はじめに

直近で以下を試していた Mastra に関する記事です。

●Mastra でシンプルな MCPクライアント・MCPホストの機能を作って Node.js で実行（自作MCPサーバーと組み合わせる） - Qiita
　https://qiita.com/youtoy/items/062165c2918cfdbc5590
●Mastra でシンプルな自作サーバー＋シンプルな自作クライアントなどでサーバー経由でエージェントを使う（OpenAI との組み合わせ） - Qiita
　https://qiita.com/youtoy/items/0911983e548a14533943

今回の内容

今回、以下の記事で見かけた 「AgentNetwork（Networks）による複数エージェントの利用」 と、さらに上記の過去のお試しで少し試した 「MPCサーバーの利用（※ ただし自作ではないもの）」 とを組み合わせてみました。

Mastra の AgentNetwork について書かれた記事

●【Mastra】ハンズオンで学ぶAIエージェント構築ガイド｜そばこ
　https://note.com/sobaco_san/n/ne5aad2027853

Mastra の AgentNetwork に関する補足

以下の Mastra の公式ドキュメントを見ると、「AgentNetwork」は現状は実験的な機能になるようです。

●AgentNetwork（実験的）
　https://mastra.ai/ja/reference/networks/agent-network

下準備

ここから実際に試していきます。
そのための下準備として、以下を進めます。

create-mastra を使った準備

以下のコマンドを実行してベースを作ります。

npx create-mastra

このコマンドを実行して設定する内容は、以下のとおりです。

プロジェクト名： my-mastra-app
その他の設定：

インストールなどが終わった後は my-mastra-app/src/mastra フォルダに以下の内容の index.ts と空のフォルダ（agents）が作成されました。

import { Mastra } from '@mastra/core';

export const mastra = new Mastra()

ファイル・フォルダの作成

ここで my-mastra-app/src/mastra フォルダ内に network フォルダを追加しておきます。さらに上記の index.ts を index.js に変更したり、空のフォルダ 2つに index.js を作成しました。

その結果、my-mastra-app/src/mastra 直下の構成は以下となりました。

この後にコードを実装するファイルは、以下 3つがある状態です。

3つの「index.js」
- my-mastra-app/src/mastra/index.js
- my-mastra-app/src/mastra/agents/index.js
- my-mastra-app/src/mastra/network/index.js

パッケージのインストール

今回は MCPサーバーを使うので、さらに my-mastra-app フォルダ内で以下を実行し、パッケージをインストールしておきます。

npm i @mastra/mcp

APIキーの設定

今回、参照している記事で以下に書かれている APIキーの設定を行います。

OpenAI の APIキーを設定してください。

コードの実装

ここから、先ほど用意した 3つの index.js の中身を作っていきます。

参考にした情報

ここからの実装を進めるにあたり、参考にした記事を掲載します。
（これらと合わせて、さらに上で掲載していた記事も参照しました）

●mastra/examples/agent-network/src/mastra/network/index.ts
　https://github.com/mastra-ai/mastra/blob/main/examples/agent-network/src/mastra/network/index.ts

●mastra/examples/agent-network/src/mastra/agents/index.ts
　https://github.com/mastra-ai/mastra/blob/main/examples/agent-network/src/mastra/agents/index.ts

3つのファイルの実装内容

実装した内容を、以下に列挙していきます。

mastra直下の index.js

mastra直下の index.js の実装は以下のとおりです。全体をまとめた内容を記載したという感じになりました。

index.js

import { Mastra } from "@mastra/core";
import { simpleAgent, sequentialThinkingAgent } from "./agents";
import { multiAgentNetwork } from "./network";

export const mastra = new Mastra({
  agents: {
    simpleAgent,
    sequentialThinkingAgent,
  },
  networks: {
    multiAgentNetwork,
  },
});

mastra/agents直下の index.js

次は AIエージェントを実装した、mastra/agents直下の index.js です。この中に、Sequential Thinking MCP Server を使うための設定を書く形にしています。
※ 以前、VS Code（GitHub Copilot agent mode）と組み合わせて試したことがある MCPサーバーだったりします
　

agents/index.js

import { Agent } from "@mastra/core/agent";
import { MCPClient } from "@mastra/mcp";
import { openai } from "@ai-sdk/openai";

const mcp = new MCPClient({
  servers: {
    sequentialThinking: {
      command: "npx",
      args: ["-y", "@modelcontextprotocol/server-sequential-thinking"],
    },
  },
});
const toolsets = await mcp.getToolsets();

export const simpleAgent = new Agent({
  name: "simpleAgent",
  instructions: "ユーザーの質問にシンプルな返答をしてください。",
  model: openai("gpt-4o"),
});

export const sequentialThinkingAgent = new Agent({
  name: "sequentialThinkingAgent",
  instructions: `
  熟考が必要な質問に回答してください。
  その際はsequentialThinkingツールを使ってください。`,
  model: openai("gpt-4o"),
  tools: await mcp.getTools(),
  defaultGenerateOptions: { maxSteps: 10 },
});

上記の最後に書いている「defaultGenerateOptions: { maxSteps: 10 }」というオプションについて少しだけ補足します。

今回実装したものを軽く試した際、この Sequential Thinking MCP Server を使った処理の最終出力が得られなかったことがありました。ログを見ると、裏で 5段階の出力が行われていて、そこで処理が止まっていた感じでした。

その辺りの挙動に関わりそうな内容を調べてみたところ、AIエージェントの Agent.generate() に maxSteps というオプションがあり、そのデフォルト値が「5」となっているようでした。これが上記の挙動の原因のようです。

今回、Agent.generate() は使わないので、その maxSteps を AIエージェントのコンストラクタに設定しています。ドキュメントを見ると、以下のオプションに書けば良さそうだったので、デフォルト値の倍の値（10）を指定して試してみています。

mastra/network直下の index.js

mastra/network直下の index.js の実装は以下のとおりです。2つのエージェントへの振り分けの説明を instructions に書いています。

network/index.js

import { AgentNetwork } from "@mastra/core/network";
import { openai } from "@ai-sdk/openai";
import { simpleAgent, sequentialThinkingAgent } from "../agents";

export const multiAgentNetwork = new AgentNetwork({
  name: "Multi Agent Network",
  model: openai("gpt-4o"),
  agents: [simpleAgent, sequentialThinkingAgent],
  instructions: `
  熟考が必要な質問はsequentialThinkingAgentに転送してください。
  それ以外の一般的な質問はsimpleAgentに転送してください。`,
});

処理を実行する

この後、サーバーを起動して、実装した内容を動かして試してみます。

サーバーの起動

以下のコマンドを my-mastra-app フォルダで実行して、サーバーを起動します。

npm run dev

ブラウザからアクセスして試す

起動したサーバーに、ブラウザでアクセスします。

http://localhost:4111/ にアクセスすると、 http://localhost:4111/agents を開いた状態になり、以下のページが表示されます。

このページの右側に、先ほど実装した 2つのエージェントが表示されています。

ここから 2つのエージェントのそれぞれをクリックして、個々のエージェントとのやりとりをすることもできますが、今回は AgentNetwork によるやりとりを試します。

AgentNetwork のページにアクセスする

http://localhost:4111/networks にアクセスします。そうすると以下の内容が表示されるので、右側にある「Multi Agent Network」をクリックします。

「Multi Agent Network」のページでシンプルな内容を送る

http://localhost:4111/networks/Multi_Agent_Network/chat というページが開きチャット画面が出てくるので、試しにチャットで「あなたは誰？」という内容を送ってみました。そうすると「simpleAgent」による回答が返ってきました。

熟考して回答してもらう（1つ目）

次に『「AIについての 1段落での説明」を、熟考して答えて。』という内容を送ってみます。そうすると、「sequentialThinkingAgent」からの回答が返ってきました。

またログ出力で、以下の Sequential Thinking MCP Server を使った処理が行われていることが確認できました（1段階だけですが...）。

熟考して回答してもらう（2つ目）

次に『「AIについての 10歳に分かるシンプルな説明」を、熟考して答えて。』という内容も試してみました。得られた回答は以下のとおりです。

ログ出力を確認したところ、以下の Sequential Thinking MCP Server を使った 4段階の処理が行われていることが確認できました。

とりあえず、どれも意図した挙動になっていそうです。

おわりに

今回、Mastra の AgentNetwork を使って「複数エージェントと MCPサーバーの組み合わせ」を試しました。自分がチャットで送った内容によって、エージェントが使い分けられ、なおかつ MCPサーバーのツールを使えるようにしたエージェントは、そのツールを使った回答をしたことも確認できました。

別途、Mastra の AgentNetwork を使った複数エージェントの使い分けを、色々と試していければと思います。