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Use Case
実験のループを、エージェントが24時間回す
仮説を立て、コードを書き、GPUで実行し、結果を読んで次を決める。このループをAIエージェントがSeyval上で自律的に反復します。
課題
実験のたびにGPU環境の確保・セットアップが必要で、試行回数が伸びない。
AIエージェントはコードを書けても、それを実行する計算環境への安全なアクセス手段がない。
実行ログや成果物が手元のマシンに散在し、実験の再現・比較が難しい。
Seyvalでの解決
01
リポジトリを接続
実験コードのGitHubリポジトリをSeyvalに登録。ブランチ・コミット単位でそのまま実行できる。
02
エージェントがMCPで実行
ClaudeなどのエージェントがMCPツールで実験ジョブを起動。GPUの確保と環境構築はSeyvalが引き受ける。
03
結果をもとに次の一手
ログと成果物は自動で保存・整理。エージェントが結果を読み、パラメータを変えて次の実験へ進む。
なぜSeyvalか
試行回数が桁で増える
環境構築の待ち時間がなくなり、人が寝ている間も実験のループが回り続ける。
すべての実行が記録される
どのコミットを、どの計算機で、いくらで実行したか。全runが追跡・再現可能。
実行環境を持ち越さない
runごとに専用イメージをビルドして実行し、終了後は環境ごと破棄。前の実験の副作用が次に持ち越されない。