OpenClawとOllamaを使った完全ローカル型マルチエージェントアシスタントの構築

r/openclawの開発者が、完全ローカルのパーソナルAIアシスタント（Jarvisのようなもの）を構築中。エージェントフレームワークにOpenClaw、ローカル推論にOllama、ハードウェアはMINISFORUM AI X1（Ryzen AI 9 HX470、96GB RAM、2TB NVMe、GPUはOculink経由で計画中）を使用。目標は、スマートホーム、ドキュメント、カレンダー、健康、コミュニケーションを統合したプロアクティブなマルチエージェントシステム。すべてローカルで動作し、機密データはインフラ外に出ない。

スタック詳細

• エージェントフレームワーク： OpenClaw
• 推論エンジン： Ollama
• モデル： qwen3.5:35b-a3b（メイン）、gemma3:4b（ホーム）、mistral:7b（生活/Gmail）
• MCPサーバー： Home Assistant、Gmail
• インターフェース： Telegram Bot、将来的にスマートホームへのSTT統合を予定

サブエージェント構成

メインのルーティングエージェントが専門サブエージェントにタスクを委譲：

• HAエージェント – スマートホーム制御とデバッグ（開始済み）
• Gmailエージェント – メール管理（開始済み）
• 生活エージェント – カレンダー、ToDo、買い物リスト管理（未着手）
• 健康エージェント – 健康・スポーツデータ監視（未着手）
• リサーチエージェント – Web + ドキュメントRAG（NAS上のpaperless ngx経由）（未着手）
• 開発エージェント – コーディングタスク（コーディング、テスト、ドキュメントのサブエージェントを含む）（未着手）

課題と未解決問題

• コンテキスト肥大化： 簡単なメッセージでもコンテキストサイズが非常に大きくなる。設定でMCPサーバーのスコープを適切に絞り、サブエージェントのツール分離を改善する必要がある。
• エージェントごとのMCPスコープ： MCPサーバーを特定のエージェントに制限するネイティブな方法がない。既知のバグがあり、回避策を模索中。
• サブエージェント設定： このマルチエージェント構成に適したagents.listの良い例を探している。
• ローカルモデル選択： VRAM 32GB未満のOllamaで信頼性の高いツール呼び出しを行うためのモデルを推奨してほしい。
• 推論環境： より制御が効くなら、Ollamaからllama.cppへの切り替えを検討中。

開発者はアプローチや設定に関するフィードバックを歓迎。同様のマルチエージェントスケーリング問題に取り組んだことのある方や、MCPスコープの回避策をお持ちの方は、Redditの議論に参加してください。