいからのようですが、性能は所有しているGPUに依存するとは言え、LLMのサービス利用料を意識せずにいくらでも使えるのは無課金勢としては革命的！
実際Qwen3.5-35B-A3Bはそんなに速くはないですが、そこそこの性能のようで、多少の試行錯誤をしながらもコンパイルエラーなくビルドできるところまで持っていきました！すごい！
重課金に耐えられる人は自分のアイデアをどんどんと形にできるでしょうし、またそれが新たなお金を持ってくるという好循環に入ることもできるんだろうなー
新しいサービス、新しいアプリ、新しいAPI、新しい文書など、加速度を増しながら増えていくかもしれない。
ただそうやって作られたものがちゃんと保守メンテナンスできるのか？とも思ったりもするけど、イマイチならすぐに捨てちゃって次のアイデアやゼロから作り直すとかに向かうようになるのかもしれないなー
でもこれ
コーディングではないね。
体験としては発注者という感じかなー？
成果物のテストだったり確認だったり責任だったりはあるしね。