OpenCopilot
Open (formerly Squarelab / OpenChat) · コーディング · 生産性向上 · チャットボット
OpenCopilotは自社製品のAPIをAIコパイロットに変えるオープンソースのフレームワークだ。OpenAPI定義を渡せば、利用者は自然言語で作業を終えられる。
OpenCopilot について
About
OpenCopilotとは
OpenCopilotは自前のサーバーで動かすオープンソースAIコパイロットのフレームワークだ。API定義を読み、必要などエンドポイントを判断し、パラメータを埋めて、結果をチャットの返信として書き戻す。MITライセンスなので、商用製品に組み込んでも人数分の課金は発生しない。
狙いははっきりしている。画面の操作を覚えたくない利用者への対応だ。「エクスポートが壊れたのでチケットを立てて」と打ち込めば、コパイロットがチケット作成のエンドポイントを選び、タイトルを推測して呼び出す。既存のAPIはそのまま残し、上に自然言語の層を乗せる形になる。
AIコパイロットフレームワークとしての制約も、機能と同じくらい重要だ。リポジトリは2025年3月にアーカイブされ、READMEには「No longer maintained」とだけ書かれている。セキュリティ修正は出てこない。APIが大きくなればJSONトランスフォーマーを自分で書き、導入にはDockerとログを読める開発者が要る。
はじめかた
- リポジトリを複製し、
llm-serverフォルダの.envにあるOPENAI_API_KEYを自分のキーに差し替える。 - Linuxなら
make install、Apple SiliconのMacならmake install-armを実行する。コンソールはhttp://localhost:8888で開く。 - Swagger OpenAPI 3.0の定義を読み込み、検証されたアクションの一覧を確認する。
- 複数の呼び出しが連なる作業にはコパイロットフローを描き、ウィジェットのスニペットをアプリに貼る。
AIツール情報
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こんな人におすすめ
このツールが最も力を発揮するユーザー、タスク、シーン。
ユーザー
- SaaS企業のバックエンド開発者：RESTエンドポイントがすでに文書化されていれば、Swagger OpenAPIの読み込みが設定作業の大半を片づける。Dockerを動かせる環境が前提だ。
- 一人でMVPを作る創業者：MITライセンスなら費用はゼロのままだ。利用者がクリックより入力を受け入れるかを先に確かめられる。
- データの保管場所に規則があるチーム：セルフホスト型AIコパイロットなら会話ログも顧客の文章も自社サーバーに残る。LLMサーバーの接続先を法務が承認した事業者にしておく必要はある。
タスク
- 既存のREST APIをチャット助手にする：仕様を読み込み、生成されたアクションを見直せば、その日の午後にはエンドポイントを呼び始める。
- 作り直す前に自然言語の操作を試す：コパイロットフローで多段の動きを描けるので、バックエンドに手を入れずに検証できる。
- 定型的な問い合わせを減らす：読み取り専用のエンドポイントを数本そろえれば、注文状況、プラン内容、アカウント照会はまかなえる。
シーン
- 社内の管理画面：「注文8842を返金して」と打てば返金エンドポイントが呼ばれる。ほとんど使われない管理画面の研修が要らなくなる。
- 新しい製品にコパイロットを足す：埋め込みチャットウィジェットはReactアプリに10行未満で収まる。
- ツール呼び出し型エージェントの仕組みを知る：コード量が少なく最後まで読めるうえ、API呼び出しがすべて表に出る。
主な機能
OpenAPI仕様の読み込み
Swagger OpenAPI 3.0のファイルを渡すと、OpenCopilotが各操作をモデルの選べるアクションに変換する。変換の前にスキーマを検証するのは、雑な仕様が誤った呼び出しを生むからだ。文書化されたAPIから動くコパイロットまでの最短経路が一括読み込みにある。
自然言語によるAPI呼び出し
コパイロットは依頼を読み、API呼び出しが要るかを判断し、エンドポイントを選び、文脈からリクエスト本文を組み立てる。「エクスポートが壊れた件で新しいチケットを」と頼めば、タイトル欄は自動で埋まる。返答は生のJSONではなく読める文章で返る。
多段タスクのためのビジュアルフロー
単純な依頼は設定なしで通る。複雑な依頼は通らない。そのためにコパイロットフローがある。視覚エディタで手順を描けば、モデルは呼び出しの順番を推測せず、こちらが示した順に動く。
埋め込みチャットウィジェット
ウィジェットはリポジトリに同梱され、scriptタグ1つかフロントエンドの数行で表示できる。利用者が見る部分であり、APIコパイロットは自社のログインと権限の内側に置いたままにできる。
Dockerによるセルフホスト運用
すべてDocker Composeで動く。インストール、マイグレーション、ログ確認、再起動、完全削除はMakeのターゲットで済む。ARMイメージがあるのでApple SiliconのノートPCでも動く。APIキー、会話ログ、顧客データは自分が管理する環境に残る。
TypeScript SDKとバックエンドAPI
バックエンドは8888番ポートで待ち受け、独自のエンドポイントも公開する。スクリプトや別サービスからコパイロットを動かせる。同梱のTypeScript SDKは同じ呼び出しをフロントエンド向けに包んでおり、セルフホスト型AIコパイロットをウィジェットの外でも使える。
メリットとデメリット
メリット
- MITライセンスで人数課金もメッセージ課金もない。利用が増えても費用は読みやすい。
- Swagger OpenAPIの読み込みにより、エンドポイントをモデルに説明する手作業がほぼ消える。
- セルフホストなので顧客との会話とAPI認証情報が自社ネットワークの内側にとどまる。
- コパイロットフローは、依頼とエンドポイントを素朴に対応づけるだけでは失敗する多段作業をさばく。
- ウィジェット、ダッシュボード、バックエンドが1つのリポジトリにそろい、デモまでのつなぎコードを書かなくて済む。
デメリット
- プロジェクトはアーカイブ済みで保守されていない。セキュリティ修正は出ず、依存関係が壊れても直す人はいない。
- APIが大きいとJSONトランスフォーマーを自作する必要があり、読み込むだけで動くという約束は小規模な範囲にしか当てはまらない。
- 導入にはDockerの知識、OpenAIのキー、コマンドラインへの慣れが要る。
- オープンソース版と並んでいたクラウド版は終了しており、頼れるのは古いissueを読むことくらいだ。
よくある質問
既存製品のAPIにチャット画面を足すためのものだ。OpenAPI定義を読み、利用者の依頼に応じてエンドポイントを選び、結果を埋め込みチャットウィジェットの中に文章で返す。
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