AI スタック

前の 2 章は AI が FrontierStack を操作する側でした — 組み込みの管理者（第 13 章）と、自分のツールから MCP 経由でアプリを操作する話（第 14 章）です。本章はその逆です。FrontierStack が実行・監視を手助けする AI インフラそのもの — エージェント基盤、ローカルモデルサーバ、コードサンドボックス、ブラウザ自動化、GPU ファブリック、ML ツール、ガバナンス、そしてそれら全部の費用を扱います。これらは他と同じカタログ上のサービスで、サイドバーの AI 系カテゴリーにまとまっていますが、AI を動かすことが「呼び出す箱」ではなく「運用するスタック」になった今、独立した一章に値します。

15.1Agent Operations

サイドバーから Agent Operations を開くと、エージェント作業をサーバ中心に確認できます。各フリートホストには、到達性・環境・CPU・メモリ・検出済みワーカーが表示され、ホスト詳細と状況に合ったシェルを開けます。この Mac ではローカルシェル、リモートではそのホストに設定した SSH・mosh・SSH3 の信頼設定を使います。同じボードにランタイム健全性、ローカルのコーディングエージェント、FrontierStack セッション、エージェントコンテナもまとまります。

ランタイムは 2 種類です。一つは CLI ランタイム — コマンドラインツールがインストールされ、--version に応答することで検出されます。Amp、DeepSeek Harness Alpha、Claude Code・Gemini CLI・OpenAI Codex、そして Factory の droid が含まれます。もう一つは状態エンドポイントを公開し、ライブメトリクスをポーリングする HTTP ランタイムです。いくつかのクラウドエージェント製品（OpenHands・Manus・Devin・OpenAI Operator・E2B）は、ポーリングではなく接続するカタログ項目として下部に並びます。

設定済みランタイムはより広いシステムに連動するため、ランタイムが停止したり、トークンのクォータ（レート制限・429・課金）に達したりすると、アラートが上がり、Local Health ボードの services グループに赤で表示されます。各ランタイムのエンドポイントと資格情報を一度設定すれば、以後は他のサービスと同様に監視されます。

15.2Activity・Work・Runtimes・Routing

4 つの関連ビューが、同じライブ状態を運用タスク別に整理します。

• Activity — ベル型の運用受信箱。Needs You に障害や消失ワーカー、失敗したセッション／ジョブを集め、Running と Recently Finished で現在と最近の作業を分けます。
• Work — ランタイムのキュー、管理者セッション、隔離された Codex／Claude サンドボックスジョブを 3 タブにまとめます。
• Runtimes — ローカル／HTTP エンジン、検出済み T3 Code ワーカー、クラウド基盤を、到達性または資格情報の状態付きで表示します。
• Routing & Integrations — モデル／プロバイダキーとリポジトリアクセスを 2 タブにまとめます。GitHub・GitLab・Bitbucket・Cursor Origin の認証情報は Keychain に保持され、ライブ API 確認も行われます。

エージェントランタイムとコネクターは、一度保存した資格情報で認証します。FrontierStack の他の場所と同様、これらのトークンは macOS Keychain に置かれ、アプリの設定ファイルには入らず、クラウドモデルに送られることもありません。

15.8.1Cursor Origin（Early Beta）

Version Control ▸ Cursor Origin は、Cursor の Git フォージ用ライブダッシュボードです。cursor.com/codebase に表示されるコードベース名を入力すると、最大 30 個のリポジトリと、先頭 12 個にある未対応プルリクエストを表示します。個人利用では Cursor 公式の origin auth login を推奨します。FrontierStack は origin api を呼ぶため、ユーザー認証情報を受け取りません。自動化では、サービスアカウント API 認証情報または短時間有効な Origin インストールトークンを Keychain から利用できます。

15.3Work セッション・T3 ワーカー・組み込みターミナル

Work ▸ Sessions は、目標駆動の運用・SaaS ループを単発または定期で実行する場所です。各セッションは管理者と同じガード付きツールを使い、停止可能なトランスクリプトへ各ステップを流します。セッションループからスクリプトは許可されません。

FrontierStack は、127.0.0.1:3773/.well-known/t3/environment が有効な環境レシートを返した場合だけ T3 Code ワーカーと判定します。一般的な Node プロセスや開いているポートだけでは判定しません。検出は読み取り専用・ループバック限定で、T3 のネットワーク公開、ペアリング、スレッド／承認へのアクセスは行いません。該当サーバには macOS と iOS の一覧で T3 マークが付きます。ライブジョブ数には、別途認可された読み取り専用コネクタが必要です。

Agent Operations の各ワーカー行から、ローカルではログイン zsh、リモートでは設定済み SSH／mosh／SSH3 を SwiftTerm の PTY で開けます。Terminal Style は iTerm2・Ghostty・Alacritty・Warp のテーマを取り込めます。

隣の Terminal Sessions ボタンは、そのホスト上の tmux・GNU screen・Zellij の継続セッションを検出します。画面、スクロールバック、コマンド履歴、プロセス環境、コマンドは読み取りません。実 PTY への接続、または確認後に指定したセッションだけを終了できます。終了成功は、ホストからセッション消失を確認できた場合だけ報告します。

iPhone／iPad の More ▸ Agent Activity では、ペアリングした Mac が把握している実行中エージェント、FrontierStack セッション／ジョブ、ランタイム、ワーカーボックスを状態だけで確認できます。プロンプト、コマンド行、トランスクリプト、環境変数、ターミナル内容、資格情報は送られません。Servers ▸ Host ▸ Terminal Sessions から同じ一覧を確認でき、一覧と終了はペアリング Mac 経由、フルスクリーン接続は Direct SSH の本人鍵とサーバ識別確認が済んだ場合だけ利用できます。

15.4ローカルモデルを動かす

クラウドモデルに何も送らない選択も可能です。FrontierStack はローカル推論サーバを管理し、管理者をそのうちの一つに向けられます。主要なローカルアプリ 3 つは一級市民です。

• Ollama — 最も手軽なローカルモデルランナー。モデルを取得・提供し、管理者のエンジンとして選択できます。
• LM Studio — LM Studio ペインがインストールを検出し、lms CLI でロード済みモデルとダウンロード済みを一覧。ヘッダーに「N models loaded」または「no model loaded」を表示します。
• LocalAI — ポート 8080 のカタログサービスとして動かす、セルフホストの OpenAI 互換サーバ。

これらの他にも、AI / LLMs カテゴリーはセルフホスト推論の棚一式を備えます — vLLM・llama.cpp・Apple の MLX-LM サーバ・Jan・LiteLLM（100 以上のプロバイダをまとめるプロキシ）・Open WebUI・AnythingLLM・PrivateGPT、RAG／ベクトルツール。ローカルで動かす意義はプライバシーと費用です — 管理者のエンジンがローカルモデル（Ollama・ループバックのエンドポイント・Apple のオンデバイスモデル）のとき、Mac から何も出ないので何も秘匿されません — クラウドエンジンを守る秘密情報のスクラブが、そもそも不要なのです。

15.5コードサンドボックスとブラウザ自動化

エージェントには、コードを安全に動かす場所と、ライブな Web を読む手段が要ります。FrontierStack はその両方を管理します。

コードについては、E2B ペインが e2b CLI 経由でセキュアなクラウドサンドボックスを管理します。API キーを入力（Keychain に E2B_API_KEY として保存、または e2b auth login で一度認証）し、一覧・テンプレートからの起動・実行中サンドボックスのkillができます — 後片付け用の Kill All と「一時停止を含める」トグル付き。緑のドットは稼働中、オレンジは一時停止。エージェントが使う、使い捨ての隔離マシンで、そのコードがサーバに触れることはありません。

Web については、AI カテゴリーがブラウザ・クロールツールを含みます — Browserbase（マネージドのヘッドレスブラウザ）・Crawl4AI・Firecrawl・Apify（サイトをモデル向けの整ったテキストに変換）、そしてスクリプト自動化の Playwright。API のないページにもエージェントの「目」を与えます。

15.6GPU インフラとクラスタ

AI が実 GPU 上で動くなら、GPU Fabric ペインがハードウェアの読み取り専用ヘルスを提供します。連携サーバを選び、SSH で診断を実行します — GPU の構成と温度（nvidia-smi）、NVLink 状態、GPU トポロジー行列、NVSwitch Fabric Manager の健全性、DCGM インベントリ（dcgmi）、InfiniBand と RoCE/RDMA リンク、Slurm の GPU 割り当て、コンポーザブルファブリック CLI（WEKA・Liqid・GigaIO）。GPU は Linux ホスト上にあるため、これはフリート内のサーバを対象とします。GPU のないマシンではツールが単に「not found」と報告します。チェックを 1 つ実行するか、Run All Checks で一括実行します。

ホストの GPU 温度と負荷は、エージェントを入れていれば標準のホストモニタ（第 8 章）でも表面化するので、過熱した GPU ボックスは他のマシンと同様にアラートを上げます。スケールアウトには、AI Clusters カテゴリーが Exo（複数の Mac で 1 モデルを実行）・Petals・Distributed Llama・Ray・Slurm・Run:ai を、ML Workbench カテゴリーが学習側の実験管理・パイプラインツール（MLflow・ClearML・Weights & Biases・Kubeflow・JupyterLab）を備えます。

15.7AI ガバナンスと安全性

本番でエージェントを動かすとは、何をするかを見張り、何ができるかを縛ることです。FrontierStack は AI Governance & Safety の棚をカタログ化し、これらのツールが監視対象のランタイムの隣に並ぶようにしています — LLM 可観測性・トレーシングの Langfuse・Helicone・Arize Phoenix、評価・レッドチーミングの Promptfoo・Ragas・garak、入出力検証とプロンプトインジェクション防御の Guardrails AI・NeMo Guardrails・Lakera Guard、そして Credo AI や Holistic AI などのガバナンス基盤。カタログサービスとしてインストール・監視します — 上のボードのエージェントにとっての監査証跡とシートベルトです。

15.8AI コストモニタ

アシスタント、自作エージェント、複数のローカルモデル、外部ハーネスを使うと、費用は複数の場所に分散します。AI Model Costs はそれをひとつの画面に集約します。ヘッダーは今月の合計と予算に対する割合を表示し、色分けバーは 80% でオレンジ、100% で赤になります。AI ツール get_ai_costs は同じ数値を管理者に公開します。

ダッシュボードは 3 つの流れを一緒に追跡します。

• 従量 API 課金 — プロバイダ・モデル別。編集可能な価格表（100 万トークンあたり USD）から計算するか、請求書から直接入力。Connect Accounts は OpenAI・Anthropic・OpenRouter・DeepSeek、そしてセルフホストの LiteLLM プロキシから月初来の費用を自動取得します — プロバイダごとに複数アカウント、それぞれ独立した費用行。
• 継続的な支払いすべて（AI に限りません）。プリセットは主要な AI プラン、クラウドとホスティング（Cloudflare・Vercel・DigitalOcean・Hetzner・Backblaze など）、SaaS ツール（Apple One・Google Workspace・1Password・Figma・Adobe など）、ドメイン更新・Apple Developer・TLS 証明書といった年次費用をカバーし、任意の名前を入力することもできます。API のないサービスも、アプリが照会できるサービスと同じように追跡されます。各項目は週次・月次・年次で請求され、行には実際の支払額を表示しつつ、合計は月額に換算されます。項目はカテゴリ別に小計付きで表示され、ヘッダには月額と年額の両方が並びます。行のトグルをオフにすれば削除せずに合計から除外でき、解約を検討する際に便利です。FrontierStack のライセンスはティアに基づいて自動的に追加されます。
• ローカル CLI 使用量 — この Mac の Claude Code と Codex のログをワンクリックでスキャンし、モデル別に今月のトークンを推定として集計。

コストはサービスごとの請求通貨で発生します — 米国の SaaS は米ドル、欧州のレジストラはユーロ、FrontierStack のライセンスは日本円。各項目は元の金額と通貨をそのまま保持し、合計はすべて選択した表示通貨に換算されます。為替レートは基準日付きで編集でき、ECB の日次フィキシングからいつでも更新可能。変更すると履歴も即座に再計算されます — 会計用ではなく予算管理用の概算です。多くのサービスペインにはプランと料金セクションがあり、サービスを管理するその場で支払額を記録すると、すぐにこの合計に反映されます。

どのサブスクリプションにも更新日を設定できます。設定すると「次回の更新」に表示され、リマインド期間(既定は 7 日前、行ごとに変更可)に入るとアラートが発報されます — ドメインや TLS の有効期限とまったく同じ経路です。自動更新の行は日付を自動的に進め、Mac を数か月起動していなくても追いつきます。手動更新の行はその場に留まり期限超過として表示されます — 実際には課金されていないからです。無料トライアルとして登録した行は有料化する日まで合計に加算されず、課金が始まる前に警告します。解約日を設定した行はその日まで加算されてから停止するため、削減額が実際に効く日どおりに反映されます。代替の行を指定すればその費用が差し引かれ、月 20 ドルのプランを 15 ドルへ乗り換えた場合は 20 ドルではなく 5 ドルの削減と表示されます。更新エディタで料金を変更すると変更前の金額が記録されるので、値上がりしてきたプランはその推移がそのまま見えます。

オープンソースのセルフホスト型サブスクリプション管理ツール Wallos を既に使っている場合、二重に入力する必要はありません。カタログから Wallos を追加し、プロフィール画面で発行した API キーでインスタンスに接続すれば、支出と請求へインポートでサブスクリプション(料金・通貨・請求サイクル・次回支払日・解約日)を取り込めます。取り込んだ項目は他のすべてと同じ合計に加わり、同じ更新アラートの対象になります。再インポートは既に作成した行を更新するだけで重複しないため、Wallos 側を変更するたびに実行して構いません。FrontierStack は Wallos から読み取るだけで書き戻さないので、こちらの操作で向こうのデータが壊れることはありません。

プロバイダ別の内訳（ドーナツチャート）、予算ラインを引いた 6 か月トレンド、そして費用を費用最適化アドバイザーに渡す Ask AI ボタンが、これを締めくくります。請求ヘルス監視は、接続済みの有料サービスをクレジット切れ・上限到達・支払い遅延・アカウント停止についてプローブし、アラートを上げます — キーが止まろうとしているのを、止まる前に捉えます。支出しきい値アラートがこれを補完します。月間予算の 80% または 100% を超えるとアラート(回復通知つき)が発報され、同期済みの各 AI アカウントには個別の月間上限を設定でき、DigitalOcean・Vultr・Linode のペインはプロバイダ API から当月料金を読み取って独自のしきい値を持てます。