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

Mastra GitHub Repository: https://github.com/mastra-ai/mastra
Mastra Official Website/Docs: https://mastra.ai/ (※ YCページ https://www.ycombinator.com/companies/mastra やドキュメントサイトへのリンクが適切か確認)
Mastra Docs - Using with AI SDK: https://mastra.ai/docs/getting-started/ai-sdk (※実際のドキュメントURLを確認)
Mastra Docs - Storing Embeddings: https://mastra.ai/docs/integrations/vector-dbs (※実際のドキュメントURLを確認)
Mastra Blog & Changelog: https://mastra.ai/blog (※実際のブログ/チェンジログURLを確認。例: https://mastra.ai/blog/changelog-2025-03-04)
Sam Bhagwat's LinkedIn Post (Beta Announcement): https://www.linkedin.com/posts/sambhagwat_excited-to-announce-that-mastra-is-now-officially-activity-7298765793213784064-yeRz
Hacker News Discussion (Show HN): https://news.ycombinator.com/item?id=39584524 (※実際のHN投稿IDを確認)
Abhi Aiyer's X/Twitter: https://twitter.com/abhiaiyer
Abhi Aiyer's LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/abhiaiyer/ (※必要に応じて追加)
Mastra Showcase (Evals, AI Beats Lab...): https://mastra.ai/showcase (※実際のショーケースURLを確認)
Hugging Face AutoTrain: https://huggingface.co/autotrain
Hugging Face LoRA: https://huggingface.co/docs/diffusers/main/en/training/lora
LoRA Hub GitHub: https://github.com/sail-sg/lorahub
Compare AgentGPT vs. Mastra: https://sourceforge.net/software/compare/AgentGPT-vs-Mastra/ (※参考情報として記載)

(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。)