AIシェフアシスタントの構築

このガイドでは、手元の食材で料理を作るのを手助けする「Chef Assistant」エージェントを作成します。

まず、エージェントを作成して Mastra に登録する方法を学びます。次に、ターミナルからエージェントとやり取りし、さまざまな応答形式を確認します。最後に、Mastra のローカル API エンドポイントを通じてエージェントにアクセスします。

前提条件

Node.js v20.0 以降がインストールされていること
サポート対象のモデルプロバイダーから取得した API キー
既存の Mastra プロジェクト（新規プロジェクトのセットアップはインストールガイドに従ってください）

エージェントの作成

Mastraでエージェントを作成するには、Agent クラスで定義し、その後Mastraに登録します。

エージェントを定義する

新規ファイル src/mastra/agents/chefAgent.ts を作成し、次のようにエージェントを定義します:

src/mastra/agents/chefAgent.ts


import { openai } from "@ai-sdk/openai";
import { Agent } from "@mastra/core/agent";
 
export const chefAgent = new Agent({
  name: "chef-agent",
  instructions:
    "You are Michel, a practical and experienced home chef" +
    "You help people cook with whatever ingredients they have available.",
  model: openai("gpt-4o-mini"),
});

エージェントをMastraに登録する

src/mastra/index.ts ファイルでエージェントを登録します:

src/mastra/index.ts


import { Mastra } from "@mastra/core";
import { chefAgent } from "./agents/chefAgent";
 
export const mastra = new Mastra({
  agents: { chefAgent },
});

エージェントとのやり取り

要件に応じて、エージェントと対話し、さまざまな形式で応答を受け取れます。以下の手順では、生成、ストリーミング、構造化出力の取得方法を学びます。

テキスト応答の生成

新しいファイル src/index.ts を作成し、main() 関数を追加します。関数内でエージェントへの質問（クエリ）を作成し、その応答をログに出力します。

src/index.ts


import { chefAgent } from "./mastra/agents/chefAgent";
 
async function main() {
  const query =
    "In my kitchen I have: pasta, canned tomatoes, garlic, olive oil, and some dried herbs (basil and oregano). What can I make?";
  console.log(`Query: ${query}`);
 
  const response = await chefAgent.generate([{ role: "user", content: query }]);
  console.log("\n👨‍🍳 Chef Michel:", response.text);
}
 
main();

続いて、スクリプトを実行します:


npx bun src/index.ts

次のような出力が得られます:


Query: In my kitchen I have: pasta, canned tomatoes, garlic, olive oil, and some dried herbs (basil and oregano). What can I make?

👨‍🍳 Chef Michel: You can make a delicious pasta al pomodoro! Here's how...

ストリーミング応答

前の例では、進捗が見えないまま応答を少し待ったかもしれません。エージェントが出力を生成するのに合わせて表示するには、応答をターミナルにストリーミングします。

src/index.ts


import { chefAgent } from "./mastra/agents/chefAgent";
 
async function main() {
  const query =
    "Now I'm over at my friend's house, and they have: chicken thighs, coconut milk, sweet potatoes, and some curry powder.";
  console.log(`Query: ${query}`);
 
  const stream = await chefAgent.stream([{ role: "user", content: query }]);
 
  console.log("\n Chef Michel: ");
 
  for await (const chunk of stream.textStream) {
    process.stdout.write(chunk);
  }
 
  console.log("\n\n✅ Recipe complete!");
}
 
main();

その後、もう一度スクリプトを実行します:


npx bun src/index.ts

下記のような出力が得られるはずです。今回は一つの大きな塊ではなく、行ごとに読めます。


Query: Now I'm over at my friend's house, and they have: chicken thighs, coconut milk, sweet potatoes, and some curry powder.

👨‍🍳 Chef Michel:
Great! You can make a comforting chicken curry...

✅ Recipe complete!

構造化データでレシピを生成する

エージェントの応答を人に見せる代わりに、コードの別の部分に渡したい場合があります。こうしたケースでは、エージェントは構造化出力を返すべきです。

src/index.ts を次のように変更します:

src/index.ts


import { chefAgent } from "./mastra/agents/chefAgent";
import { z } from "zod";
 
async function main() {
  const query =
    "I want to make lasagna, can you generate a lasagna recipe for me?";
  console.log(`Query: ${query}`);
 
  // Zod スキーマを定義
  const schema = z.object({
    ingredients: z.array(
      z.object({
        name: z.string(),
        amount: z.string(),
      }),
    ),
    steps: z.array(z.string()),
  });
 
  const response = await chefAgent.generate(
    [{ role: "user", content: query }],
    { output: schema },
  );
  console.log("\n👨‍🍳 Chef Michel:", response.object);
}
 
main();

再度スクリプトを実行すると、次のような出力が得られます:


Query: I want to make lasagna, can you generate a lasagna recipe for me?

👨‍🍳 Chef Michel: {
  ingredients: [
    { name: "Lasagna noodles", amount: "12 sheets" },
    { name: "Ground beef", amount: "1 pound" },
    // ...
  ],
  steps: [
    "Preheat oven to 375°F (190°C).",
    "Cook the lasagna noodles according to package instructions.",
    // ...
  ]
}

エージェントサーバーの実行

Mastra の API を通じてエージェントとやり取りする方法を説明します。

`mastra dev` の利用

mastra dev コマンドで、エージェントをサービスとして起動できます：


mastra dev

これにより、登録済みのエージェントとやり取りするためのエンドポイントを公開するサーバーが起動します。playground では、UI からエージェントをテストできます。

Chef Assistant API へのアクセス

デフォルトでは、mastra dev は http://localhost:4111 で実行されます。Chef Assistant エージェントには次のエンドポイントからアクセスできます：


POST http://localhost:4111/api/agents/chefAgent/generate

`curl` でのエージェントとのやり取り

コマンドラインから curl を使ってエージェントとやり取りできます：


curl -X POST http://localhost:4111/api/agents/chefAgent/generate \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "messages": [
      {
        "role": "user",
        "content": "I have eggs, flour, and milk. What can I make?"
      }
    ]
  }'

レスポンス例:


{
  "text": "You can make delicious pancakes! Here's a simple recipe..."
}

AIシェフアシスタントの構築

このガイドでは、手元の食材で料理を作るのを手助けする「Chef Assistant」エージェントを作成します。

前提条件

Node.js v20.0 以降がインストールされていること
サポート対象のモデルプロバイダーから取得した API キー
既存の Mastra プロジェクト（新規プロジェクトのセットアップはインストールガイドに従ってください）

エージェントの作成

Mastraでエージェントを作成するには、Agent クラスで定義し、その後Mastraに登録します。

エージェントを定義する

新規ファイル src/mastra/agents/chefAgent.ts を作成し、次のようにエージェントを定義します:

src/mastra/agents/chefAgent.ts


import { openai } from "@ai-sdk/openai";
import { Agent } from "@mastra/core/agent";
 
export const chefAgent = new Agent({
  name: "chef-agent",
  instructions:
    "You are Michel, a practical and experienced home chef" +
    "You help people cook with whatever ingredients they have available.",
  model: openai("gpt-4o-mini"),
});

エージェントをMastraに登録する

src/mastra/index.ts ファイルでエージェントを登録します:

src/mastra/index.ts


import { Mastra } from "@mastra/core";
import { chefAgent } from "./agents/chefAgent";
 
export const mastra = new Mastra({
  agents: { chefAgent },
});

エージェントとのやり取り

テキスト応答の生成

src/index.ts


import { chefAgent } from "./mastra/agents/chefAgent";
 
async function main() {
  const query =
    "In my kitchen I have: pasta, canned tomatoes, garlic, olive oil, and some dried herbs (basil and oregano). What can I make?";
  console.log(`Query: ${query}`);
 
  const response = await chefAgent.generate([{ role: "user", content: query }]);
  console.log("\n👨‍🍳 Chef Michel:", response.text);
}
 
main();

続いて、スクリプトを実行します:


npx bun src/index.ts

次のような出力が得られます:


Query: In my kitchen I have: pasta, canned tomatoes, garlic, olive oil, and some dried herbs (basil and oregano). What can I make?

👨‍🍳 Chef Michel: You can make a delicious pasta al pomodoro! Here's how...

ストリーミング応答

src/index.ts


import { chefAgent } from "./mastra/agents/chefAgent";
 
async function main() {
  const query =
    "Now I'm over at my friend's house, and they have: chicken thighs, coconut milk, sweet potatoes, and some curry powder.";
  console.log(`Query: ${query}`);
 
  const stream = await chefAgent.stream([{ role: "user", content: query }]);
 
  console.log("\n Chef Michel: ");
 
  for await (const chunk of stream.textStream) {
    process.stdout.write(chunk);
  }
 
  console.log("\n\n✅ Recipe complete!");
}
 
main();

その後、もう一度スクリプトを実行します:


npx bun src/index.ts

下記のような出力が得られるはずです。今回は一つの大きな塊ではなく、行ごとに読めます。


Query: Now I'm over at my friend's house, and they have: chicken thighs, coconut milk, sweet potatoes, and some curry powder.

👨‍🍳 Chef Michel:
Great! You can make a comforting chicken curry...

✅ Recipe complete!

構造化データでレシピを生成する

src/index.ts を次のように変更します:

src/index.ts


import { chefAgent } from "./mastra/agents/chefAgent";
import { z } from "zod";
 
async function main() {
  const query =
    "I want to make lasagna, can you generate a lasagna recipe for me?";
  console.log(`Query: ${query}`);
 
  // Zod スキーマを定義
  const schema = z.object({
    ingredients: z.array(
      z.object({
        name: z.string(),
        amount: z.string(),
      }),
    ),
    steps: z.array(z.string()),
  });
 
  const response = await chefAgent.generate(
    [{ role: "user", content: query }],
    { output: schema },
  );
  console.log("\n👨‍🍳 Chef Michel:", response.object);
}
 
main();

再度スクリプトを実行すると、次のような出力が得られます:


Query: I want to make lasagna, can you generate a lasagna recipe for me?

👨‍🍳 Chef Michel: {
  ingredients: [
    { name: "Lasagna noodles", amount: "12 sheets" },
    { name: "Ground beef", amount: "1 pound" },
    // ...
  ],
  steps: [
    "Preheat oven to 375°F (190°C).",
    "Cook the lasagna noodles according to package instructions.",
    // ...
  ]
}

エージェントサーバーの実行

Mastra の API を通じてエージェントとやり取りする方法を説明します。

`mastra dev` の利用

mastra dev コマンドで、エージェントをサービスとして起動できます：


mastra dev

Chef Assistant API へのアクセス

デフォルトでは、mastra dev は http://localhost:4111 で実行されます。Chef Assistant エージェントには次のエンドポイントからアクセスできます：


POST http://localhost:4111/api/agents/chefAgent/generate

`curl` でのエージェントとのやり取り

コマンドラインから curl を使ってエージェントとやり取りできます：


curl -X POST http://localhost:4111/api/agents/chefAgent/generate \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "messages": [
      {
        "role": "user",
        "content": "I have eggs, flour, and milk. What can I make?"
      }
    ]
  }'

レスポンス例:


{
  "text": "You can make delicious pancakes! Here's a simple recipe..."
}

AIシェフアシスタントの構築

前提条件

エージェントの作成

エージェントを定義する

エージェントをMastraに登録する

エージェントとのやり取り

テキスト応答の生成

ストリーミング応答

構造化データでレシピを生成する

エージェントサーバーの実行

mastra dev の利用

Chef Assistant API へのアクセス

curl でのエージェントとのやり取り

AIシェフアシスタントの構築

前提条件

エージェントの作成

エージェントを定義する

エージェントをMastraに登録する

エージェントとのやり取り

テキスト応答の生成

ストリーミング応答

構造化データでレシピを生成する

エージェントサーバーの実行

mastra dev の利用

Chef Assistant API へのアクセス

curl でのエージェントとのやり取り

`mastra dev` の利用

`curl` でのエージェントとのやり取り

`mastra dev` の利用

`curl` でのエージェントとのやり取り