AIエージェント検証用PCを作る前に決めたこと：本体は薄く、作業はWSL、実験はDocker
この記事で分かること
WSLとDockerを前提にしたAIエージェント検証用PCの選定基準が得られる。本体を薄型に絞る判断軸と、WSLで作業しDockerで実験を分離する構成のメリットを理解できる。
詳細要約
AIエージェント検証用PCでは、本体を薄型にし、作業環境をWSL、実験環境をDockerに分離することで、持ち運びやすさと開発効率を両立させる設計が有効。具体的には、Windows上でWSL2を導入し、Linuxネイティブの開発ツールやAIエージェントのコード編集をそこで行う。DockerはWSL上で動作させ、エージェントの実行や実験ごとにコンテナを分けることで、環境の汚染を防ぎ再現性を高める。本体を薄型にするため、GPUは内蔵または外付けeGPUで対応する選択肢を検討する。