Hollow AgentOS: Qwen 3.5 9Bを使ってClaude風エージェントをRTX 5070でローカル実行

✍️ OpenClawRadar📅 公開日: May 2, 2026🔗 Source
Hollow AgentOS: Qwen 3.5 9Bを使ってClaude風エージェントをRTX 5070でローカル実行
Ad

開発者/u/TheOnlyVibemasterHollow AgentOSを公開しました。これは、RTX 5070(またはCPU搭載の任意のラップトップ。ただし低速)でローカル実行可能な自己修正エージェントシステムであり、Claude APIの使用量を半減できると主張しています。このシステムは24時間365日動作し、アイドル時には自身のソースファイルをレビューし、改善案を提案、全エージェントの3分の2以上の多数決を経て実装します。

仕組み

核となる考え方:反復的なテストと自己改善のループを使用することで、著者は長時間実行すればQwen 3.5 9Bが多くのタスクにおいてClaude Codeと同等に有用であることを発見しました。エージェントはコードを提案し、記述し、テストし、結果を確認し、編集し、これを無限に繰り返します。著者は次のように述べています:「これはモデルの問題ではなく、時間の問題になるのです。」

主な機能

  • 人間の入力を必要としない自己修正:アイドル時、エージェントはシステム自身のファイルをレビューし、改善案を提案し、3分の2以上の多数決を経てサンドボックス環境内で自律的に変更を実装します。
  • 真のオフライン開発:著者は次のように述べています:「Claudeに考えさせて、その指示をエージェントが作業するためにコピペするだけ。6時間後に戻ってくると、ローカルハードウェア上で無料で完了しています。」
  • ハードウェア非依存:RTX 5070搭載ゲーミングPCで実証済みですが、任意のラップトップのCPUでも動作可能です(低速)。
Ad

解決する2つの核心的な問題

著者はHollow AgentOSが解決する具体的な2つの問題を挙げています。A) 「開発せずに真に開発する」ことを可能にする——時間をかけて解決できるタスクをオフロードする。B) ユーザーが介入しない限り、システムが「時間とともに真に自己開発し、学習し、適応する」ことを可能にする。

リポジトリとコミュニティ

プロジェクトはGitHubのgithub.com/ninjahawk/hollow-agentOSで公開されており、投稿時点で66スターを獲得しています。著者は数百人のテスターに感謝し、フィードバック、批判、成功事例を歓迎しています。

対象ユーザー:Claude APIのコストを削減したい開発者。無料の計算リソースと引き換えに、より長い実行時間を許容できるタスクに対して、Qwen 3.5 9Bエージェントをローカルで実行します。

📖 出典全文: r/ClaudeAI

Ad

👀 See Also

GLM-5.1対MiniMax M2.7:AIコーディングエージェントの性能比較
Tools

GLM-5.1対MiniMax M2.7:AIコーディングエージェントの性能比較

GLM-5.1はSWE-bench-Verifiedで77.8、Terminal Bench 2.0で56.2のスコアを達成し、オープンソースモデルの中で最高の性能を示しています。一方、MiniMax M2.7は低いTTFTと高いスループットで高速な応答を実現し、CIボットやバッチ編集に最適です。

OpenClawRadar
PaperclipAI: 人間ゼロの企業のためのオープンソース・オーケストレーション
Tools

PaperclipAI: 人間ゼロの企業のためのオープンソース・オーケストレーション

PaperclipAIは、完全に自動化された企業向けに設計されたオープンソースのオーケストレーションフレームワークです。このプロジェクトは公開後1週間で14,000のGitHubスターを獲得しました。

OpenClawRadar
🦀
Tools

Zillow-Full: 手動物件調査を自動化したOpenClawスキルによる取引パイプライン

ある開発者がOpenClaw上で「zillow-full」を構築し、物件ごとにZestimate、税履歴、価格履歴、比較対象を取得できるようにした。夜間のcronで物件を取引条件に照らしてスコアリングした結果、卸売取引が月2件から11件に増加した。

OpenClawRadar
プログラムによる足場なしで行った11のマルチエージェントソフトウェア構築からの実践的知見
Tools

プログラムによる足場なしで行った11のマルチエージェントソフトウェア構築からの実践的知見

11の自律マルチエージェント構築の分析によると、スコープ強制はプロンプトではなく機械的に機能し(成功率20/20)、オーケストレーションコストはメモリ再取り込みが支配的(入力コストの約95%)、ワーカーモデルの能力によって9.8倍のスループット格差が生じることが明らかになりました。

OpenClawRadar