LM Studio Bionicでアプリ開発を検証！ローカルAIエージェントの実力と課題
LM Studioが「LM Studio Bionic」を出したということで、今更ながら実際に使ってみた。
https://lmstudio.ai/LM StudioとLM Studio Bionicの違い
LM StudioとLM Studio Bionicの違いは、BionicがAIエージェントであるという点に尽きるようだ。
従来のLM Studioは、ローカルにあるLLMモデルを選んで対話をするチャットツールだった。
これに対し、Bionicはエージェントであるため、ファイルを読み込む、生成した文章をファイルに書き出す、といった挙動が可能になっている。この差はかなり大きい。
じゃあ、どういうことに使えるんだろう？ということで、まずは簡単なアプリを作ってみることにした。
Bionicのアプリ開発への適用とOpenCodeとの比較
LM Studio Bionicがアプリ開発に使えるのかどうかを試してみたところ、結論としては結構いけるんじゃないかという感触を得た。
これまでOpenCodeでアプリ開発をしたことがあるが、そのOpenCodeで開発を進める感覚に似ている気がする。
端的に言うと、Bionicでのアプリ開発とは、Bionicと対話しながら開発を進めていくという感じだ。
こういうことをしてほしい、ここのところはこう直してほしい、という指示をチャットウィンドウに書き込むと、指定したLLMを使いながらBionicがアレコレと考えてコードを書いたり直したりしてくれる。
OpenCodeとの違いとしては、完全にローカルのLLMに閉じた環境で会話を進めながら開発できるという点かな。もちろんクラウドのLLMに繋ぐことも可能だろうが、完全にローカル完結の形で始められるのはいいだろう。
以前、OpenCode + Ollama という環境を作り込んで、完全にローカルに閉じた環境で開発しようとしてみたことがあるんだけど、うちの環境だとあんまりうまくいかなかったんだよな。その辺はBionicの方が手軽にいい感じに使えるようにしてくれていると思う。なにせ、Bionicを起動しただけでその環境がつくられているのだから。
ちなみに、OpenCodeと比較すると、挙動の点においていくつか戸惑うところがあった。
OpenCodeでは「プランモード」と「ビルドモード」を切り替えながら開発を進めていく。プランモードはファイルを編集したり新たに作ったりはしないモードで、「こんなことをしようとしたらこんなふうになるよ」というのを考えて教えてくれる。まさに計画フェーズだ。ビルドモードに切り替えると、そのプランに基づいて実際にコードを修正したり、新たに書き加えたりしてくれる。
この運用に慣れていると、Bionicはずっとビルドモードのまま動いているように見え、「もう実行しちゃった？」「あれ、ここはまだやってくれてないのか」という感じで、どう指示すればどこまでやってくれるのかの判断がまだついてない。これはBionicと付き合っているうちに慣れるのだろうけど。
とはいえ、会話しながらアプリ開発を進めることができるという点においては、Bionicは手軽でありながら強力な開発環境を提供してくれていると思う。
また、開発ルールに関してはAGENTS.mdのようなファイルを用意すればよい仕様になっているそうで (Bionicがそう言っていた)、この辺はOpenCodeと同じかな。
1.5万トークンで直面した処理速度の限界
あと、実際に使っていて強く感じたのは、トークン数が増加した際の負荷である。
トークンが積み重なるにつれて処理が極端に重くなり、全く動かなくなってしまった。1.5万トークン程度？に達した時点で実質的に動作が止まり、処理が返ってこなくなった。数分待ってもダメだったから、もういいやと途中で中断したら2.5万トークンまで膨らんでいた。
まあ、我が家のGPU (VRAM 16GB)環境で、8GBほどのモデルを読み込んだ上で1.5万トークンまで動いていただけでもいいのかな。OpenCode + Ollamaでやってみていたときも、16kまではすんなり動き、32kだと動作に支障が出はじめる、という印象だったし。
AIを用いた開発においては、コンテクストサイズを監視しながらセッションを適切に区切っていく運用が不可欠であると改めて実感させられた。
開発のしやすさと「ブログ執筆特化」という別の可能性
Bionicを使ったアプリ開発自体は、それほど深く考えないでもある程度のところまで進めることができた。OpenCodeで開発した経験がそのまま使えた感じだ。
試しに作ってみただけなので、実際に生成したコードの厳密な実行確認までは行えていないものの、Pythonを用いた簡単なプログラム作成であればそれなりの形にはなった。こうした開発スタイルも一つの選択肢としてありだと思えた。
一方で、ソフトウェア開発用途よりも、ブログ記事作成のような機能に特化させた方が扱いやすいのではないかとも感じた。
- 「こういうブログ記事を作成せよ」とあらかじめプロンプトを作ってスキルに登録しておく。
- 記事のネタを箇条書きで渡して、それっぽい原稿を書き上げて出力してもらう。
という感じ。
このような定型ワークフローは、Bionicには非常に相性が良さそうな気がした。
軽く触ってみての印象でもBionicは非常に興味深いツールだったし、これがどのような形で実用に落とし込めるかは気になる。引き続き検証していきたい。