基本的なワーキングメモリ
ワーキングメモリを使うと、エージェントが重要な事実を覚え、ユーザー情報を把握し、会話全体の文脈を保てるようになります。
ワーキングメモリは、.stream() を用いたストリーミング応答と、.generate() を用いた生成応答の両方で機能し、セッション間でデータを保持するために PostgreSQL、LibSQL、Redis などのストレージプロバイダーが必要です。
この例では、エージェントでワーキングメモリを有効化し、同じスレッド内の複数のメッセージにまたがってそれを活用・参照する方法を示します。
前提条件
この例では openai モデルを使用します。OPENAI_API_KEY を .env ファイルに追加してください。
OPENAI_API_KEY=<your-api-key>次のパッケージをインストールしてください:
npm install @mastra/libsqlエージェントにメモリを追加する
エージェントに LibSQL のメモリを追加するには、Memory クラスを使用し、LibSQLStore を用いて storage インスタンスを渡します。url はリモートの場所またはローカルファイルを指せます。
ワーキングメモリの設定
workingMemory.enabled を true に設定してワーキングメモリを有効にします。これにより、エージェントは過去の会話の情報を保持し、セッション間で構造化データを永続化できます。
スレッドは関連するメッセージを個別の会話としてまとめます。generateTitle を有効にすると、各スレッドは内容に基づいて自動的に命名されます。
import { Memory } from "@mastra/memory";
import { Agent } from "@mastra/core/agent";
import { openai } from "@ai-sdk/openai";
import { LibSQLStore } from "@mastra/libsql";
export const workingMemoryAgent = new Agent({
name: "working-memory-agent",
instructions: "You are an AI agent with the ability to automatically recall memories from previous interactions.",
model: openai("gpt-4o"),
memory: new Memory({
storage: new LibSQLStore({
url: "file:working-memory.db"
}),
options: {
workingMemory: {
enabled: true
},
threads: {
generateTitle: true
}
}
})
});使用例
この例では、ワーキングメモリが有効なエージェントとのやり取り方法を示します。エージェントは、同じスレッド内の複数の対話で共有された情報を記憶します。
.stream() を使ったストリーミング応答
この例では、同じスレッド内でエージェントに 2 件のメッセージを送信します。応答はストリーミングされ、最初のメッセージの内容を記憶した情報が含まれます。
import "dotenv/config";
import { mastra } from "./mastra";
const threadId = "123";
const resourceId = "user-456";
const agent = mastra.getAgent("workingMemoryAgent");
await agent.stream("My name is Mastra", {
memory: {
thread: threadId,
resource: resourceId
}
});
const stream = await agent.stream("What do you know about me?", {
memory: {
thread: threadId,
resource: resourceId
}
});
for await (const chunk of stream.textStream) {
process.stdout.write(chunk);
}.generate() で応答を生成
この例では、同じスレッド内でエージェントに 2 件のメッセージを送信します。応答は 1 件のメッセージとして返され、最初のメッセージの内容を記憶した情報が含まれます。
import "dotenv/config";
import { mastra } from "./mastra";
const threadId = "123";
const resourceId = "user-456";
const agent = mastra.getAgent("workingMemoryAgent");
await agent.generate("My name is Mastra", {
memory: {
thread: threadId,
resource: resourceId
}
});
const response = await agent.generate("What do you know about me?", {
memory: {
thread: threadId,
resource: resourceId
}
});
console.log(response.text);出力例
この出力は、エージェントが記憶を用いて情報を想起したことを示しています。
あなたの名前（ファーストネーム）が Mastra であることを把握しています。
ほかに共有したいことや更新したいことがあれば、遠慮なくお知らせください。ストレージオブジェクトの例
Working memory はデータを .json 形式で保存し、次のようになります:
{
// ...
"toolInvocations": [
{
// ...
"args": {
"memory": "# User Information\n- **First Name**: Mastra\n-"
},
}
],
}