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ドキュメントはじめに

Mastraについて

MastraはオープンソースのTypeScriptエージェントフレームワークです。

AIアプリケーションや機能を構築するために必要なプリミティブを提供するように設計されています。

Mastraを使用して、記憶を持ち関数を実行できるAIエージェントを構築したり、決定論的なワークフローでLLM呼び出しを連鎖させたりすることができます。Mastraのローカル開発環境でエージェントとチャットしたり、RAGでアプリケーション固有の知識を提供したり、Mastraの評価で出力を採点したりすることができます。

主な機能は以下の通りです：

  • モデルルーティング : MastraはVercel AI SDK をモデルルーティングに使用し、OpenAI、Anthropic、Google Geminiなど、あらゆるLLMプロバイダーと対話するための統一されたインターフェースを提供します。
  • エージェントメモリとツール呼び出し: Mastraを使用すると、エージェントに呼び出し可能なツール（関数）を提供できます。エージェントのメモリを永続化し、最新性、意味的類似性、または会話スレッドに基づいて取得することができます。
  • ワークフローグラフ: 決定論的な方法でLLM呼び出しを実行したい場合、Mastraはグラフベースのワークフローエンジンを提供します。個別のステップを定義し、各実行の各ステップで入力と出力をログに記録し、それらを可観測性ツールにパイプすることができます。Mastraワークフローには、分岐と連鎖を可能にする制御フローのシンプルな構文（step()、.then()、.after()）があります。
  • エージェント開発環境: ローカルでエージェントを開発する際、Mastraのエージェント開発環境でエージェントとチャットし、その状態とメモリを確認できます。
  • 検索拡張生成（RAG）: Mastraは、ドキュメント（テキスト、HTML、Markdown、JSON）をチャンクに処理し、埋め込みを作成し、ベクトルデータベースに保存するためのAPIを提供します。クエリ時には、関連するチャンクを取得してLLMレスポンスをデータに基づいたものにします。複数のベクトルストア（Pinecone、pgvectorなど）と埋め込みプロバイダー（OpenAI、Cohereなど）の上に統一されたAPIを提供します。
  • デプロイメント: Mastraは、既存のReact、Next.js、またはNode.jsアプリケーション内、または独立したエンドポイントにエージェントとワークフローをバンドルすることをサポートしています。Mastraデプロイヘルパーを使用すると、エージェントとワークフローをHonoを使用したNode.jsサーバーに簡単にバンドルしたり、Vercel、Cloudflare Workers、Netlifyなどのサーバーレスプラットフォームにデプロイしたりできます。
  • 評価: Mastraは、モデル評価、ルールベース、統計的手法を使用してLLM出力を評価する自動評価指標を提供し、毒性、バイアス、関連性、事実的正確性のための組み込み指標を備えています。また、独自の評価を定義することもできます。
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