Meta の DM / コメント対応、Claude 代を 60-80% 削減。

272 KB の安全装置が答えられる質問は即答、危ない質問は止める。Gateway / Threads / Messenger / WhatsApp / Instagram DM / Graph API ― 6 経路。MIT ソース公開、30 日無料。

具体例: 1 万件 DM/月 で $1,200 → $340 (約 71% 削減)。詳細は サービスページ へ。

連携一覧

公開中 Facebook Login + Claude

▸ 社内 ChatGPT の無駄打ちを止める

Prompt Gateway

Meta アカウントでログイン → ブラウザ内 RLM が D / μ / R 判定 → R のみ Claude API へ委譲 = API コスト構造削減。全処理ブラウザ内、サーバ無し。リアルタイムパイプライン可視化付き。

デモを開く → setup → ソース (MIT) →

公開中 Threads Graph API + RLM

▸ 炎上しそうな投稿を投稿前に止める

Threads 自動投稿 (µ-prefilter)

下書き → ブラウザ内 RLM が D / µ / R 判定 → µ なら投稿前に警告、D/R なら Threads API で実投稿。アクセストークンは localStorage のみ、javatel サーバ非経由。Dry-run (curl 表示のみ) も対応。

デモを開く → ソース (MIT) →

公開中 Messenger Send API + RLM

▸ 夜中の問い合わせを FAQ 即答で捌く

Messenger 安全 Bot (D/µ/R 前処理)

受信メッセージを RLM が D (FAQ 即応) / µ (抑制応答) / R (Claude 委譲) に分類 → bot が自動応答。Page Access Token + PSID で実 Send API 呼出可、無くてもシミュレータ完結。Dry-run (curl 表示) も対応。

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公開中 WhatsApp Cloud API + RLM

▸ 24h ルール内で自動返信、規制対応も

WhatsApp Business 安全 Bot (D/µ/R 前処理)

WhatsApp Cloud API 上で受信メッセージを RLM が D (FAQ 即応) / µ (抑制) / R (Claude 委譲) に分類 → 自動応答。Access Token + Phone Number ID + E.164 phone で実 Send 可、24h window + template policy も明示。シミュレータ完結も可。

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公開中 Instagram Graph API + RLM

▸ スパム DM を AI に投げずに捨てる

Instagram DM 安全 Bot (D/µ/R 前処理)

Instagram Business アカウントの DM 流入を RLM が D (FAQ 即応) / µ (スパム/投機/個人特定抑制) / R (Claude 委譲) に分類。Access Token + IG User ID + IGSID で実 Send 可、DM 主軸に Story 返信 / Comment 返信スコープも明示。24h window + HUMAN_AGENT タグ制約も反映。

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公開中 Graph API 汎用 + RLM 後段

▸ 複数アプリ運用デバッグを 1 つの画面で

Graph API 汎用クライアント

任意の Meta Graph API (Facebook / Instagram / Pages / Threads / WhatsApp) を 1 つの UI から叩く Swiss Army Knife。応答テキストを RLM で D/µ/R 後段分析、curl 等価表示、Webhook 検証ヘルパー、history。複数 App 横断のデバッグ・運用に。

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NEXT THEME · 2026-05-30 Meta = LLM 中立 cross-vendor 自由組合せ可

★ マルチエージェント拡張で何が変わるか ✅ Meta 6/6 B mode 実装済

Meta 連携は LLM 中立 ― Gemini / Claude / OpenAI のどれでも、しかも cheap と premium で別ベンダ混ぜても OK
これが X (Grok 専用) / Google (Gemini 専用) には無い Meta だけの自由度です。マルチエージェント 6 パターン (詳細は プラットフォーム連携 ハブ) を Meta 6 経路でどう活かすかを以下に整理:

Meta 経路 適合パターン 具体的 use case
GatewayB コスト階層3 プロバイダ全対応 = cross-vendor escalation の playground。Gemini Flash → Claude Opus、Gemini Flash → GPT-5 等を radio switch で切替可 (Step 1 で実装予定)
Threads botA クロスバリデーション投稿前に 2 LLM (Gemini + Claude) で 2 重チェック、一致 = 自動投稿 / 不一致 = 人手 review flag。炎上回避の最後の関門
Messenger botB コスト階層 (大規模)大量 customer-service で cheap LLM で 85% 即応、15% のみ premium escalate → 規模効果絶大。月 10 万件で premium-only 比 95% 削減
WhatsApp botF 投票 / コンセンサス金融 / 医療 / 行政 等の規制業種で 3 LLM (Gemini + Claude + GPT) 同時委譲、多数決応答のみ送出。説明責任を技術側で持つ
Instagram DMD orchestrator-workercheap LLM で intent 判定 (商品問合 / 苦情 / 雑談) → premium LLM で intent 別の長文返信生成。ブランド口調を premium 側に集約
Graph API 汎用C 専門 routingInsights endpoint = 数値解析 agent、Permissions = security 監査 agent、Webhook = event 整形 agent 等に endpoint 種別で自動 routing

Meta だけが持つアドバンテージ

  • cross-vendor escalationcheap = Gemini Flash + premium = Claude Opus のように 異ベンダ組合せが自由。Meta 側に LLM 縛り無しのため、各ベンダの強みを役割別に使い分け可
  • 個人 / SMB は Gemini Flash 無料 tier (15 RPM) で cheap 段階を $0 運用、escalate された 15% だけ premium 課金 → 個人 = 月 1 桁ドル運用、enterprise = Opus 最高品質 + 95% 削減が同じコードで実現
  • クロスバリデーション (A) と投票 (F) は Meta が一番自然 ― 同じ質問を 3 ベンダに同時投げて多数決 / 不一致検出が可能。「単一ベンダ依存リスク」を技術設計で外せる
具体数値 (1 万件 DM/月): 既存「RLM 73% カット」(Meta 各経路で実証済) の上に B パターンを乗せると、premium = GPT-5 構成で $84 → $14.6/月 (上乗せ -82.6%)、premium = Claude Opus 構成で $413 → $64/月、年 $17,592 削減。 詳細は サービスページ #multi-agent-saving

6 パターン詳細 → 上乗せ削減 数値 →

共通パターン

すべての Meta 連携は以下の共通構造を取ります:

認証Meta Login for Business (OAuth 2.0) / Meta App は public_profile + email 最小権限
RLM 実装mock JS (公開) で API surface を確認可、本番は実 WASM (約 272 KB) に差替え
判定D = 即応 (Claude/LLM 不呼出) / μ = 抑制 / R = LLM 委譲
監査全 query を SHA-256 chain 化、exportWAL() で JSON エクスポート → S3 等にアーカイブ
ライセンス連携コード本体 = MIT (公開、改変・商用 OK) / 実 WASM = JAVATEL 商用ライセンス
URL 規則/resource/<product>/<integration>/<feature>/ ― 例: /resource/slimetree-rlm/meta/gateway/

関連リソース