システム構成

・ MQTTで配信されるデータをNemoClaw内のAIエージェントから参照する
・ MQTTでパブリッシュされるのは、Pythonコードで生成するサイン波データなので、センサーは不要
・ MQTTブローカーはMosquittoを利用
・ Node-RED内のMQTTサブスクライバーでデータを受信
・ 同じく、Node-RED内に立ち上げたREST APIエンドポイントで、データをNemoClawに開示

REST APIエンドポイント

本デモでは、MQTTで配信されたデータを、一旦、Node-REDで作成したフロー内のMQTTサブスクライバーで受信し、同じフロー内に設けたREST APIエンドポイントで公開します。

この方式を採用した理由は以下のとおりです。

・ 実装が容易
・ NemoClawのネットワークポリシー設定が簡潔

ネットワークポリシー

NemoClawのネットワーク制御は、Deny-by-Default Egressです。つまり、明示的に許可しない限り、外部のエンドポイントにはアクセスできません。
本デモでは、以下の情報を設定する必要があります。

・ データを公開するREST APIエンドポイントのIPアドレス
・ ポート
・ HTTPリクエストメソッド
・ HTTPパス
・ REST APIエンドポイントにAIエージェントがアクセスする際に利用するコマンド

なお、本デモの場合、NemoClawとREST APIエンドポイントは同一コンピューター上に配置していますが、IPアドレスには127,0.0.1やlocalhostではなく、実際のIPアドレスを指定する必要があります。以下のように、YAML形式のファイルでネットワークポリシーを記述して、nemoclaw sandbox policy addコマンドでNemoClawに反映します。

preset:
  name: node-red-api
  description: "Node-RED API"
network_policies:
  node_red_api:
    name: node_red_api
    endpoints:
      - host: xx.xx.xx.xx  # 実際のIPアドレスを記載する
        port: 1880
        protocol: rest
        enforcement: enforce
        rules:
          - allow: { method: GET, path: "/api/data" }
    binaries:
      - { path: /usr/bin/curl }
      - { path: /usr/local/bin/node }

AIエージェントとの会話例

AIエージェントにREST APIエンドポイントにアクセスするコマンドを指定して、データがどんな関数から生成したものか推測するように依頼した例を以下に示します。利用したLLMの能力から、100パーセント正しい推測結果ではありませんでしたが、データは正しく読み出せました。なお、本例では、コマンドをプロンプトで指定しておりますが、第3話では、REST APIエンドポイントにアクセスする方法をSKILL化して、プロンプトで指定せずとも、AIエージェントに正しくアクセスさせる方法をご紹介します。

お問い合わせ

第2話では、MQTTで配信されるサイン波データをNemoClawで観測する方法について解説しました。
第3話では、温度・湿度・気圧センサーデータを定期的に取得し、NemoClawで活用する方法を解説します。