LoginSignup
0
0

Delete article

Deleted articles cannot be recovered.

Draft of this article would be also deleted.

Are you sure you want to delete this article?

@syukan3

【徹底解説】Mastra：TypeScript製AIエージェントフレームワーク

Posted at

はじめに

「ウェブサイトを作るのと同じくらい簡単に、人間レベルのAIエージェントを作りたい」
そんな思いから生まれたのが、今回ご紹介する Mastra（マストラ） です。かつてReactウェブフレームワーク「Gatsby」を開発したチームが手掛ける、TypeScriptベースのオープンソースAIエージェントフレームワークであり、LLM（大規模言語モデル）を活用した高度なアプリケーション開発を加速させます。

本記事では、Mastraの核心に迫るべく、その機能、アーキテクチャ、開発背景から、類似プロジェクトとの比較、具体的な使い方、そして未来の展望まで、徹底的に解説します。

AIエージェント開発に関心のあるWeb開発者の皆さん、必見です！

1. Mastraとは何か？ - 次世代Web開発者のためのAIフレームワーク

Mastraは、LLMを使ったAIアプリケーションやエージェントを迅速に構築するために設計された、TypeScript製オープンソースフレームワークです。
Gatsby開発チームによって2024年に創設され、2025年初頭にY Combinator W25バッチ採択企業としてベータ版が公開されました。

開発チームが目指すのは、「ウェブサイトを作るのと同じくらい簡単に、人間レベルのAIエージェントやアシスタントを構築できること」。
そのために、MastraはAIアプリ開発に必要な基本要素（プライミティブ）を包括的に提供します。

  • ワークフロー: 複雑な処理の流れを定義・実行
  • エージェント: 自律的にタスクを実行するAI
  • RAG: 外部知識をLLMに組み込む仕組み
  • 評価 (Evals): AIの出力品質をテスト

TypeScriptで構築され、モジュール構造のため必要な機能だけを選んで利用可能。
オープンソース（Elastic v2ライセンス）で、ローカルからクラウドまでベンダーロックインなしにデプロイできます。

Mastraのユニークな点は、単なるLLM呼び出しライブラリに留まらず、対話型開発プレイグラウンド、観測性（Observability）、ツール統合など、実運用を見据えた統合開発環境（IDE）のようなアプローチを採用している点です。

2. 主な機能と特徴 - AIエージェント開発を加速するツール群

Mastraは、LLMアプリケーション構築に必要な機能を網羅しています。

  • LLMモデルの統合:
    Vercel AI SDKを活用し、OpenAI (GPT-4)、Anthropic (Claude)、Google (Gemini)、Meta (Llama)など多様なLLMを統一インターフェースで利用可能。ストリーミング応答にも対応。

  • エージェント (Agents):
    LLMにツール、ワークフロー、メモリなどを組み込んだ自律システム。指示に従い、推論し、必要に応じてツール実行やRAGによる知識検索を行います。
    シングルエージェントからマルチエージェントシステムまで構築可能。

  • ツール (Tools):
    エージェントが呼び出せる外部機能。
    型安全な関数として定義でき、入力スキーマやパラメータ検証を備えます。
    自作関数、外部API、後述の「統合」によるサードパーティサービスもツール化できます。

  • ワークフロー (Workflows):
    XStateベースの状態機械による、Mastraの目玉機能。
    エージェントの操作をノードとエッジからなるグラフ（DAG）で表現し、順次実行、条件分岐、ループ、エラー処理、Human-in-the-loop、ネストなどを組み込めます。
    .step(), .then(), .suspend(), .resume()といったメソッドチェーンで直感的に記述可能。実行履歴は自動記録され、デバッグが容易です。
    これにより、AIの動作を明示的に設計・制御でき、信頼性と再現性が向上します。

  • RAG (Retrieval-Augmented Generation):
    外部知識をLLMに組み込むパイプラインを提供。
    ドキュメント分割、ベクトル化、DB格納、類似検索、リランキングといった一連の流れを.chunk(), .embed(), .upsert(), .query(), .rerank()などのメソッドで簡単に実装。
    PostgreSQL+pgVector, Pinecone, Qdrant, Chromaなど多数のベクトルDBに対応。社内ドキュメントQ&Aなどを容易に実現。

  • 統合 (Integrations):
    サードパーティサービスのAPIを自動でツール化する仕組み。
    GitHub, Slack, Weather APIなどを型安全かつ簡潔に呼び出せます。
    OpenAPI仕様やMCP (Model Context Protocol) を介して登録・利用。
    MCP Registryで検索可能（予定）。

  • メモリ (Memory):
    長い対話や複数ターンの推論を支える機能。
    作業メモリ（現在の文脈）と長期記憶（セマンティックメモリ）（過去の対話履歴をベクトル検索）をサポート。
    MemGPT論文に着想を得た階層型メモリを採用し、重要な情報を失いにくくしています。
    LibSQL, Postgres, Upstashなどをバックエンドに選択可能。

  • 評価 (Evals):
    LLMの出力品質を自動評価。
    回答の関連性、網羅性、正確性、トーン一貫性、毒性など約20の指標を標準提供。
    0～1のスコアを返し、テストの合否判定や比較分析に利用。
    カスタムEvalも定義でき、CI/CDに組み込んで品質維持に活用。

  • 観測性とデバッグ (Observability):
    開発から本番まで一貫した観測性を提供。
    OpenTelemetryベースの分散トレーシングを自動付与し、各ステップの入出力、ツール呼び出し、所要時間などを詳細に追跡。
    ローカル開発用UI 「Mastra Playground」 では、対話的テスト、実行ログ、エラー、Evalスコアを確認可能。プロンプト調整やデバッグが捗ります。
    Mastra Cloud (Beta) ではクラウド上で同様のダッシュボードを提供。
    LibSQLによるローカルストレージも内蔵（Docker不要）。

3. アーキテクチャと技術スタック - モダンな技術で構築された堅牢な基盤

Mastraは、現代的なJavaScript/TypeScriptスタックで構築されています（Node.js v20+必須）。

  • TypeScript + Node.js:
    全体がTypeScriptで書かれ、型安全性を重視。実行はNode.js上。
    PNPMとTurborepoによるモノレポ構成。
  • Vercel AI SDK:
    LLMアクセス部分を委譲。
    多様なモデルに対応し、切り替えやリトライ、ストリーム処理を抽象化。
    MastraはこれをLLMドライバーとして利用。
    Next.jsアプリとの連携も容易。
  • XStateによるワークフローエンジン:
    状態機械ライブラリXStateを基盤に、LLMステップ実行やツール呼び出しに対応した独自のグラフオーケストレーターを構築。
    複雑なフロー制御を直観的に扱える。
  • OpenTelemetryによるトレーシング:
    各実行にTrace ID、各イベントにSpanを割り当て、標準フォーマットで出力。
    Jaeger等での可視化やMastra Cloudでの監視に活用。ログも集約。
  • データストレージ層:
    Mastra Storage抽象レイヤーにより、実行履歴、トレース、メモリなどを柔軟に格納。
    デフォルトはLibSQL（Turso）、PostgreSQL等への差し替えも検討中。
  • 音声処理 (Mastra Voice):
    テキスト読み上げ（TTS） と 音声認識（STT） を統合。
    OpenAI Whisper, Azure Cognitive Services, Google Cloud Text-to-Speechなどをドライバ経由で利用可能。
    リアルタイムストリーミングにも対応し、対話型AIアシスタント開発を支援。

5. 類似プロジェクトとの比較 - Mastraの独自性と立ち位置

AI開発ツールが乱立する中、Mastraは独自のポジションを築いています。

  • Hugging Face:
    モデル/データハブ vs 開発フレームワーク。
    Python中心 vs JS/TS中心。
  • Hugging Face AutoTrain:
    モデル作成 vs モデル活用。
    ノーコード vs コード（Mastra）。
  • LoRA Hub:
    モデル微調整 vs モデル活用。（補完関係）
  • LangChain:
    Pythonライブラリ vs TypeScript統合フレームワーク。
    部品提供 vs 統合ランタイム/UI。
    関数チェーン vs 状態機械ワークフロー。
  • AutoGPT/BabyAGI:
    特定スクリプト vs 汎用フレームワーク。
    ブラックボックス vs 可視化/制御可能。
  • Vertex AI / Semantic Kernel:
    クラウドプラットフォーム vs オープンソース/クラウド非依存。

Mastraは、「LLM活用アプリ開発のフルスタック統合フレームワーク」であり、特にTypeScript/Web開発者にとって親和性が高く、開発体験を重視している点が強みです。

6. Mastraの使い方と導入事例 - すぐに試せる手軽さと広がる可能性

セットアップと基本

Node.js v20以上があれば、以下のコマンドで簡単に始められます。

# Mastraプロジェクト作成
npx create-mastra@latest my-mastra-app

# 依存関係インストール & 開発Playground起動
cd my-mastra-app
npm install
npm run dev

http://localhost:3000 などでMastra Playgroundが起動し、ブラウザからエージェントとの対話やワークフロー実行が可能です。

コード例：

// agents/simpleAgent.ts
import { Agent } from "@mastra/core/agent";
import { openai } from "@ai-sdk/openai";

export const simpleAgent = new Agent({
  name: "SimpleAgent",
  instructions: "ユーザーの質問に簡潔に答えてください。",
  model: openai("gpt-4-turbo"),
});

// ワークフロー定義例
import { Workflow } from "@mastra/core";
import { MyTool } from "../tools/MyTool"; // 自作ツール

const myWorkflow = new Workflow("MyFlow")
  .step(MyTool) // ツール実行
  .then(openai("gpt-4-turbo")) // LLMで結果を処理
  .commit();

導入事例

リリースから間もないですが、多様なユースケースが登場しています。

  • iOSアプリ自動サポートBot: FAQ検索(RAG)と外部API連携で問い合わせに自動応答。
  • 航空宇宙PDFからのCAD図面生成: RAGでPDF解析し、パラメータ抽出してCADスクリプト生成。
  • WhatsAppボットでの対話型IoT: 自宅のモノと会話。マルチエージェントでデバイスを制御。
  • AIビートラボ（音楽生成）: マルチエージェント協調による音楽生成デモ。
  • 旅行プラン自動生成: エージェント同士が競合・評価し合いプランを作成。
  • 音声アシスタント: Mastra Voiceを活用し、ブラウザで動作する音声対話を実現。

チャットボットに留まらず、複雑なロジックや複数LLM連携も、Mastraなら比較的容易に実装可能です。

7. 最新の開発状況と今後の展望 - 活発な開発と広がるエコシステム

Mastraはベータ版ながら、週単位でアップデートされる活発なプロジェクトです。

  • 最近の主なアップデート:
    • Mastra Cloud (Beta): ホスト型実行環境。ワンクリックデプロイと監視ダッシュボード。
    • 音声機能拡充: リアルタイムSpeech-to-Speech対応。Azure, Google音声サービス追加。
    • Nested/Dynamic Workflow: ワークフローの再利用性と柔軟性向上。
    • Storageモジュール: 実行データの柔軟な保管。
    • MCPエコシステム: ツール定義の共有・発見を促進するMCP Registry公開。
  • 今後の展望:
    • 安定版リリース (v1.0): 2025年中のリリース目標か。
    • 統合・連携強化: Next.js, Vercelに加え、Salesforce, Slackなどとの連携深化。
    • Mastra Cloud一般提供: マネージドサービスとしての展開。
    • コミュニティエコシステム拡大: MCP Registryを通じたプラグインやテンプレート共有の活発化。
    • 競合との差別化: オープンソース、JSフルスタック、開発者体験を武器に浸透。

Mastraは 「次の百万人のAI開発者」 のためのプラットフォームを目指し、急速に進化しています。
Web開発者が手軽に高度なAIエージェントを構築できる未来は、すぐそこまで来ています。
Mastraはその最有力候補の一つとして、今後ますます目が離せない存在となるでしょう。

参考文献

(注: 上記URLは提供された情報に基づき記載していますが、一部推測やプレースホルダーを含みます。正確なURLは公式サイト等でご確認ください。)

0
0
0

Register as a new user and use Qiita more conveniently

  1. You get articles that match your needs
  2. You can efficiently read back useful information
  3. You can use dark theme
What you can do with signing up
Sign upLogin
0
0

Delete article

Deleted articles cannot be recovered.

Draft of this article would be also deleted.

Are you sure you want to delete this article?