fleet

問題点

エージェントにモデルのトレーニングを頼むと、部屋の向こうでは4090がアイドル状態で、時間単位で課金されるレンタルのA100があるのに、手元のノートPCで始めてしまいます。見えないものは使えません。

• エージェントは1台のマシンに縛られています。 ほかのマシンがあることを認識できません。
• 空いている GPU を探すのは手作業です。 5台のホストに SSH で接続し、nvidia-smi を実行して、頭の中で比較します。
• 何が稼働しているか、すでに何があるかを確認できません。 そのカードで誰のジョブが動いているのか、どのマシンがすでに Llama 3 を提供しているのか、データセットがどこにあるのかが分からないため、同じものを二重にダウンロードしてインストールしてしまいます。

はじめに：エージェントに頼む

普段作業するマシンで、Claude Code、Codex、Gemini CLI、またはコマンドを実行できる任意のエージェントに、これを貼り付けてください。

Install fleet from https://github.com/sinolion/fleet

_{エージェントを使う場合は、手順を INSTALL.md で確認してください。}

セットアップはこれだけです。fleet をこのマシンに一度インストールすれば、ここにあるすべての対応エージェントが使えるようになります。頼んだエージェントだけではありません。あとは、覚えておくコマンドがなくても、やりたいことを普通の言葉で伝えるだけです。

次に、マシンを追加します

マシンへの接続方法をエージェントに伝えてください。いつも使っている SSH コマンドだけで十分です。または、すでに接続できるマシンを ~/.ssh/config と tailnet から探させることもできます。

あなた： GPU サーバーを追加して。ssh [email protected]

エージェント： gpu-box として追加しました。RTX 4090 が2基あり、どちらもアイドル状態で、空き容量は46 GBです。すぐに使えます。

どんなマシンでも、追加するにはひと言伝えるだけです。

マシン	エージェントに伝えること
すでに SSH で接続できるサーバー	「ssh [email protected] を追加して」— fleet はあなたと同じように、あなたのキーを使ってログインします
特定のキーファイルで接続するマシン	「ssh -i ~/.ssh/my_key [email protected] を追加して」— または ~/.ssh/config にある Host を指定します
tailnet 上のマシン	「自分のマシンを探して」— SSH 設定のホストと tailnet 上のマシンを一覧表示し、選んだものを追加します
新しいレンタルマシン（vast.ai、RunPod、AutoDL）	「ssh -p 40001 [email protected] を追加して。料金は1時間あたり $1.89」— プロバイダーのアカウントに登録したキーを使います
パスワードでしか接続できないマシン	「追加して」— fleet が ssh-copy-id を提案します。SSH にパスワードを一度入力すると、キーが登録されます
接続できないマシン	「NAS に接続できないのはなぜ？」— fleet doctor が修正すべき点を特定します

追加するマシンには何もインストールしません。Linux、macOS、Windows のいずれでも、必要なのは SSH だけです。fleet は各マシンの GPU、メモリ、ディスクを調べ、最新の状態を保ちます。

あとはエージェントに任せましょう

作業内容を伝えると、エージェントが適切な場所を見つけます。各マシンのスペックだけでなく、 今どれだけ空いているかも確認するため、使用中のカードにジョブを送ることはありません。

あなた： 空きのある 24 GB カードで train.py を学習させて

エージェント： rtx4090 は 23.1 GB の空きがあり、GPU もアイドル状態です。a100-spot も空いていますが、 料金は $1.89/hr です。rtx4090 で開始し、train.log に記録します。

あなたの指示	エージェントによる検索方法
「今、空いているのは？」	すべてのマシンを確認し、空いているものを一覧表示します
「24 GB カードを搭載したマシンを探して」	名前ではなく、マシンのスペック（NVIDIA または AMD、VRAM、コア数、RAM）で照合します
「Linux マシンでテストを実行して」	Linux を実行しているマシンを見つけ、結果を持ち帰ります
「何にお金がかかっている？」	有料レンタルのアイドル状態を検出し、時間あたりの料金を表示します
「GPU を使っているのは誰？」	すべてのカード上の全ジョブについて、ユーザー、VRAM 使用量、経過時間、コマンドを表示します
「Llama 3 はすでにどこかで提供されている？」	すべてのモデルサーバーのモデルと、接続先の URL または SSH トンネルを表示します
「torch 2.5 と CUDA 12 があるマシンは？」	各マシンの CUDA または ROCm、Python 環境、パッケージのバージョンを表示します
「データセットの保存先にデータセットをダウンロードして」	そのマシンがデータセットの保存先として指定しているフォルダーと、残りの空き容量を確認します

キーやパスワードが会話に出ることはなく、取り消せない操作は必ずあなたの許可を待ちます。

fleet をインストールするのは、使用する場所だけです。 追加するマシンに必要なのは SSH だけです。 そのマシンでもエージェントを実行する場合に限り、fleet をインストールしてください。どこでも同じように動作し、 参加や同期は不要です。その環境では、fleet ls --discover で SSH 設定と tailnet にあるマシンを一覧表示できます。 手動で追加したマシンは、dotfiles と一緒に共有できる 1 つのファイルに保存されます。

コマンドを実行できないアプリの場合は？

デスクトップアプリやエディターには、ワンクリックで fleet を追加できます。fleet は MCP サーバーとして動作します。

アプリ	インストール
Claude Desktop	最新リリースから fleet.mcpb を開きます
Cursor
VS Code

Claude Code、Codex、Copilot CLI、Gemini CLI 向けのプラグインのほか、OpenCode、Amp、 Windsurf、Cline、Zed、Qwen Code、Goose、Kiro、Hermes など、合計 35 以上のエージェントに対応しています。 すべてのエージェント →

安全性を重視した設計

• マシンへのインストールは不要です。 fleet は 1 つの SSH 接続を使い、1 つのスクリプトでマシンを調査します。 Linux、macOS、Windows に対応します。NAS や借りたばかりのマシンでも、そのまま使えます。そこに作成されるわずかな ファイルについては、fleet による変更点に記載しています。
• キーの共有も、アクセス管理も行いません。 fleet は、SSH 設定、キーとエージェント、Tailscale SSH、レンタルプロバイダーのキーなど、 あなたが使う方法そのままで接続し、キーをどこにも書き込みません。誰がどこにアクセスできるかは、これまでどおりあなたが決める場所で管理します。 マシンに接続できない場合は、fleet doctor が対処法を示します。fleet が勝手に変更することはありません。
• パスワードは使用しません。 fleet がパスワードを求めたり保存したりすることはなく、エージェントが認証情報を見ることもありません。 GPU ジョブのコマンドラインに含まれるシークレットは、誰かに表示される前に伏せられます。
• エージェントは推測せず、確認します。 どのマシンを指しているか尋ねること、取り消せないコマンドはあなたに任せること、 他の人が使用中の GPU で作業を始めないことが指示されています。
• 外部への通信はありません。 fleet は自身のインストールと更新を除き、あなたのマシンとだけ通信します。 アカウント、テレメトリー、更新確認はありません。問題を見つけた場合は、SECURITY.mdで非公開で報告する方法をご確認ください。

コマンドラインを使いたいですか？

エージェントが実行する操作はすべて、通常の fleet コマンドです。fleet を自分でインストールするには、作業元のマシンで次のコマンドを実行してください（エージェントに依頼したときも、同じコマンドが実行されます）。

curl -LsSf https://raw.githubusercontent.com/sinolion/fleet/main/install.sh | sh

_{Windows：powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://raw.githubusercontent.com/sinolion/fleet/main/install.ps1 | iex"}

次に、自分で操作します。

fleet ls                            # every machine, with what is free right now
fleet ls --tag cuda --tag vram-24g  # by capability: NVIDIA, a card of 24 GB or more
fleet ls --tag rocm                 # every AMD machine
fleet top                           # live view, like htop for the whole fleet
fleet show gpu-box                  # one machine in detail: jobs, software, models, folders
fleet ps                            # every job on every GPU, and which GPUs are idle
fleet models                        # every model being served, and how to reach it
fleet edit gpu-box --path models=/data/models   # where that machine keeps its models
fleet ssh gpu-box -- nvidia-smi     # run something there
fleet add "ssh [email protected]"     # add a machine
fleet ls --discover                 # machines in your ssh config and on your tailnet
fleet doctor nas                    # why a machine will not let you in, and the fix

マシンがモデル、データセット、メディアをどこに保存しているかは、マシン自体の machine.yaml に記録されます（fleet edit NAME --path models=/data/models）。そのマシンを確認する人は誰でも同じ情報を参照でき、フォルダーのサイズと空き容量も各プローブの結果に含まれます。

vast.ai、RunPod、AutoDLのレンタルでは、料金（fleet edit a100 --cost 1.89）、フリートの消費額、レンタルがアイドル状態のままのときのアラートが表示されます。Tailscale、ZeroTier、WireGuardを使っていますか？fleet が必要とするのは、ルーティング可能なアドレスだけです。

fleet の比較

fleet は、すでに所有しているマシンを対象としています。新しいマシンを起動するツールを補完します。

	ssh + nvidia-smi	nvitop / gpustat	all-smi / gpuwho	SkyPilot / dstack	fleet
すべてのマシンを1つの画面で表示	✗	✗ 1台のみ	✓	✓ 管理対象のみ	✓
コーディングエージェント向け（スキル / MCP）	✗	✗	✗	一部対応	✓
対象マシンへのインストール不要	✓	✗	gpuwho ✓、all-smi ✗	✗	✓
ジョブ、提供中のモデル、ソフトウェア、データフォルダー	✗	ジョブ、1台のみ	ジョブ	✗	✓
NVIDIA、AMD、AppleのGPU	NVIDIA	NVIDIA	all-smi ✓	✓	✓
新しいクラウドVMを起動	✗	✗	✗	✓	✗
履歴、アラート通知	✗	✗	all-smi ✓	一部対応	✗ 要求時にアラート

別のツールを使う場合。 必要に応じて最安価格でGPUをレンタルするには、SkyPilotまたはdstackを使ってください。マシンを起動・停止できますが、fleetにはその機能がありません。大規模なクラスターで数週間にわたるメトリクス収集やページングを行うには、PrometheusとGrafanaを組み合わせたDCGMを使ってください。さまざまな種類のアクセラレーター（Gaudi、NPU）をライブダッシュボードで確認するには、all-smiを使ってください。fleet は、すでに所有しているマシンと、エージェントがそれらを利用できるようにするためのツールです。

Tailscale、Ansible、~/.ssh/config だけでは不十分な理由。 これらは fleet の代わりではなく、fleet と併用してください。Tailscaleはマシン同士を接続し、fleet はその上で問題なく動作しますが、どのマシンに空きGPUがあるかをエージェントに伝えることはできません。Ansibleは、作成したプレイブックに合わせてマシンを変更しますが、現在どのマシンが使用中かは把握できません。~/.ssh/config はホストに名前を付け、fleet はそこからホスト情報を読み取ります。fleet はその間をつなぎ、何を所有しているか、どこに空きがあるか、何が実行・インストールされているかを、あなたの手を借りずにエージェントが利用できる形式で示します。

FAQ

セットアップ

すべてのマシンにfleetをインストールする必要がありますか？

いいえ。インストールするのは、fleetを使うマシン、つまり作業元のマシンと、エージェントも実行するその他のマシンだけです。GPUサーバー、レンタルマシン、NASなど、利用するだけのマシンには、SSHがあれば十分です。

Tailscaleは必要ですか？

いいえ。fleet は SSH でマシンに接続できる手段なら何でも使います。LAN、VPN、踏み台ホスト、レンタルサーバーの公開ポートなどです。Tailscale を使っている場合は、`fleet ls --discover` で tailnet 上のマシンを自動検出でき、どこに誰がログインできるかは Tailscale SSH が管理します。fleet は接続するだけです。[マシンへの接続](docs/guides/reaching-machines.md)をご覧ください。

2 台のマシンで fleet を実行しています。何か共有されますか？

共有する必要はありません。それぞれのマシンは、自分の SSH で接続できるマシンを確認します。また、マシンのコスト、タグ、モデルの保存場所など、そのマシン自身についての情報はそのマシン上に保存されるため、どちらからも同じ情報を読み取れます。手動で追加したマシンは 1 つのファイル、machines.yaml（保存場所は fleet paths で確認できます）に記録されます。このファイルをコピーするか、dotfiles に含めておいてください。

1 台のマシンで Claude Code と Codex（その他のツール）を使っています。問題ありませんか？

はい。それが通常の使い方です。fleet はマシンごとに一度インストールすればよく、コマンドもマシンの一覧も 1 つです。各エージェントには fleet を指す小さなスキルまたは MCP エントリーだけを用意するため、Claude Code、Codex、Gemini CLI、デスクトップアプリのすべてで同じマシンを確認でき、同時に使用できます。後から新しいエージェントをインストールした場合は、fleet を使えるエージェントに fleet setup を実行するよう頼んでください。

エージェントが実際に受け取るものは何ですか？

コマンドを実行できるエージェント（Claude Code、Codex、Gemini CLI、Copilot CLI、OpenCode、…）には、fleet コマンドを説明するテキストであるスキルが提供されます。マシンが必要なタスクを実行するまでは、費用はかかりません。コマンドを実行できないアプリ（Claude Desktop、Cursor、VS Code、…）には、同じコマンドを実行する MCP サーバーが提供されます。エージェントをご覧ください。インストール後、新しいセッションを開始してエージェントに読み込ませてください。

安全性

fleet はパスワードを保存しますか？エージェントに鍵が見えますか？

どちらもありません。fleet 自身の鍵はなく、パスワードを扱うこともありません。自分で実行するのと同じように ssh を実行します。パスワード認証のみのマシンの場合は、ターミナルで ssh-copy-id を実行するよう案内します。パスワードは一度だけ、ssh 自体に入力します。エージェントは fleet ssh NAME を実行しますが、鍵もパスワードも見ることはありません。ただし、fleet show に表示されるマシンのアドレスは確認できる場合があります。

fleet は追加したマシンに何を残しますか？

ほとんど何も残しません。fleet edit が書き込むメモファイル（machine.yaml：タグ、コスト、メモ、フォルダー、宣言済みサーバー）、ソフトウェアのバージョンとフォルダーサイズの小さなキャッシュ（~/.cache/fleet）だけです。authorized_keys には何も書き込みません。プログラムもサービスもインストールしません。 fleet が変更する内容に全項目が記載されています。

エージェントが元に戻せない操作をすることはありますか？

そのような操作をしないよう指示されています。マシンの削除はユーザー自身が行う必要があり、MCP 経由でアプリから実行することもできません。どのマシンか、どのユーザーかなど、依頼が曖昧な場合、エージェントは推測せずに確認します。

マシン

fleet が報告するディスク容量が正しくありません。

コンテナーや GPU レンタルなど、一部のシステムでは、容量が別のボリュームにあるのに / が小さなオーバーレイとして表示されます。監視するパスを fleet に指定してください。「gpu-box では /workspace を監視して」と伝えるか、fleet edit gpu-box --disk-path /workspace を実行します。 ディスクをご覧ください。

レンタルサーバーの IP アドレスまたはポートが変わりました。

名前、タグ、コスト、履歴はそのままに、接続先を更新してください。「gpu-box の接続先を ssh -p 40123 [email protected] に変更して」と伝えるか、fleet edit gpu-box --ssh "ssh -p 40123 [email protected]" を実行します。

マシンが異なる NAT の背後にある、または異なる拠点にあります。

fleet は接続性を解決するものではなく、現在利用できる経路を使います。fleet を実行するマシンから、SSH 経由で各マシンに接続できる必要があります。各マシン同士が接続できる必要はありません。異なる NAT の背後にあるマシンには、Tailscale や ZeroTier などのメッシュネットワークに接続し、そのメッシュアドレスを使って追加してください。[マシンへの接続](docs/guides/reaching-machines.md)をご覧ください。

Windows でも使えますか？

はい、どちらの方法でも使えます。Windows マシンは OpenSSH Server だけでターゲットとして動作し、fleet 自体も Windows で実行できます。Windowsをご覧ください。

バックグラウンドで動き続けるものはありますか？

サービスはありません。fleet は、あなたまたはエージェントが使用するときだけ実行されます。各マシンへの SSH 接続は、コマンドの実行後も 2 分間（Linux と macOS の場合）開いたままになるため、次のコマンドで再接続する必要がありません。その後は自動的に閉じます。確認対象のマシンでは、名前を指定したフォルダーのサイズを把握するために、du がときどきバックグラウンドで実行されることがあります。これにより、プローブが待たされることはありません。

fleet 0.5 を使っていました。何が変わりましたか？

fleet はアクセス管理をやめました。中央管理機能、招待、独自のキーはありません。アップグレード後、マシンをもう一度追加してください。0.5 からのアップグレードでは、0.5 がマシンに残したものと、その削除方法を説明しています。

fleet を削除するにはどうすればよいですか？

fleet uninstall を実行します（ファイルも削除する場合は --purge を指定します）。エージェントから fleet を削除し、最後の手順 uv tool uninstall agents-fleet を表示します。fleet の削除をご覧ください。

詳細はこちら

• はじめに — 10 分で最初の fleet を作成
• ガイド — マシンの追加、接続方法、各マシンの内容、Windows
• すべてのエージェント — 35 以上のエージェントのインストールコマンドと設定
• コマンドリファレンス — すべてのコマンドとオプション
• fleet の仕組み — 内部で何が起きるかを順を追って説明
• 設計 — マシンごとに 1 つのコア、エージェントごとに 1 つのスキル、その他には MCP
• すべてのドキュメント。ウェブサイト版：agents-fleet.dev

ステータス： v0.6。テストスイートは Linux、macOS、Windows で実行され、各 OS の実機で、すべてのコマンドを CI でエンドツーエンドに実行します。エージェントが実行するのと同じスクリプトからの実行と、あなたが使うのと同じ実際のターミナルでの実行の両方を確認します。

イシューやプルリクエストを歓迎します。CONTRIBUTING.mdをご覧ください。fleet によって GPU の稼働時間を 1 時間節約できたなら、⭐を付けると、ほかの人にも見つけてもらいやすくなります。

MIT