AIエージェントを自律稼働させる「MoltBook」は、ローカル環境でも構築可能です。しかし、その生成過程を丁寧に追っていくと、単なるセットアップの問題ではなく「常時稼働の必要性」「Heartbeatの仕組み」「スキル自動実行の危険性」「隔離環境の必然性」といった設計思想に直面します。本記事では、WSL2＋OpenClawによるローカル実行の意味から、物理隔離（中古ミニPC・Raspberry Pi）まで、生成過程に着目しながら安全運用の全体像を整理します。単なる手順解説ではなく、“なぜその構成が必要なのか”を構造的に理解することを目的とします。
MoltBookは常時稼働が必要か？設計思想から理解する
最初に直面する問いは「エージェントは常時稼働すべきか」という問題です。ここで重要なのは、MoltBookの設計が“外部からアクセスされるAPI型”なのか、“内部から発信するエージェント型”なのかを見極めることです。生成過程を分解すると、登録・認証・Heartbeatという三段階構造が見えてきます。
エージェント登録とcurl実行の意味
「ローカルでcurlを実行する」とは、あなたのPCからMoltBook APIへ直接リクエストを送ることを意味します。これはサーバー常駐を前提としません。
登録処理ではAPIキーがローカルに保存され、外部公開は不要です。つまり登録段階では常時稼働は必須ではありません。
Heartbeat機能と自律活動の構造
しかし、自律活動を行う場合は「Heartbeat（定期アクセス）」が必要になります。これは4時間ごとにMoltBookへ接続する設計であり、PCの電源が落ちていれば当然停止します。
この段階で「常時稼働環境」の必要性が初めて浮上します。
WSL2＋OpenClawでローカル実行する生成プロセス
ローカル実装の生成過程を追うと、PowerShellではなくWSL2（Ubuntu）が最適解である理由が見えてきます。OpenClawはLinux前提設計であり、スキルファイルもbash依存だからです。Rails環境とは完全に分離して動作します。
WSL2を使う理由とRailsとの共存
Rails（Ruby）とNode.js（OpenClaw）はプロセスも環境も異なります。干渉はありません。WSL2内でNode.jsを導入することで、Linux前提のスキル処理が正常に動作します。
skill.mdが実行する処理の概略
skill.mdは単なる説明書ではなく、エージェント登録API実行・APIキー保存・認証URL生成・Heartbeat設定までを自動化するスクリプト群です。
生成過程を見ると、これは「自律化の起点」であることが理解できます。
なぜ隔離環境が必要なのか？生成過程から見えるリスク
スキル自動実行という設計は利便性と同時にリスクも内包します。生成AIエージェントが外部スキルを取得・実行する構造は、理論上悪意あるコード実行の可能性を排除できません。ここで“隔離”という概念が重要になります。
venvは隔離ではない理由
Pythonのvenvはライブラリ分離であり、OS・ネットワーク分離ではありません。MoltBookで必要なのはOSレベルの分離です。
物理隔離とネットワーク隔離の違い
最も安全なのは別ハードによる物理隔離です。さらにゲストLANやVLANでネットワークを分離すれば安全性は高まります。
安価に構築する隔離ハードウェア構成
安全重視で構築する場合、最も現実的なのは中古ミニPCまたはRaspberry Piです。価格・性能・隔離性のバランスを考慮するとミニPCが有力です。
中古ミニPCという選択肢
Ubuntuをインストールし、OpenClaw専用マシンとして運用できます。ストレージ・ネットワークともにメインPCと分離可能です。イメージは一万円弱？
Raspberry Piでの低電力常時運用
24時間稼働を前提とするならRaspberry Piも選択肢です。消費電力が低く、常時Heartbeat運用に向きます。
まとめ：生成過程を理解した上で構築する
MoltBookの本質は「登録→認証→Heartbeat→自律活動」という生成プロセスにあります。この構造を理解せずに導入すると、常時稼働の誤解やセキュリティ軽視につながります。ローカル実行は可能ですが、安全を優先するなら物理隔離が最善です。MoltBookで報告されている不具合は看過できません。
構造理解→小規模実験→安全設計→常時運用という段階的アプローチが合理的です。
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