MastraによるAIエージェント開発・運用［実践入門］ [単行本]

MastraによるAIエージェント開発・運用［実践入門］ の 商品概要

• 目次

  はじめに
  本書の想定読者
  謝辞
  本書のサンプルコードの使い方
  
  ■第1章 AIエージェントの基本
  
  1.1　AIエージェントの概要
  　AIエージェントとは
  　AIエージェントの起源
  　AIエージェントの4つの特徴
  　エージェントの構成パターン
  　COLUMN マルチエージェントは「タスク分解」で考える
  1.2　AIエージェントの周辺技術
  　メモリ
  　RAG（検索拡張生成）
  　MCP（Model Context Protocol）
  　A2A（Agent-to-Agent Protocol）
  　ガードレール
  　COLUMN そのガードレール、本当に適切？
  1.3　TypeScript中心のAIエージェント開発フレームワーク
  　Mastra
  　AI SDK
  　VoltAgent
  　TanStack AI
  　COLUMN JavaScriptとTypeScriptの関係
  1.4　その他のAIエージェント開発フレームワーク
  　LangChain/LangGraph
  　OpenAI Agent SDK
  　Strands Agents
  　Agent Development Kit（ADK）
  　COLUMN フレームワークの選び方
  1.5　AIエージェントのユースケースやプロダクト
  　Claude Code
  　Claude Cowork
  　COLUMN コーディングエージェントを日常業務にも生かす
  　OpenClaw
  　キミガタリ
  　パワポ作るマン
  
  ■第2章 Mastraによるエージェントとワークフローの実装
  
  2.1　Mastraの概要
  　Mastraの強み
  　Mastra選定の決め手
  　Mastra選定時の注意点
  　Mastraの主要機能
  2.2　Mastraプロジェクトの始め方
  　プロジェクトのセットアップ
  　プロジェクトの構成例
  2.3　エージェントの実装
  　エージェントの仕組み
  　エージェントの実装コード
  　ツールとMCP
  2.4　各種モデルの使用方法
  　モデルルーターによるモデルの指定
  　AI SDKプロバイダーによるモデルの指定
  　複数モデルの使い分けとフォールバック
  2.5　ワークフローの実装
  　ワークフローの仕組み
  　ワークフローの実装コード
  　コントロールフローの実装コード
  　ワークフローの状態管理
  　エージェントとツールの利用
  2.6　Mastra Studioの概要
  　Mastra Studioとは
  　Mastra Studioの起動方法
  　Mastra Studioで使える機能
  
  ■第3章 Mastraによる高度なエージェント機能の実装
  
  3.1　ストリーミングの実装
  　ストリーミングとは
  　ストリーミングの実装コード
  　ストリーミングイベントの種類
  3.2　プロセッサの実装
  　プロセッサとは
  　プロセッサの実装コード
  　カスタムプロセッサの実装コード
  　ビルトインプロセッサの活用
  3.3　メモリの実装
  　メモリとは
  　メモリの実装コード
  　4種類のメモリの役割
  　ストレージプロバイダーの選択
  3.4　マルチエージェントの実装
  　マルチエージェントとスーパーバイザーパターンとは
  　スーパーバイザーパターンの実装コード
  　A2Aによるフレームワーク間連携
  3.5　Request Contextの実装
  　Request Contextとは
  　動的なマルチモデル選択の実装コード
  3.6　ワークスペースとスキル
  　ワークスペースとは
  　スキルとは
  
  ■第4章 AI SDKによるマルチLLM対応とフロントエンド開発
  
  4.1　AI SDKの概要
  　AI SDKとは
  　AI SDKの主要機能
  4.2　AI SDK Coreによるテキスト生成と構造化出力
  　AI SDK Coreとは
  　テキスト生成の実装コード
  　構造化出力の実装コード
  4.3　AI SDK UIによるチャットUI構築
  　AI SDK UIとは
  　AI SDK UI単体によるチャットUIの実装コード
  　AI SDK UIとMastraによるチャットUIの実装コード
  4.4　AI ElementsによるUIコンポーネントの活用
  　AI Elementsとは
  　コンポーネントの追加方法
  　代表的な4つのサンプル
  　COLUMN AI Elementsのスキル対応
  4.5　MastraとAI SDKの使い分け
  　ToolLoopAgentクラスによるエージェントの実装
  　得意分野を活かした選択
  
  ■第5章 社内ドキュメント検索アプリを作って学ぶRAG
  
  5.1　RAGの概要
  　RAGとは
  　RAGの仕組み
  　RAGの利点と特徴
  5.2　RAG実装の全体像
  　完成イメージの確認
  　実装方法と採用技術
  　アーキテクチャ概要
  　実装手順
  5.3　ハンズオンの準備
  　社内ドキュメントの用意
  　プロジェクトの作成
  　ベクトルデータベースのインストール
  　.envファイルの確認
  　Mastraインスタンスの初期化
  5.4　ドキュメントのチャンク化と保存
  　ドキュメントの初期化
  　markdown戦略によるチャンク化
  　インデックスの作成
  　埋め込みの生成
  　メタデータの付与
  　スクリプトの実行
  5.5　検索ツールの組み込みとエージェントの実行
  　ベクトル検索ツールとRAGエージェントの作成
  　COLUMN リランクによる検索精度の向上
  　MastraインスタンスへのRAGエージェントの登録
  　Mastra Studioの起動と動作確認
  5.6　ドキュメント更新時の再取り込み
  　一部チャンクの再構築
  　全面的なチャンクの再構築
  
  ■第6章 Deep Researchアプリを作って学ぶHITLを組み込んだワークフロー
  
  6.1　HITLとDeep Researchの概要
  　HITLとは
  　Deep Researchとは
  　Human-in-the-Loopを組み込んだワークフローとは
  　COLUMN スナップショットの深掘り
  6.2　HITLを組み込んだワークフロー実装の全体像
  　実装後のイメージ
  　実装方針と採用技術
  　アーキテクチャ概要
  　実装手順
  6.3　ハンズオンの準備
  　プロジェクトの作成
  　.envファイルの確認
  6.4　ユーザーからの入力を受け取るワークフローの実装
  　検索ワークフロー（クエリ取得ステップ）の作成
  　クエリ評価エージェントの作成
  　Mastraインスタンスへの検索ワークフローとクエリ評価エージェントの登録
  　Mastra Studioの起動と動作確認
  6.5　検索ワークフローの実装
  　検索ワークフロー（検索ステップ）の作成
  　検索エージェントの作成
  　.envファイルへのTavily APIキーの追加
  　Tavilyクライアントのインストール
  　検索ツールの作成
  　評価ツールの作成
  　評価エージェントの作成
  　学習ツールの作成
  　学習エージェントの作成
  　検索ワークフローの書き換え
  　Mastra Studioの動作確認
  6.6　ユーザー評価ワークフローの実装
  　検索ワークフロー（ユーザーの承認ステップ）の作成
  　検索ワークフローの書き換え
  　Mastra Studioでの動作確認
  　COLUMN 厳密に検索ワークフローを制御したい場合
  6.7　レポート生成ワークフローの実装
  　ループ制御ワークフローの実装コード
  　レポート生成ワークフローの作成
  　レポート生成エージェントの作成
  　Mastraインスタンスへのレポート生成ワークフローとレポート作成エージェントの登録
  　Mastra Studioでの動作確認
  　COLUMN HITLポイントの数と粒度の見極め方
  
  ■第7章 Deep Researchアプリを作って学ぶAPIサーバーとフロントエンドの構築
  
  7.1　APIサーバーの概要
  　APIサーバーとは
  　組み込みサーバーとサーバーアダプターの違い
  　COLUMN Honoがサーバーミドルウェアとして選ばれる理由
  　APIサーバーにおける認証機能とは
  7.2　APIサーバー構築の全体像
  　実装後のイメージ
  　実装方針と採用技術
  　アーキテクチャ概要
  　実装手順
  7.3　APIサーバーからのエージェントの呼び出し
  　APIドキュメントの確認
  　REST Clientのインストール
  　エージェント一覧の確認
  　クエリ評価エージェントの呼び出しと動作確認
  7.4　APIサーバーにおける認証機能の実装
  　シークレットキーとJSON Web Tokenの作成
  　.envファイルへのシークレットキーの追加
  　Mastra認証ライブラリのインストール
  　MastraインスタンスへのMastraJwtAuthの登録
  　クエリ評価エージェントの呼び出しと動作確認
  7.5　フロントエンドの概要
  　Webアプリの土台となる技術
  　AI通信ライブラリの選択肢
  7.6　フロントエンド構築の全体像
  　実装後のイメージ
  　実装方針と採用技術
  　アーキテクチャ概要
  　実装手順
  7.7　フロントエンド構築の準備
  　Viteの初期化
  　Tailwind CSSの初期化
  　Tailwindプラグインの追加
  　Tailwind CSSの有効化
  　パスエイリアスの追加
  　AI SDKとAI Elementsのインストール
  7.8　フロントエンドとMastraの連携
  　Mastraの初期化
  　認証とエージェント関連ライブラリのインストールとファイルの移動
  　MastraとReactの同時起動を実現するライブラリのインストール
  　MastraとReactの同時起動を実現するスクリプトの書き換え
  　開発サーバーの起動と動作確認
  7.9　フロントエンドの作成とAPIの呼び出し
  　ワークフローのAI SDK形式への変換
  　チャット画面の作成(1)―ライブラリの読み込み
  　チャット画面の作成(2)―型の定義
  　チャット画面の作成(3)―ワークフローのUI描画
  　.envファイルへのJSON Web Tokenの追加
  　チャット画面の作成(4)―API呼び出しの設定とJSON Web Tokenの付与
  　チャット画面の作成(5)―UI状態の導出
  　チャット画面の作成(6)―ユーザー操作のハンドラー実装
  　チャット画面の作成(7)―メッセージ一覧とテキスト入力画面の実装
  　メイン画面の作成
  　チャット画面での動作確認
  　COLUMN エージェントのツール実行におけるHITLの実現
  　COLUMN エージェントとエージェンティックワークフローの使い分け
  　COLUMN 信頼性の高いワークフロー実行を支えるDurable Execution
  
  ■第8章 画像生成アプリを作って学ぶチャット応答機能・認証機能・プラン管理機能
  
  8.1　チャット応答機能の概要
  　チャット応答機能とは
  　AIエージェントにおけるチャット応答機能の役割
  8.2　チャット応答機能の全体像
  　実装後のイメージ
  　実装方針と採用技術
  　アーキテクチャ概要
  　実装手順
  8.3　ハンズオンの準備
  　Next.jsプロジェクトの初期化
  　Mastraの初期化
  　AI SDK関連ライブラリのインストール
  　MastraインスタンスへのlibSQLの登録
  　.envファイルへのGoogle Gemini APIキーとアプリURLの追加
  8.4　チャット応答機能の実装
  　チャット応答エージェントの作成
  　Mastraインスタンスへのチャット応答エージェントの登録
  　チャット応答APIルートの作成
  　開発サーバーの起動とロジックの動作確認
  8.5　チャットUIの作成とAPIの呼び出し
  　shadcn/uiの導入
  　必要なshadcn/uiコンポーネントの追加
  　チャット画面の作成
  　チャット画面での動作確認
  8.6　認証機能の概要
  　認証機能とは
  　AIエージェントにおける認証機能の役割
  8.7　認証機能の全体像
  　実装後のイメージ
  　実装方針と採用技術
  　アーキテクチャ概要
  　実装手順
  8.8　認証システムの実装
  　Better AuthとlibSQLアダプターのインストール
  　秘密鍵の生成と.envファイルへの追加
  　認証インスタンスの初期化
  　Next.js設定の更新
  　マイグレーションの実行
  　認証用APIルートの作成
  　認証クライアントの作成
  　COLUMN Better Authを採用した理由
  　Proxyによるルート保護の作成
  　チャット応答用APIルートの書き換え
  　APIの動作確認
  8.9　認証UIの作成とAPIの呼び出し
  　サインアップページの作成
  　サインインページの作成
  　認証画面での動作確認
  　COLUMN AIエージェント時代の認証・認可の課題
  8.10　プラン管理機能の概要
  　プラン管理機能とは
  　AIエージェントにおけるプラン管理機能の役割
  8.11　プラン管理機能の全体像
  　実装後のイメージ
  　実装方針と採用技術
  　アーキテクチャ概要
  　実装手順
  8.12　プラン管理機能の実装
  　各プランにおけるデモ仕様の定義
  　ユーザースキーマの拡張
  　マイグレーションの実行
  　トークン追跡テーブルの作成
  　COLUMN トークン使用量をauth.dbに持つ理由
  　データベース接続クライアントの作成
  　トークン管理ユーティリティの作成
  　チャット応答用APIルートの書き換え
  　トークン情報取得用APIルートの作成
  　チャット応答エージェントの書き換え
  　APIの動作確認
  8.13　プラン管理UIの作成とAPIの呼び出し
  　テスト用レコード削除
  　各プランにおける本番仕様の定義
  　プラン更新用サーバーアクションの作成
  　必要なshadcn/uiコンポーネントの追加
  　チャット画面の書き換え
  　チャット画面での動作確認
  　COLUMN 本番環境でのプラン管理と決済サービスの連携
  　COLUMN 生成AIサービスの主な課金形態
  
  ■第9章 画像生成アプリを作って学ぶガードレールとAgent Skills
  
  9.1　ガードレールの概要
  　ガードレールとは
  　AIエージェントにおけるガードレールの役割
  　COLUMN ガードレールを欠いた商用AIサービスの代償
  9.2　ガードレールの全体像
  　実装後のイメージ
  　実装方針と採用技術
  　COLUMN 「プロンプトインジェクション」という言葉の変遷
  　アーキテクチャ概要
  　実装手順
  9.3　ガードレールの実装
  　チャット応答エージェントの書き換え
  　COLUMN Gemini APIでプロンプトのトークン数を確認する
  　開発サ

• 内容紹介

  AIエージェント開発が注目されつつある昨今、その実装を効率化するフレームワークの重要性が高まっています。本書は、TypeScriptで記述でき、既存プロジェクトへの組み込みが容易で、新機能がいち早く提供されるMastraを使ってAIエージェント開発・運用を行うための入門書です。AIエージェント開発の全体像やMastraの基礎知識、さらにはMastraエコシステムの一部を担うAI SDKの基礎知識について丁寧に解説しています。充実したハンズオンを3つ収録し、Human-in-the-Loopを組み込んだワークフローやAPIサーバーの構築、チャット・認証・LLMモデルの切り替えといった基盤機能の実装はもちろん、ガードレール、AgentSkills、メモリ、オブザーバビリティ、AIエージェント評価、デプロイまで、幅広くカバー。経験豊富な著者陣の実践的な知恵を豊富に盛り込んだ、日本初のMastra入門書です。

• 著者について

  上田 瀟逸 (ウエダ ショウイツ)
  KDDIアジャイル開発センター株式会社 ソフトウェアエンジニア。AIエージェント、LLMアプリケーションの開発や技術コンサルティングに従事。AWS社グローバルより、AWS Community Builder（AI Engineering）に認定。LINEヤフー社より、LINE API Expertに認定。趣味はハリネズミの飼育で、多いときには5匹飼っていたことも。技術コミュニティでも自らハリネズミを名乗って活動。AI物語創作プラットフォーム「キミガタリ」を運営。
  
  伊野瀬 出 (イノセ イズル)
  KDDIアジャイル開発センター株式会社 ソフトウェアエンジニア。2025年新卒入社。生成AIを組み込んだプロダクト開発や社内向けデータ分析基盤構築・運用保守に従事。大学時代はデータサイエンスを専攻しており、武藤佳恭教授の元で医学に関するデータ分析の研究に没頭。趣味は格闘技で、観戦だけでなくプロ格闘家としても活躍するため仕事と練習の両立に奮闘中。愛犬「ゆず」をSNS等でよく発信している。
  
  御田 稔 (オンダ ミノル)
  KDDIアジャイル開発センター株式会社 テックエバンジェリスト／KDDI株式会社 シニアエキスパート。クラウドやAIの分野を中心に、技術コンサルティングやプリセールス、トレーニング講師などに従事。AWS社グローバルより、日本初のAWS AI Heroに認定。著書『Amazon Bedrock 生成AIアプリ開発入門［AWS深掘りガイド］』（SBクリエイティブ）、『やさしいMCP入門』（秀和システム新社）、『AIエージェント開発/運用入門［生成AI深掘りガイド］』（SBクリエイティブ）、『［入門］LLMアプリ開発』（技術評論社）、『Amazon Bedrock AgentCore実践入門［AWS深掘りガイド］』（SBクリエイティブ）。

MastraによるAIエージェント開発・運用［実践入門］ の商品スペック