Xangiのインストール挑戦のきっかけ
はい、お気に入りお疲れ様です。 ヲタクと技術とコーヒーとへようこそ。 ファースナリティのよへです。この番組は好きなものをただ作っておりたい、そんな配信です。
今回は、話題のAIアシスタントソフト Xangiをインストールしようとして大失敗した、というお話でございます。
まず、Xangiについて簡単に説明しますと、 ホットキャスターでもある唐揚げ先生が開発されたオープンソースのAIアシスタントソフトです。
既にあるOpenCLOというAIエージェントソフトから着想を得て、 完全オリジナルで製作されている非常に興味深い、そんなツールなんですね。
このXangiなんですけれども、 動作環境としては、MacとかLinux、あるいはWindows上のLinux環境であるWSLが必要になります。
ちょっとWindowsでやるのは、まずWSL環境を構築っていうのが面倒くさいなっていうのと、 あとは、既にOpenCLO動いているので、ちょっと違うことをやりたいなと思いまして、
そこでですね、部屋に転がっている古いラズベリーパイがあるんですね。 1個余っているんですよ。
こいつを使って動かしてみようかなと。 お試しですし、物はあるしやってみようかと。
引っ張り出してきたのは、ラズベリーパイ3モデルBですね。 ラズパイ3Dと呼びますけども、これなんですけど、数世代前のかなり古いモデルなんですね。
この古いの、昔買って3Dプリンターのせいで使っていたんですけども、 今使っていないので、こいつを活用しようかなと。
なんで急に触ろうかなと思ったのかというと、 1個余っていたのもありますし、
Podcastで開発経緯聞いてて、 あとは唐揚げ先生の同人誌買って読んでいたところで、ちょっと面白そうだなと。
単純に面白そうだなと思ったので。
それからWindows PCで今動いているOpenCLOなんですけど、 こいつと比べてどう違うのかなっていうのを試しようかなと。
もう99%興味でやってみたというところですね。
それからもう一つ大きな理由としては、Podcasterの支部長さんがよくおっしゃっている、
このAI前世時代、実際に触ったかどうかが大きな分水嶺になるみたいな、 そういった意味の言葉を言っていました。
やったことあるかないかっていうのは、結構大きな差になるんじゃないかなと。
やったことないのに知ったかぶりだけでしゃべるっていうのもよくないなと思いまして。
あとは、まずはやってみてから考えようっていう自分のポリシーもありますので、
まずは作業を開始してみようかなと思います。
Raspberry Pi 3Bへのインストールと直面した壁
やってみたんですね。
いきなり結論から申し上げますと、大失敗ですね。
ラズパイ3Bにザンギをインストールしてはいけない。
そういう教訓が得られました。
最終的にはですね、オープンAIのコーディングエージェントである4DEXに救われる形となりました。
この辺、ディテール中にお話していきますとですね、まずはラズパイのセットアップですね。
昔使ってたSDカード1個抜いて、新しいSDカードを用意して、完全クリーンストール。
公式のRaspberry Pi Imagerというソフトがありますので、ここからOSをインストールしまして、
Wi-Fi設定、ターミナルからGitHubにあるザンギ公式のマニュアル通りにコマンドを打ち込んでいきます。
マニュアルにはコマンド3つ書いたらインストール完了って書いてあって、非常にシンプルで簡単にできますよって話をしてたんですけども、
ここで立ち塞がったのがハードウェアの壁でした。
自分が用意したRaspberry Pi 3Bですね。
こいつは搭載メモリはわずか1GBしかありません。
一般的にAIアジェントソフトを快適に動かすには最低でも8GB、できれば16GB、多ければ多いほどいいっていうメモリの推奨ステックなんですね。
1GBなんて絶望的に足りてないんですよ。
ちょっと前のパソコンとかでも4GBはあったんで、もうそこからすると本当に足りてない。
ダンギは軽量で動作が軽いって聞いてたんで、もしかしたらなんとかなるかもしれないなと期待して実行してみました。
すると案の定途中で接続がブッツブッツ切れまして、なんだろうなと思ったらメモリ不足でインストール処理が止まってしまったと。
最初はブラウザ版のShutGPTにこんなエラー出てるんだけどどうしたらいいかなって相談しながら進めていきました。
GPTからこのコマンド打ってみて、結果貼り付けてくださいと。
言われる通り自分はターミエルのコピーをして、またGPTからコマンド打って結果が出たら貼ってというのを繰り返したんですね。
途中で気づいたんですけど、コマンドの中身も見ないし結果の中身も見ない。
ただのコピペマシンになってるなと。人間の作業はコピペだけと。
頭使ってないなと思いまして、ただ右から左へ、左から右へとコピペしてるだけと。
面倒な作業をAIにやらせるためのAIエージェントっていうツールなのに、人間が間に挟まってコピペ作業をしてるのはおかしいなと。
とにかくボトルネックが人間になってるんですね。
人間のせいで遅い。
Codexによる問題解決とインストール完了
これはおかしいなと思いまして、ツールをCodexに切り替えました。
Codexっていうのは直接SSH接続してラズパイにリモート接続してコマンド打ち込むっていうのができるんですね。
なので自分が自然言語でCodexに対して、ラズパイ上のザンギのインストールが途中で止まってるから原因を調べて完成させてと指示を出したんですね。
Codexは自分でバシバシコマンド打って実行していきました。調べたりとかもしました。
状況調査したCodexは不足しているメモリを補うためにスワップ領域を追加拡張。
メモリ消費の激しいグイ、グラフィック画面、グラフィカルユーザーインタフェースを無効化してCUIモードに変更しました。
こんな環境構築を勝手に判断して実行して、見事にザンギのインストールを完成させてくれたんですね。
これはすごいなと。自分だったらできないなと思いますね。
自分は画面の前で出来上がった後に報告レポートを読んだだけですね。
人間側は全くほぼゼロやってって言っただけですね。それ以降はもう全部Codexちゃんが頑張りました。
AIによるブログ記事作成とハルシネーション
このご実談としてこの時のトラブルシューティングの記録をブログノートにまとめたんですけども、その記事も全部GPTに書いてもらいました。
Codexから出力された作業ログ、GPTのやり取りを全部べたべた貼って、これを元にノートの記事にして依頼をしました。
ただし、AI特有のハルシネーション、嘘のストーリーの捏造みたいなのが一部発生したので、ここは違うぞと自分が修正のツッコミに入れて公開しました。
概要欄にノートのリンクを貼っておきますので、もし詳細なコマンドやログが見たいという方は覗いてみてください。
今回の教訓と今後の展望
今回のまとめです。
というわけで今回は、ラズパイ3Dに懺悔を入れようとして大失敗しまして、結局Codexに丸投げして懺悔を入手したというお話でした。
今回の収穫教訓3つございます。
まず1つ目。懺悔をラズパイ3Dメモリ1GBのやつに入れてはいけない。
入らないんではなくて、入るけどメモリ不足で酷い目に合うので入れてはいけないという表現でございます。
教訓2つ目。インストールで詰まったらCodexに丸投げ。
Codex以外でもいいです。クラウドコードとかでも多分できるかもしれませんけども、こういったAIエージェントですね。
人間がコピペマシンになるぐらいならば、端末操作ができるエージェントに直接やらせた方が100倍、1000倍早い。
こんな教訓でございます。
そして次の教訓3つ目。Codex。めちゃくちゃ優秀です。
ローカル環境とかリモート環境をつなげられるのであれば、トラブルシューティングにおいてはCodexの実行力はめちゃくちゃいいですね。
これが分かりました。
結果として懺悔を試す前段階でCodexの素朴さを知る形にやりましたね。
実際にやってみたからこそ分かるという非常に面白い体験でございました。
一応、ザンギは無事立ち上がってディスコードからお話ができるようになったので、もうちょっと使ってみようと思います。
オープンクロー、ザンギを比較してみたりとか、あとはCodexの使い分け、積み分けみたいなこともまた確認したいなと思っております。
それでは今回はこの辺で。お会いしましょう。