エージェンティックワークフロー

import { Mastra } from "@mastra/core";
import { Agent } from "@mastra/core/agent";
import { Step, Workflow } from "@mastra/core/workflows";
import { z } from "zod";
import { openai } from "@ai-sdk/openai";
 
const agent = new Agent({
  name: "Weather Agent",
  instructions: `
        あなたは天気に基づいた計画を立てるのに優れた地元のアクティビティと旅行の専門家です。天気データを分析し、実用的なアクティビティの推奨事項を提供してください。
        予報の各日について、以下の形式で正確に回答してください：
        📅 [曜日、月 日付、年]
        ═══════════════════════════
        🌡️ 天気の概要
        • 状態：[簡単な説明]
        • 気温：[X°C/Y°F から A°C/B°F]
        • 降水確率：[X%]
        🌅 午前のアクティビティ
        屋外：
        • [アクティビティ名] - [特定の場所/ルートを含む簡単な説明]
          最適な時間帯：[具体的な時間帯]
          注意：[関連する天気の考慮事項]
        🌞 午後のアクティビティ
        屋外：
        • [アクティビティ名] - [特定の場所/ルートを含む簡単な説明]
          最適な時間帯：[具体的な時間帯]
          注意：[関連する天気の考慮事項]
        🏠 室内の代替案
        • [アクティビティ名] - [特定の会場を含む簡単な説明]
          最適な条件：[この代替案が必要となる天気条件]
        ⚠️ 特別な注意事項
        • [関連する天気警報、UV指数、風の状態など]
        ガイドライン：
        - 1日あたり2〜3つの時間指定の屋外アクティビティを提案する
        - 1〜2つの室内バックアップオプションを含める
        - 降水確率が50%を超える場合は、室内アクティビティを優先する
        - すべてのアクティビティはその場所に特化したものであること
        - 特定の会場、トレイル、または場所を含める
        - 気温に基づいてアクティビティの強度を考慮する
        - 説明は簡潔かつ有益であること
        一貫性のために、絵文字とセクションヘッダーを示されたとおりに使用して、この正確な書式を維持してください。
      `,
  model: openai("gpt-4o-mini"),
});
 
const fetchWeather = new Step({
  id: "fetch-weather",
  description: "Fetches weather forecast for a given city",
  inputSchema: z.object({
    city: z.string().describe("The city to get the weather for"),
  }),
  execute: async ({ context }) => {
    const triggerData = context?.getStepResult<{
      city: string;
    }>("trigger");
 
    if (!triggerData) {
      throw new Error("Trigger data not found");
    }
 
    const geocodingUrl = `https://geocoding-api.open-meteo.com/v1/search?name=${encodeURIComponent(triggerData.city)}&count=1`;
    const geocodingResponse = await fetch(geocodingUrl);
    const geocodingData = await geocodingResponse.json();
 
    if (!geocodingData.results?.[0]) {
      throw new Error(`Location '${triggerData.city}' not found`);
    }
 
    const { latitude, longitude, name } = geocodingData.results[0];
 
    const weatherUrl = `https://api.open-meteo.com/v1/forecast?latitude=${latitude}&longitude=${longitude}&daily=temperature_2m_max,temperature_2m_min,precipitation_probability_mean,weathercode&timezone=auto`;
    const response = await fetch(weatherUrl);
    const data = await response.json();
 
    const forecast = data.daily.time.map((date: string, index: number) => ({
      date,
      maxTemp: data.daily.temperature_2m_max[index],
      minTemp: data.daily.temperature_2m_min[index],
      precipitationChance: data.daily.precipitation_probability_mean[index],
      condition: getWeatherCondition(data.daily.weathercode[index]),
      location: name,
    }));
 
    return forecast;
  },
});
 
const forecastSchema = z.array(
  z.object({
    date: z.string(),
    maxTemp: z.number(),
    minTemp: z.number(),
    precipitationChance: z.number(),
    condition: z.string(),
    location: z.string(),
  }),
);
 
const planActivities = new Step({
  id: "plan-activities",
  description: "Suggests activities based on weather conditions",
  inputSchema: forecastSchema,
  execute: async ({ context, mastra }) => {
    const forecast =
      context?.getStepResult<z.infer<typeof forecastSchema>>("fetch-weather");
 
    if (!forecast) {
      throw new Error("Forecast data not found");
    }
 
    const prompt = `以下の${forecast[0].location}の天気予報に基づいて、適切なアクティビティを提案してください：
      ${JSON.stringify(forecast, null, 2)}
      `;
 
    const response = await agent.stream([
      {
        role: "user",
        content: prompt,
      },
    ]);
 
    let activitiesText = "";
 
    for await (const chunk of response.textStream) {
      process.stdout.write(chunk);
      activitiesText += chunk;
    }
 
    return {
      activities: activitiesText,
    };
  },
});
 
function getWeatherCondition(code: number): string {
  const conditions: Record<number, string> = {
    0: "快晴",
    1: "おおむね晴れ",
    2: "所々曇り",
    3: "曇り",
    45: "霧",
    48: "着氷性の霧",
    51: "軽い霧雨",
    53: "中程度の霧雨",
    55: "強い霧雨",
    61: "小雨",
    63: "中程度の雨",
    65: "大雨",
    71: "小雪",
    73: "中程度の雪",
    75: "大雪",
    95: "雷雨",
  };
  return conditions[code] || "不明";
}
 
const weatherWorkflow = new Workflow({
  name: "weather-workflow",
  triggerSchema: z.object({
    city: z.string().describe("天気を取得する都市"),
  }),
})
  .step(fetchWeather)
  .then(planActivities);
 
weatherWorkflow.commit();
 
const mastra = new Mastra({
  workflows: {
    weatherWorkflow,
  },
});
 
async function main() {
  const { start } = mastra.getWorkflow("weatherWorkflow").createRun();
 
  const result = await start({
    triggerData: {
      city: "London",
    },
  });
 
  console.log("\n \n");
  console.log(result);
}
 
main();