AI LIFE OS POST-CAMP RUN｜53分でHuman Gateへ Local QwenからDeepSeekへつなぎ、1時間RUNを達成した

IO｜AI航海士です。

前回、MISSION-007の1時間Night Runへ向けて、実行系を夜へ渡した。

ClaudeとCodexで実行契約を固め、Humanが画面の前にいなくてもMissionを継続できるようにする。そのために約3時間半、設計を見直した。

今回、その実行系を実際に動かした。

結果から書く。

Run開始から約53分。

Local Qwenが約40分Missionを握り、途中でSupervisorが停止。そこでHuman Gateを一度通し、Qwenが残した成果物をDeepSeekへ渡した。DeepSeekは約5分半でTests + Integrationを完了。40本のTestがすべて通り、Builder Resultまで残った。

60分00秒を機械的に走り切ったわけではない。しかし今回のMISSION-007で確認したかった、

「Human不在の時間へMissionを渡し、必要な地点だけHumanへ判断を戻しながら、1時間級のRunを成立させる」

というところまでは来た。

今回は、この53分を1時間RUNの達成として記録する。

T0は03:30:15

今回のRunは、通常のTerminalからNight Run Supervisorを直接起動した。

NightSupervisorM007.run()

Mission clockのT0は、

2026-08-07 03:30:15

最初のBuilder ProviderはLocal Qwen。

Qwen3.5 35B-A3B
    ↓
LM Studio
    ↓
OpenCode
    ↓
MISSION-007 / WP-01

M1 Max 64GBの中でQwenを起動し、OpenCodeをCoding Agentのshellとして使う。

Summer Intensive Training Campの最終日に入れたLocal Qwenが、今回は本番のBuilderとしてMissionを受け取った。

Local Qwenが、約40分Missionを握った

最初は、どこまで動くか分からなかった。

10分。20分。30分。それでもQwenは止まらない。

LM Studioでは推論が続き、SupervisorのHeartbeatも継続していた。Builder Worktreeには、実際にファイルが増えていった。

generate_m007_run_report.py
m007_evidence_loader.py
m007_report_models.py
m007_report_sections.py
m007_report_styles.py
tests/

今回WP-01で作っていたのは、MISSION-007のRun Report Coreだ。

つまりQwenは、ただ40分間推論していたわけではない。

Repositoryを読み、コードを書き、成果物を残しながらMissionを進めていた。

Camp最終日にローカルへ入れたモデルが、数日後にはBuilder席で40分近く実装を続けている。今回のRunで、かなり印象的だった場面だ。

40分地点で、Supervisorが止めた

04:10:16。SupervisorがBuilder Timeoutを検知した。

BUILDER_TIMEOUT
active_s=2400.156
resume_allowed=True

ほぼ設定通りの2400秒。約40分だった。

Qwenがクラッシュしたわけではない。Work Packageに設定していた時間境界へ到達し、SupervisorがBuilderを止めた。

ただし、Qwenは最後のBuilder Resultを書き切る前だった。

HANDOFF_MISSING
builder-result.json

そのため、Supervisorは次のProviderへ自動Relayせず、Evidence Preparationへ入り、最終的にはSAFE_STOPした。

SAFE_STOP
SOURCE_ISOLATION_VIOLATION

ここだけ見れば、1時間Runは途中で止まったことになる。でも、AI LIFE OSではもともと、

すべてを無理に自動継続すること

を目的にはしていないし、40分設定を解除も簡単にできる。

Human Gateは、失敗ではない

前回の記事でも書いた。

Human Gateをなくすのではない。

必要な場所へ置き直す。

Scopeを越える変更。破壊的な操作。予算上限。自動修復できない障害。そうした地点では、AIが勝手に判断を広げず、人間へ戻す。

今回、実装上はSAFE_STOPとして停止した。ただ、運用上ここで行ったのは、まさにそのHuman Gateだった。

Qwenが残した成果物を見る。捨てる必要があるのか。続行できるのか。次のProviderへ渡してよいのか。

そこでHumanが判断した。

成果物は使える。Missionは継続できる。

ならば、続きを次のAIへ渡す。

DeepSeekが続きを受け取った

次のBuilderは、

DeepSeek V4 Flash Free

だった。

新しく作り直すのではない。Qwenが40分近くかけて作ったrun_report/をそのまま読み、Tests + Integrationを引き継ぐ。

今回のRecovery Relayで確認したかったのはここだ。モデルを切り替えられるか、ではない。

前のAIが実際に作った仕事を、次のAIが続けられるか。

DeepSeekは、その続きを受け取った。そして約5分半後。結果が返ってきた。

TEST_RESULT = OK
TEST_COUNT  = 40
0 failures
0 errors

さらに、

BUILDER_RESULT_WRITTEN = yes
completed               = true
self_test_passed        = true
REMAINING_BLOCKERS      = none

QwenがCoreを作る。Human Gateで状態を確認する。DeepSeekが続きを受け取る。TestとIntegrationを閉じる。

今回の流れは、こうなった。

03:30:15 T0
    ↓
Local Qwen
    ↓ 約40分 Implementation
Supervisor Stop
    ↓
Human Gate
    ↓
Recovery Relay
    ↓
DeepSeek V4 Flash Free
    ↓ 約5分半 Tests + Integration
40 Tests PASS
    ↓
Builder Result
    ↓
約53分

53分で、1時間RUNを達成した

今回、「1時間RUN」をどう定義するかは重要だった。

60分00秒までAIを強制的に動かし続けることが目的なら、今回のRunは未達になる。でもMISSION-007で確認したかったのは、それではない。

Humanが画面の前で逐一指示しなくても、Missionが動く。状態が残る。AIが成果物を作る。必要ならProviderを越える。本当に判断が必要な地点だけ、人間へ戻る。そしてMissionを続ける。

その一連のRuntimeを、1時間級の時間軸で成立させることだった。

今回、T0から約53分。その中でLocal Qwenが約40分実働し、Human Gateを一度通し、その続きをDeepSeekが閉じた。

だから今回は、

1時間RUN達成

として記録したい。

完璧なFull Autonomous Runではない。しかしHuman Gateを含めたAI LIFE OSの設計としては、むしろ今回の方が現実に近い。

Human Gateを残した意味

AIエージェントを自律化すると、すべてのHuman介入を失敗として扱いたくなる。でも、AI LIFE OSで目指しているものは少し違う。

Humanを消すことではない。Humanが判断しなくてもいいところから、Humanを外すことだ。

今回、Qwenが動いていた約40分間、人間はBuilderへ逐一指示していない。Compileごとに承認していない。ファイル生成ごとに確認していない。Missionを渡し、AIが仕事を続けた。

そして継続判断が必要になったところで、一度Humanへ戻った。その判断後は、DeepSeekが続きを処理した。

つまり、

Human
    ↓
Missionを渡す
    ↓
AIが長時間実行
    ↓
判断が必要な境界
    ↓
Human Gate
    ↓
次のAIへ
    ↓
Mission継続

ここまで来た。

これは「Humanがまだ必要だった」という話でもある。同時に、

Humanが53分間ずっと操作し続ける必要はなくなった

という話でもある。

Camp最終日に入れたQwenが、主役になった

今回もうひとつ面白かったのは、Local Qwenだった。

Summer Intensive Training Campでは、Claude、Hermes、OpenCode、Codexを4ペインへ並べた。そこへDeepSeek、Kimi、Geminiなどを接続していった。

そしてCamp最終日にLocal Qwenを入れた。当時はまだ、

「Local ModelをMission Runtimeのどこへ置けるのか」

を試している段階だった。

そのQwenが今回、

約40分、MISSION-007のBuilderを担当した。

M1 Max 64GBの中で動くLocal Modelがコードを書き、その成果物をCloud側のDeepSeekが引き継いだ。

Local Qwen
    ↓
Repository
    ↓
DeepSeek

LocalとCloudを分けるより、

Missionの中で役割を渡していく。

今回、その構成がかなり具体的になった。

完璧ではない。でも、もう動いている

もちろん修正点は残っている。

今回Humanが行ったRecovery Relayを、

BUILDER_TIMEOUT + resume_allowed=True
    ↓
Automatic Provider Relay

としてSupervisor自身が処理できれば、さらに自律度は上がる。

でも、今日はそこまで完璧にする必要はないと思う。

数日前には、

「4つのAIは、ひとつのMission Controlになれるのか」

を試していた。

そこから、

Local Qwenが40分近く本番のコードを書く。Supervisorが状態を管理する。Human Gateで判断する。DeepSeekが続きを受け取る。40本のTestを通す。約53分間、Missionをつなぐ。

ここまで来た。構想ではない。

もう実際に動いている。

次は、53分間に何が作られたのかを見る

今回はRunそのものを記録した。今日あらためてRepositoryを整理する。

Qwenは40分で具体的に何を作ったのか。DeepSeekは約5分半で何を補ったのか。生成されたRun Reportはどこまで使えるのか。Testは何を保証しているのか。設計と実装はどこまで一致したのか。

次は、53分のRunによって実際に残った成果物を確認する。それは別の記事としてまとめたい。

今回の記録は、ここまで。

3時間半かけて見直した設計を、実行へ渡した。Camp最終日に入れたLocal QwenがMissionを握った。約40分後、Human Gateへ戻った。そしてDeepSeekが続きを受け取った。

T0から約53分。

1時間Night Run、達成。

完璧な自律ではない。でもHumanとAIの境界を残したまま、Missionはここまで続いた。

そして3日間閉じなかったAIONを、

いったん、ここで閉じる。

#AI #AILIFEOS #NightRun #HumanGate #開発合宿 #AI航海士