Amigoとは？
Amigoは、Croco.Teamが提供するマーケティング運用向けの汎用Telegramボットです。コンテンツ、ソーシャルメディア、分析のための個別のツールを使用するのではなく、AmigoはAIによって駆動され、永続的なメモリによって強化された、現代のマーケティングチームが必要とするあらゆる機能への統合インターフェースを提供します。
コマンドシステム
Amigoは、マーケティングワークフロー全体をカバーする20以上のコマンドを備えています。
/trendsは、業界に関連する現在のトレンドトピックを、出典の明記とエンゲージメント指標と共に提示します。/contentは、トレンド信号とキャンペーン要件に基づいて、コンテンツのアイデア、アウトライン、および完全なドラフトを生成します。/scriptは、ビデオスクリプト、ポッドキャストのアウトライン、およびプレゼンテーションのナラティブを作成します。/reelsは、TikTok、Instagram Reels、YouTube Shortsに最適化された短尺動画のコンセプトを生成します。
/imageは、ソーシャル投稿、広告、マーケティング資料向けのAI画像生成を促します。/planは、タイムライン、リソース要件、および成功指標を含む詳細なマーケティングプランを作成します。/analyzeは、オーディエンスのインサイト、競合分析、およびパフォーマンス診断を提供します。
/searchは、複数のソースにわたって同時に深いリサーチを実行します。/translateは、単なる逐語訳ではなく、文化的適応を伴うコンテンツ翻訳を行います。/marketingは、各プラットフォームの要件に適応したマルチチャネルキャンペーンコピーを生成します。/twitterは、最適化されたツイート、スレッド、およびリプライを作成します。/linkedinは、プロフェッショナルな投稿、記事、およびエンゲージメント戦略を制作します。
その他のコマンドでは、ブログコンテンツ、ノート作成、メモリ管理、およびNotionやGoogle Workspaceなどの外部サービスとの連携をカバーしています。
マルチソース集約
このボットは、複数のソースからコンテンツとデータを集約します。
SociaVaultは、エンゲージメント分析とトレンド検出を備えたTwitter、Reddit、TikTokのコンテンツストリームを提供します。HikerAPIは、競合監視とコンテンツのインスピレーションを得るためにInstagramに接続します。YouTube APIは、ビデオリサーチ、文字起こしの抽出、およびトレンドビデオの分析を可能にします。Firecrawlは、ウェブリサーチと競合コンテンツの監視を処理します。OpenRouterは、単一のAPIを通じて複数のモデルにアクセスできる主要なLLMインターフェースとして機能します。
各ソースは30分で期限切れとなるキャッシュ結果を保持し、冗長なAPIコールを避けつつ、時間的に敏感な作業に対する最新性を確保します。
ナレッジグラフメモリ
Amigoは、セマンティック検索用のpgvectorを備えたPostgreSQLによる永続的なナレッジグラフを維持します。エンティティ抽出により、会話の中で言及された人物、企業、製品、および概念を特定します。関係性の追跡により、時間の経過とともにエンティティ間の接続を構築します。
このメモリシステムにより、Amigoは過去の会話を参照し、ユーザーの好みを記憶し、確立されたコンテキストに基づいて構築することが可能になります。各インタラクションをゼロから始めるのではなく、ボットはチームメンバー全員に利益をもたらす組織的な知識を蓄積します。
Outline連携により、さらなるメモリが提供されます。ノート、ジャーナル、フォルダがOutline wikiサーバーと双方向に同期されます。Outlineで作成された新しいページはAmigoで検索可能になり、Amigoでの会話からOutlineページを作成または更新できます。
モデルアーキテクチャ
Amigoは、特定のモデルをハードコードするのではなく、10種類の個別のモデルロールを使用します。
Chatは、温かみとコンテキスト意識を持った会話形式のインタラクションを処理します。Structuredは、JSON出力タスク、フォーム入力、およびデータ抽出を駆動します。Writerは、マーケティングコピー、ブログ記事、およびソーシャルコンテンツを制作します。Planは、プロジェクトプラン、戦略、およびロードマップを生成します。Translateは、文化的適応を伴う多言語コンテンツを管理します。
Marketingは、キャンペーンの最適化、ファネル分析、およびコンバージョン重視のコピー生成を行います。Embeddingは、セマンティック検索と類似性検出のためのベクトル表現を作成します。Imageは、画像生成プロンプトを処理します。Voiceは、音声の文字起こしと合成を処理します。Videoは、ビデオ分析とクリップ生成を管理します。
ワークフローパイプライン
すべての出力は、LLMベースの変換を適用するフォーマット出力フィルターを通過し、一貫したトーン、正しいフォーマット、および適切な詳細レベルが確保されます。ポリッシュ出力ステップでは、最終的な洗練のために正規表現による変換と追加のLLMクリーンアップが適用されます。
このパイプラインにより、どの基盤モデルが初期レスポンスを生成したかに関わらず、一貫した品質が保証されます。
重要な設定上の注意
OpenRouter経由で推論モデル（reasoning models）を使用する場合、@preset/managerのReasoningをOFFに設定する必要があります。推論モデルは時折nullコンテンツを返し、ボットの想定動作を妨げることがあります。Reasoningを無効にすることで、すべての操作において安定した出力が確保されます。
デプロイメント
AmigoはDocker Composeで動作し、3つのサービスで構成されています。ポート50501で動作するボット本体、ポート50504で動作するpgvector付きPostgreSQL、およびポート50505で動作するOutline wikiサーバーです。Mastraワークフローオーケストレーション（v1.33.1に固定）が、エージェントシステム全体にわたるマルチステップタスクを調整します。