otto-m8
フローチャート形式のUIでLLMやHuggingfaceモデルを連携させるツールです。
otto-m8とは
otto-m8は、フローチャートのような直感的なユーザーインターフェースを通じて、複数のLLM（大規模言語モデル）やHuggingfaceのモデルを相互に接続できるプラットフォームです。プログラミングをほとんど、あるいは全く行わずに、これらのモデルを組み合わせて独自のワークフローを構築できます。構築したシステムはREST APIとしてデプロイすることが可能です。DockerやFastAPIといった技術スタックを活用しており、AIエージェントの構築や自動化プロセスを実現するための基盤として機能します。
要点: フローチャート形式のUIでLLMやHuggingfaceモデルを連携させるツールです。
主な用途
- LLMを用いたAIエージェントの構築
- 複数のAIモデルを組み合わせたワークフローの自動化
- 独自のAI機能をREST APIとして公開
- Huggingfaceモデルを活用したアプリケーション開発
- ノーコードに近い環境でのAIシステム設計
otto-m8を使ったシステム開発
otto-m8は、そのまま納品する完成品ではなく、システムを作るための道具です。otto-m8を組み込んだ自社向けの仕組みを、AIエージェントと対話しながら実装します。要件を伺ってから最短1営業日で動くデモをお出しし、触って確認いただいてから発注を判断できます。完成後はソースコードごとお渡しします。
otto-m8を使った開発を相談otto-m8の日本語対応（実測）
otto-m8のリポジトリに日本語ロケールのファイルは見つかりませんでした。日本語で運用するには日本語化から着手する必要があります。
GitHubの公開ファイル一覧から、日本語ロケールに当たるファイルを数えた結果です。配布用にまとめたビルド成果物は除いています。調査日時点の内容で、翻訳の網羅率や品質までは示しません。
otto-m8の基本情報
| ライセンス | Apache-2.0 |
|---|---|
| 主な言語 | JavaScript |
| GitHubスター | 73（AI開発基盤カテゴリ 263件中 215位） |
| 初回公開 | 2024年9月 |
| 最終更新 | 2025年3月 |
| 日本語ロケール | 日本語ファイルなし（0ファイル） |
otto-m8を使った開発のよくある質問
プログラミングスキルはどの程度必要ですか？
このツールは「little to no code」を掲げており、フローチャート形式のUIを使用するため、高度なプログラミング知識がなくてもモデルの連携やデプロイを行うことが可能です。
どのようなモデルを組み込むことができますか？
LLM（大規模言語モデル）やHuggingfaceで公開されている各種モデルを相互に接続して利用することができます。
構築したシステムは外部から利用できますか？
はい、構築したワークフローをREST APIとしてデプロイできるため、他のアプリケーションやシステムから呼び出すことが可能です。
Dockerを利用することはできますか？
はい、主なトピックの一つとしてDockerが含まれており、コンテナ環境での運用に対応しています。Goals
otto-m8を使って何が作れますか？
otto-m8の標準機能を土台に、自社データとの連携、画面、自動処理、通知などを組み合わせた仕組みを作れます。用途を伺えば、実現できる範囲と進め方を具体的にお伝えします。
otto-m8を使った開発を依頼できますか？
可能です。要件と稼働環境を確認し、最短1営業日で動くデモをお出しします。発注後はサーバー設置と稼働確認まで一つの流れで対応し、ソースコードごとお渡しします。
AI開発基盤の他のOSSと比べる
同じカテゴリから、スター数・ライセンス・日本語対応を並べました。
| OSS | スター | ライセンス | 日本語ロケール |
|---|---|---|---|
| otto-m8（このページ） | 73 | Apache-2.0 | 日本語ファイルなし |
| coze-studio | 21,489 | Apache-2.0 | 日本語ファイルなし |
| SWE-agent | 20,097 | MIT | 日本語ファイルなし |
| agency-agents-zh | 19,697 | MIT | 日本語ファイルなし |
| edict | 16,394 | MIT | 日本語ファイルなし |