新卒エンジニアへ贈る — Raspberry Pi 5で4MBのAIエージェントを常時運用する話

こんにちは。ACS事業部の越川です。

4月1日、新卒の皆さんの配属日ですね。エンジニアとしてのキャリアをこれから積み上げていく方々に、一つおすすめしたいデバイスがあります。Raspberry Piです。

Raspberry Piは、ソフトウェア・ハードウェア・インフラの全てを一台で同時に扱えるデバイスです。Linux、ネットワーク、Docker、GPIO、センサー連携 — エンジニアに必要な基礎を手を動かしながら学べます。そして今はそこにAIエージェントを載せて常時運用する時代になりました。

この記事では、370MBのAIエージェントフレームワークを4MBに置き換えて、Raspberry Pi 5で常時運用している話を紹介します。しかもVision（画像解析）対応のパッチを自前で当てて。

NullClawとは
なぜ移行したか
検証環境
Vision対応パッチの実装
Docker化と常時運用
実測値
用途
まとめ
ACS 事業部のご紹介

NullClawとは

NullClawは、AIエージェントフレームワークOpenClawの軽量版です。Zig言語で書かれており、公称スペックは以下の通りです。

項目	OpenClaw	NullClaw（公称）
言語	Node.js	Zig
バイナリサイズ	約370MB	678KB
必要メモリ	数百MB	1MB
起動時間	数秒	2ms

エッジデバイス上でAIエージェントを動かすことを目的としており、Raspberry Pi公式のサポートもOpenClawのドキュメントに記載されています。

ただし、NullClawにはOpenClawにある一部機能が無効化されています。その一つがVision（画像解析）機能でした。

今回のVision対応パッチを適用したフォークは以下で公開しています。

github.com

なぜ移行したか

もともとOpenClaw（Node.js版）をRaspberry Pi 5のDocker上で動かしていました。しかし、以下の問題がありました。

発熱: Node.jsのランタイムが常にリソースを消費し、ファン付きヒートシンクでも温度が気になった
メモリ消費: 370MBのフレームワーク+Node.jsランタイムで、8GBのRaspberry Pi 5でも余裕が少なかった
起動の遅さ: コンテナの再起動に数秒かかる

NullClawに移行することで、これらの問題を根本的に解決できると考えました。

検証環境

項目	スペック
デバイス	Raspberry Pi 5
メモリ	8GB
OS	Debian 13 (trixie) / aarch64
カーネル	6.12.47+rpt-rpi-2712
ストレージ	128GB microSD
冷却	パッシブヒートシンクのみ
NullClawバージョン	2026.3.8
LLMモデル	OpenAI Codex / GPT-5.4

Vision対応パッチの実装

NullClawのソースコードをフォークし、3つのパッチを適用しました。

パッチ1: Vision機能の有効化

NullClawでは supportsVisionImpl が無効化されていました。これを true に変更し、画像入力を受け付けるようにしました。

パッチ2: content_parts シリアライズの修正

OpenAI Responses APIのフォーマット（input_text / input_image）に合わせてシリアライズ処理を修正しました。NullClaw標準のシリアライズではテキストのみを前提としており、画像データを正しくAPIに渡せなかったためです。

パッチ3: curl関連の修正

-L フラグを追加し、HTTPリダイレクトに対応
GETバッファを20MBに拡大（画像データのダウンロードに対応）

クロスコンパイル

パッチ適用後、手元のPCでZigのクロスコンパイルを行い、aarch64-linux向けのバイナリを生成しました。

# Mac上でクロスコンパイル
zig build -Dtarget=aarch64-linux

# ビルド成果物をPi5へ転送
scp zig-out/bin/nullclaw pi5:~/docker/nullclaw/nullclaw-patched

Docker化と常時運用

Docker Compose構成

services:
  nullclaw-gateway:
    build:
      context: .
      dockerfile: Dockerfile.patched
    container_name: nullclaw-gateway
    restart: always
    ports:
      - "18789:18789"
    environment:
      - OPENCLAW_GATEWAY_PORT=18789
      - OPENCLAW_SERVICE_MARKER=openclaw
      - OPENCLAW_SERVICE_KIND=gateway
    command: ["nullclaw", "gateway", "--port", "18789", "--bind", "lan"]

Dockerfile

FROM debian:bookworm-slim

RUN apt-get update && apt-get install -y curl ca-certificates && rm -rf /var/lib/apt/lists/*

COPY nullclaw-patched /usr/local/bin/nullclaw
RUN chmod +x /usr/local/bin/nullclaw

EXPOSE 18789

CMD ["nullclaw", "gateway", "--port", "18789", "--bind", "lan"]

OAuthトークンの自動リフレッシュ

NullClawはOpenAI CodexのOAuth認証を使用しています。トークンの有効期限は約10日間（864,000秒）ですが、安全のためcronで8時間ごとに自動リフレッシュしています。

# crontab
0 */8 * * * /home/pi/docker/nullclaw/refresh-token.sh

リフレッシュスクリプトは以下を行います。

現在のrefresh_tokenでOpenAI認証エンドポイントに新しいトークンを要求
3つの認証ファイル（auth.json、エージェント用auth.json、auth-profiles.json）を同時に更新
NullClawコンテナを再起動して新しいトークンを反映
結果をログに記録

2026-04-01 04:00:01 OK: token refreshed, expires_in=863999s
2026-04-01 04:00:12 OK: nullclaw restarted

実測値

Raspberry Pi 5上で実稼働中のコンテナから取得した実測値です。

項目	OpenClaw（移行前）	NullClaw（パッチ適用後）
バイナリサイズ	約370MB	2.8MB
実メモリ使用量（VmRSS）	数百MB	4.3MB
CPU使用率（アイドル時）	数%	0.01%
スレッド数	多数	8
CPU温度	ファン必要	34.0℃（パッシブヒートシンクのみ）
ロードアベレージ	—	0.04, 0.02, 0.00

バイナリサイズが公称678KBに対して2.8MBなのは、Visionパッチとcurlバッファ拡張の影響です。それでもOpenClawの370MBと比べれば約1/130です。

特筆すべきはCPU温度の34.0℃です。パッシブヒートシンクのみでこの温度は、Node.js時代では考えられませんでした。

用途

現在、以下の2つの用途で常時運用しています。

Discord Bot: 自分用のDiscordサーバーに接続し、チャットでGPT-5.4と対話できる
LAN向けAPIゲートウェイ: ポート18789でLAN内の他デバイスからAIエージェントのAPIを呼び出せる

まとめ

大量のリソースを前提にするのではなく、最小限のリソースで最大限の価値を引き出す。これはエンジニアとしての矜持です。

NullClawは公称スペック通り、エッジデバイスでAIエージェントを動かすのに十分な性能を持っています。Visionが無効化されている制約はありましたが、ソースコードにパッチを当てることで解決できました。

Raspberry Pi 5 + NullClaw + Dockerの組み合わせは、クラウドに依存しすぎない「エンジニアの箱庭」として、日常のAI活用に十分実用的です。

ACS 事業部のご紹介

私の所属する ACS 事業部では、開発者ポータル Backstage、Azure AI Service などを活用し、Platform Engineering ＋ AI の推進・内製化を支援しています。

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本記事の投稿者: 越川将人

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