マルチエージェントワークフロー

この例では、ワーカーエージェントとスーパーバイザーエージェントの間で作業成果物を受け渡しながら、エージェントベースのワークフローを作成する方法を示します。

この例では、2つのエージェントを順番に呼び出すシーケンシャルなワークフローを作成します。

最初のブログ記事を書くCopywriterエージェント
コンテンツを洗練させるEditorエージェント

まず、必要な依存関係をインポートします。


import { openai } from "@ai-sdk/openai";
import { anthropic } from "@ai-sdk/anthropic";
import { Agent } from "@mastra/core/agent";
import { Step, Workflow } from "@mastra/core/workflows";
import { z } from "zod";

最初のブログ記事を生成するCopywriterエージェントを作成します。


const copywriterAgent = new Agent({
  name: "Copywriter",
  instructions: "You are a copywriter agent that writes blog post copy.",
  model: anthropic("claude-3-5-sonnet-20241022"),
});

エージェントを実行し、レスポンスを処理するCopywriterステップを定義します。


const copywriterStep = new Step({
  id: "copywriterStep",
  execute: async ({ context }) => {
    if (!context?.triggerData?.topic) {
      throw new Error("Topic not found in trigger data");
    }
    const result = await copywriterAgent.generate(
      `Create a blog post about ${context.triggerData.topic}`,
    );
    console.log("copywriter result", result.text);
    return {
      copy: result.text,
    };
  },
});

Copywriterのコンテンツを洗練させるEditorエージェントを設定します。


const editorAgent = new Agent({
  name: "Editor",
  instructions: "You are an editor agent that edits blog post copy.",
  model: openai("gpt-4o-mini"),
});

Copywriterの出力を処理するEditorステップを作成します。


const editorStep = new Step({
  id: "editorStep",
  execute: async ({ context }) => {
    const copy = context?.getStepResult<{ copy: number }>(
      "copywriterStep",
    )?.copy;
 
    const result = await editorAgent.generate(
      `Edit the following blog post only returning the edited copy: ${copy}`,
    );
    console.log("editor result", result.text);
    return {
      copy: result.text,
    };
  },
});

ワークフローを構成し、ステップを実行します。


const myWorkflow = new Workflow({
  name: "my-workflow",
  triggerSchema: z.object({
    topic: z.string(),
  }),
});
 
// Run steps sequentially.
myWorkflow.step(copywriterStep).then(editorStep).commit();
 
const { runId, start } = myWorkflow.createRun();
 
const res = await start({
  triggerData: { topic: "React JavaScript frameworks" },
});
console.log("Results: ", res.results);

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