OpenCopilot
Open (formerly Squarelab / OpenChat) · 程式設計 · 生產力 · 聊天機器人
OpenCopilot 是一套開源框架，能把產品的 API 變成 AI 助手。上傳 OpenAPI 定義檔之後，使用者用自然語言就能完成任務。
關於 OpenCopilot
About
OpenCopilot 是什麼
OpenCopilot 是一套裝在自家伺服器上的 AI Copilot 框架。它會讀取你的 API 定義，判斷該呼叫哪個端點、把參數補齊，再把結果寫成聊天訊息回傳。授權是 MIT，放進商業產品也不用按人頭付費。
它解決的是一個很具體的狀況：使用者不想先學會你的介面。有人打「幫我開一張匯出失敗的工單」，助手就挑出建立工單的端點、自動帶入標題，然後送出。你原本的 API 不必重寫，只是在上頭加一層自然語言。
限制和功能一樣重要。這個專案在 2025 年 3 月被封存，README 現在只寫著「No longer maintained」，不會再有人修安全性問題。API 規模一大就得自己寫 JSON 轉換器，安裝過程也預設你會用 Docker、看得懂日誌。
開始使用
- 複製專案，把
llm-server資料夾裡.env的OPENAI_API_KEY換成自己的金鑰。 - 在 Linux 執行
make install，Apple Silicon 的 Mac 則用make install-arm，完成後打開http://localhost:8888。 - 匯入 Swagger OpenAPI 3.0 定義檔，確認 OpenCopilot 驗證出來的動作清單。
- 需要連續呼叫好幾個端點的任務，先畫一條對話流程，再把聊天視窗的程式碼貼進你的應用程式。
產品資訊
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適合對象
這項工具最適合的使用者、任務與情境。
使用者
- SaaS 公司的後端工程師：你的 REST 端點本來就有文件，Swagger OpenAPI 匯入能吃掉大部分設定工作，前提是機器上跑得動 Docker。
- 一個人做 MVP 的創辦人：MIT 授權讓成本維持在零，你可以先驗證使用者到底想打字還是想點按鈕。
- 有資料落地規定的團隊：自架式 AI 助手讓對話紀錄和客戶文字留在自家伺服器，只要 LLM 伺服器指向法務核准的供應商。
任務
- 把現成 REST API 變成聊天助理：匯入規格、檢查產生的動作，一個下午就能讓它開始呼叫端點。
- 改版前先驗證自然語言操作：用對話流程排出多步驟行為，完全不必動後端程式碼。
- 擋掉重複的客服問題：幾個唯讀端點就能涵蓋訂單狀態、方案內容和帳號查詢。
情境
- 內部管理後台：員工打「把 8842 這筆訂單退款」，助手就呼叫退款端點，省下教人操作冷門後台頁面的時間。
- 新產品加一個助手：可嵌入聊天視窗貼進 React 專案只要十行以內。
- 想弄懂工具呼叫型代理怎麼運作：程式碼規模小，整份讀得完，每次 API 呼叫都攤在眼前。
主要功能
匯入 OpenAPI 規格
上傳 Swagger OpenAPI 3.0 檔案，OpenCopilot 會把每個操作轉成模型可以挑選的動作。轉換前先驗證結構，因為寫得隨便的規格只會產生亂七八糟的呼叫。從有文件的 API 到能用的助手，批次匯入是最短的路。
用自然語言呼叫 API
助手讀完請求後判斷要不要打 API，接著選端點、依上下文組出內容。你說「開一張匯出壞掉的工單」，標題欄位就自己填好。回覆是讀得懂的文字，不是原始 JSON。
多步驟任務的視覺化流程
簡單請求開箱就能跑，複雜的不行，對話流程就是為此存在。你在視覺化編輯器裡把順序畫出來，模型照著走，不必猜哪個呼叫先執行。
可嵌入聊天視窗
聊天視窗跟著專案一起附上，用一段 script 標籤或幾行程式就能掛進前端。這是使用者看到的部分，API 助手則藏在你自己的登入與權限後面。
Docker 自架部署
整套用 Docker Compose 跑，Make 目標涵蓋安裝、資料庫遷移、看日誌、重啟和完整清除。ARM 映像檔支援 Apple Silicon 筆電。API 金鑰、對話紀錄和客戶資料都留在你控管的機器上。
TypeScript SDK 與後端 API
後端監聽 8888 埠，自己也提供端點，所以你可以用腳本或另一個服務來操作助手。另外附的 TypeScript SDK 把同一組呼叫包好給前端用，自架式 AI 助手因此不只能活在內建的聊天視窗裡。
優缺點
優點
- MIT 授權，不按人頭也不按訊息計費，用量成長時成本仍然可預期。
- Swagger OpenAPI 匯入省掉大半手動描述端點的工作。
- 自架讓客戶對話和 API 憑證留在自己的網路內。
- 對話流程能處理多步驟任務，單純把請求對到端點的做法在這裡會出錯。
- 聊天視窗、主控台和後端都在同一個專案裡，做展示前不必先寫串接程式。
缺點
- 專案已封存且不再維護，沒有安全性修補，相依套件壞掉也沒人處理。
- API 一大就得自己寫 JSON 轉換器，所謂匯入後就能用，只對小規模介面成立。
- 安裝需要會用 Docker、準備 OpenAI 金鑰，還要熟悉命令列。
- 原本搭配開源專案的雲端版本已經收掉，現在只能翻舊 issue 找答案。
常見問題
它替既有產品 API 加上一層聊天介面。讀取 OpenAPI 定義後，依使用者的要求挑選端點，再把結果以文字回傳到可嵌入聊天視窗裡。
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