【徹底解説】Mastra：TypeScript製AIエージェントフレームワーク


## はじめに

「ウェブサイトを作るのと同じくらい簡単に、人間レベルのAIエージェントを作りたい」
そんな思いから生まれたのが、今回ご紹介する **Mastra（マストラ）** です。かつてReactウェブフレームワーク「Gatsby」を開発したチームが手掛ける、TypeScriptベースのオープンソースAIエージェントフレームワークであり、LLM（大規模言語モデル）を活用した高度なアプリケーション開発を加速させます。

https://github.com/mastra-ai/mastra

本記事では、Mastraの核心に迫るべく、その機能、アーキテクチャ、開発背景から、類似プロジェクトとの比較、具体的な使い方、そして未来の展望まで、徹底的に解説します。

AIエージェント開発に関心のあるWeb開発者の皆さん、必見です！


## 1\. Mastraとは何か？ - 次世代Web開発者のためのAIフレームワーク

Mastraは、LLMを使ったAIアプリケーションやエージェントを迅速に構築するために設計された、**TypeScript製オープンソースフレームワーク**です。
Gatsby開発チームによって2024年に創設され、2025年初頭にY Combinator W25バッチ採択企業としてベータ版が公開されました。

開発チームが目指すのは、「ウェブサイトを作るのと同じくらい簡単に、人間レベルのAIエージェントやアシスタントを構築できること」。
そのために、MastraはAIアプリ開発に必要な基本要素（プライミティブ）を包括的に提供します。

  * **ワークフロー**: 複雑な処理の流れを定義・実行
  * **エージェント**: 自律的にタスクを実行するAI
  * **RAG**: 外部知識をLLMに組み込む仕組み
  * **評価 (Evals)**: AIの出力品質をテスト

TypeScriptで構築され、モジュール構造のため必要な機能だけを選んで利用可能。
オープンソース（Elastic v2ライセンス）で、ローカルからクラウドまで**ベンダーロックインなし**にデプロイできます。

Mastraのユニークな点は、単なるLLM呼び出しライブラリに留まらず、**対話型開発プレイグラウンド**、**観測性（Observability）**、**ツール統合**など、実運用を見据えた統合開発環境（IDE）のようなアプローチを採用している点です。

## 2\. 主な機能と特徴 - AIエージェント開発を加速するツール群

Mastraは、LLMアプリケーション構築に必要な機能を網羅しています。

  * **LLMモデルの統合**: 
  Vercel AI SDKを活用し、**OpenAI (GPT-4)、Anthropic (Claude)、Google (Gemini)、Meta (Llama)など多様なLLM**を統一インターフェースで利用可能。ストリーミング応答にも対応。

  * **エージェント (Agents)**: 
  LLMに**ツール、ワークフロー、メモリ**などを組み込んだ自律システム。指示に従い、推論し、必要に応じてツール実行やRAGによる知識検索を行います。
  シングルエージェントからマルチエージェントシステムまで構築可能。

  * **ツール (Tools)**: 
  エージェントが呼び出せる外部機能。
  **型安全な関数**として定義でき、入力スキーマやパラメータ検証を備えます。
  自作関数、外部API、後述の「統合」によるサードパーティサービスもツール化できます。

  * **ワークフロー (Workflows)**: 
  **XStateベースの状態機械**による、Mastraの**目玉機能**。
  エージェントの操作をノードとエッジからなるグラフ（DAG）で表現し、**順次実行、条件分岐、ループ、エラー処理、Human-in-the-loop、ネスト**などを組み込めます。
  `.step()`, `.then()`, `.suspend()`, `.resume()`といったメソッドチェーンで直感的に記述可能。実行履歴は自動記録され、デバッグが容易です。
  これにより、**AIの動作を明示的に設計・制御**でき、信頼性と再現性が向上します。

    ```mermaid
    graph TD
        A[入力受け付け] --> B{処理タイプ判定};
        B -- データ検索 --> C[RAGでDB検索];
        B -- 計算 --> D[計算ツール実行];
        C --> E(LLMで回答生成);
        D --> E;
        E --> F[ユーザーに応答];
        subgraph Human-in-the-loop
          G{承認待ち};
        end
        E --> G;
        G -- 承認 --> H[最終処理実行];
        G -- 却下 --> F;
        H --> F;
    ```

  * **RAG (Retrieval-Augmented Generation)**: 
  外部知識をLLMに組み込むパイプラインを提供。
  ドキュメント分割、ベクトル化、DB格納、類似検索、リランキングといった一連の流れを`.chunk()`, `.embed()`, `.upsert()`, `.query()`, `.rerank()`などのメソッドで簡単に実装。
  **PostgreSQL+pgVector, Pinecone, Qdrant, Chromaなど多数のベクトルDBに対応**。社内ドキュメントQ\&Aなどを容易に実現。

    ```mermaid
    graph LR
        A[ドキュメント] --> B(1. チャンク分割);
        B --> C(2. ベクトル化);
        C --> D{3. ベクトルDB格納};
        E[ユーザー質問] --> F(4. クエリベクトル化);
        F & C --> G(5. 類似検索);
        G --> H(6. リランキング);
        H --> I[7. LLMプロンプトに付与];
        I --> J(回答生成);
    ```

  * **統合 (Integrations)**: 
  **サードパーティサービスのAPIを自動でツール化**する仕組み。
  GitHub, Slack, Weather APIなどを型安全かつ簡潔に呼び出せます。
  OpenAPI仕様やMCP (Model Context Protocol) を介して登録・利用。
  **MCP Registry**で検索可能（予定）。

  * **メモリ (Memory)**: 
  長い対話や複数ターンの推論を支える機能。
  **作業メモリ**（現在の文脈）と**長期記憶（セマンティックメモリ）**（過去の対話履歴をベクトル検索）をサポート。
  **MemGPT論文に着想を得た階層型メモリ**を採用し、重要な情報を失いにくくしています。
  LibSQL, Postgres, Upstashなどをバックエンドに選択可能。

  * **評価 (Evals)**: 
  LLMの出力品質を自動評価。
  **回答の関連性、網羅性、正確性、トーン一貫性、毒性など約20の指標**を標準提供。
  0～1のスコアを返し、テストの合否判定や比較分析に利用。
  **カスタムEval**も定義でき、CI/CDに組み込んで品質維持に活用。

  * **観測性とデバッグ (Observability)**: 
  開発から本番まで一貫した観測性を提供。
  **OpenTelemetryベースの分散トレーシング**を自動付与し、各ステップの入出力、ツール呼び出し、所要時間などを詳細に追跡。
  ローカル開発用UI **「Mastra Playground」** では、対話的テスト、実行ログ、エラー、Evalスコアを確認可能。プロンプト調整やデバッグが捗ります。
  **Mastra Cloud (Beta)** ではクラウド上で同様のダッシュボードを提供。
  LibSQLによるローカルストレージも内蔵（Docker不要）。

## 3\. アーキテクチャと技術スタック - モダンな技術で構築された堅牢な基盤

Mastraは、現代的なJavaScript/TypeScriptスタックで構築されています（Node.js v20+必須）。

  * **TypeScript + Node.js**: 
  全体がTypeScriptで書かれ、**型安全性**を重視。実行はNode.js上。
  PNPMとTurborepoによるモノレポ構成。
  * **Vercel AI SDK**: 
  LLMアクセス部分を委譲。
  多様なモデルに対応し、切り替えやリトライ、ストリーム処理を抽象化。
  Mastraはこれを**LLMドライバー**として利用。
  Next.jsアプリとの連携も容易。
  * **XStateによるワークフローエンジン**: 
  **状態機械ライブラリXState**を基盤に、LLMステップ実行やツール呼び出しに対応した独自のグラフオーケストレーターを構築。
  **複雑なフロー制御**を直観的に扱える。
  * **OpenTelemetryによるトレーシング**: 
  各実行にTrace ID、各イベントに**Span**を割り当て、標準フォーマットで出力。
  Jaeger等での可視化やMastra Cloudでの監視に活用。ログも集約。
  * **データストレージ層**: 
  **Mastra Storage**抽象レイヤーにより、実行履歴、トレース、メモリなどを柔軟に格納。
  デフォルトはLibSQL（Turso）、PostgreSQL等への差し替えも検討中。
  * **音声処理 (Mastra Voice)**: 
**テキスト読み上げ（TTS）** と **音声認識（STT）** を統合。
  OpenAI Whisper, Azure Cognitive Services, Google Cloud Text-to-Speechなどをドライバ経由で利用可能。
  **リアルタイムストリーミング**にも対応し、対話型AIアシスタント開発を支援。

```mermaid
graph BT
    subgraph "Mastra Framework"
        direction LR
        A["Agent"]
        W["Workflow"]
        R["RAG"]
        T["Tools"]
        M["Memory"]
        E["Evals"]
        O["Observability"]
        V["Voice"]
    end

    subgraph "External Systems"
        direction LR
        LLM["LLM Providers (OpenAI, Anthropic...)"]
        VDB["Vector DB"]
        API["3rd Party APIs"]
        STT["STT Services"]
        TTS["TTS Services"]
        Storage["Data Stores (LibSQL, PG...)"]
    end

    subgraph "Integration Layers"
        AISDK["Vercel AI SDK"]
        MCP["MCP Integrations"]
        VoiceDrv["Voice Drivers"]
        StoreDrv["Storage Drivers"]
    end

    A --> T
    A --> R
    A --> W
    A --> M
    A --> V
    W --> T
    W --> AISDK
    W --> M
    T --> MCP
    MCP --> API
    R --> VDB
    R --> AISDK
    AISDK --> LLM
    V --> VoiceDrv
    VoiceDrv --> STT
    VoiceDrv --> TTS
    A --> O
    W --> O
    R --> O
    M --> O
    E --> O
    O --> StoreDrv
    M --> StoreDrv
    StoreDrv --> Storage

```

## 5\. 類似プロジェクトとの比較 - Mastraの独自性と立ち位置

AI開発ツールが乱立する中、Mastraは独自のポジションを築いています。

  * **Hugging Face**: 
  モデル/データハブ vs **開発フレームワーク**。
  Python中心 vs **JS/TS中心**。
  * **Hugging Face AutoTrain**: 
  モデル作成 vs **モデル活用**。
  ノーコード vs コード（Mastra）。
  * **LoRA Hub**: 
  モデル微調整 vs **モデル活用**。（補完関係）
  * **LangChain**: 
  Pythonライブラリ vs **TypeScript統合フレームワーク**。
  部品提供 vs **統合ランタイム/UI**。
  関数チェーン vs **状態機械ワークフロー**。
  * **AutoGPT/BabyAGI**: 
  特定スクリプト vs **汎用フレームワーク**。
  ブラックボックス vs **可視化/制御可能**。
  * **Vertex AI / Semantic Kernel**: 
  クラウドプラットフォーム vs **オープンソース/クラウド非依存**。

Mastraは、**「LLM活用アプリ開発のフルスタック統合フレームワーク」であり、特にTypeScript/Web開発者にとって親和性が高く、開発体験を重視**している点が強みです。

## 6\. Mastraの使い方と導入事例 - すぐに試せる手軽さと広がる可能性

### セットアップと基本

Node.js v20以上があれば、以下のコマンドで簡単に始められます。

```bash
# Mastraプロジェクト作成
npx create-mastra@latest my-mastra-app

# 依存関係インストール & 開発Playground起動
cd my-mastra-app
npm install
npm run dev
```

`http://localhost:3000` などで**Mastra Playground**が起動し、ブラウザからエージェントとの対話やワークフロー実行が可能です。

コード例：

```typescript
// agents/simpleAgent.ts
import { Agent } from "@mastra/core/agent";
import { openai } from "@ai-sdk/openai";

export const simpleAgent = new Agent({
  name: "SimpleAgent",
  instructions: "ユーザーの質問に簡潔に答えてください。",
  model: openai("gpt-4-turbo"),
});

// ワークフロー定義例
import { Workflow } from "@mastra/core";
import { MyTool } from "../tools/MyTool"; // 自作ツール

const myWorkflow = new Workflow("MyFlow")
  .step(MyTool) // ツール実行
  .then(openai("gpt-4-turbo")) // LLMで結果を処理
  .commit();
```

#### 導入事例

リリースから間もないですが、多様なユースケースが登場しています。

  * **iOSアプリ自動サポートBot**: FAQ検索(RAG)と外部API連携で問い合わせに自動応答。
  * **航空宇宙PDFからのCAD図面生成**: RAGでPDF解析し、パラメータ抽出してCADスクリプト生成。
  * **WhatsAppボットでの対話型IoT**: **自宅のモノと会話**。マルチエージェントでデバイスを制御。
  * **AIビートラボ（音楽生成）**: **マルチエージェント協調**による音楽生成デモ。
  * **旅行プラン自動生成**: エージェント同士が競合・評価し合いプランを作成。
  * **音声アシスタント**: Mastra Voiceを活用し、ブラウザで動作する音声対話を実現。

チャットボットに留まらず、**複雑なロジックや複数LLM連携**も、Mastraなら比較的容易に実装可能です。

## 7\. 最新の開発状況と今後の展望 - 活発な開発と広がるエコシステム

Mastraはベータ版ながら、週単位でアップデートされる活発なプロジェクトです。

  * **最近の主なアップデート**:
      * **Mastra Cloud (Beta)**: ホスト型実行環境。ワンクリックデプロイと監視ダッシュボード。
      * **音声機能拡充**: リアルタイムSpeech-to-Speech対応。Azure, Google音声サービス追加。
      * **Nested/Dynamic Workflow**: ワークフローの再利用性と柔軟性向上。
      * **Storageモジュール**: 実行データの柔軟な保管。
      * **MCPエコシステム**: ツール定義の共有・発見を促進するMCP Registry公開。
  * **今後の展望**:
      * **安定版リリース (v1.0)**: 2025年中のリリース目標か。
      * **統合・連携強化**: Next.js, Vercelに加え、Salesforce, Slackなどとの連携深化。
      * **Mastra Cloud一般提供**: マネージドサービスとしての展開。
      * **コミュニティエコシステム拡大**: MCP Registryを通じたプラグインやテンプレート共有の活発化。
      * **競合との差別化**: オープンソース、JSフルスタック、開発者体験を武器に浸透。

Mastraは **「次の百万人のAI開発者」** のためのプラットフォームを目指し、急速に進化しています。
Web開発者が手軽に高度なAIエージェントを構築できる未来は、すぐそこまで来ています。
Mastraはその最有力候補の一つとして、今後ますます目が離せない存在となるでしょう。

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### 参考文献

  * Mastra GitHub Repository: [https://github.com/mastra-ai/mastra](https://github.com/mastra-ai/mastra)
  * Mastra Official Website/Docs: [https://mastra.ai/](https://mastra.ai/) (※ YCページ [https://www.ycombinator.com/companies/mastra](https://www.ycombinator.com/companies/mastra) やドキュメントサイトへのリンクが適切か確認)
  * Mastra Docs - Using with AI SDK: [https://mastra.ai/docs/getting-started/ai-sdk](https://www.google.com/search?q=https://mastra.ai/docs/getting-started/ai-sdk) (※実際のドキュメントURLを確認)
  * Mastra Docs - Storing Embeddings: [https://mastra.ai/docs/integrations/vector-dbs](https://www.google.com/search?q=https://mastra.ai/docs/integrations/vector-dbs) (※実際のドキュメントURLを確認)
  * Mastra Blog & Changelog: [https://mastra.ai/blog](https://mastra.ai/blog) (※実際のブログ/チェンジログURLを確認。例: [https://mastra.ai/blog/changelog-2025-03-04](https://mastra.ai/blog/changelog-2025-03-04))
  * Sam Bhagwat's LinkedIn Post (Beta Announcement): [https://www.linkedin.com/posts/sambhagwat\_excited-to-announce-that-mastra-is-now-officially-activity-7298765793213784064-yeRz](https://www.linkedin.com/posts/sambhagwat_excited-to-announce-that-mastra-is-now-officially-activity-7298765793213784064-yeRz)
  * Hacker News Discussion (Show HN): [https://news.ycombinator.com/item?id=39584524](https://www.google.com/search?q=https://news.ycombinator.com/item%3Fid%3D39584524) (※実際のHN投稿IDを確認)
  * Abhi Aiyer's X/Twitter: [https://twitter.com/abhiaiyer](https://twitter.com/abhiaiyer)
  * Abhi Aiyer's LinkedIn: [https://www.linkedin.com/in/abhiaiyer/](https://www.google.com/search?q=https://www.linkedin.com/in/abhiaiyer/) (※必要に応じて追加)
  * Mastra Showcase (Evals, AI Beats Lab...): [https://mastra.ai/showcase](https://mastra.ai/showcase) (※実際のショーケースURLを確認)
  * Hugging Face AutoTrain: [https://huggingface.co/autotrain](https://huggingface.co/autotrain)
  * Hugging Face LoRA: [https://huggingface.co/docs/diffusers/main/en/training/lora](https://huggingface.co/docs/diffusers/main/en/training/lora)
  * LoRA Hub GitHub: [https://github.com/sail-sg/lorahub](https://github.com/sail-sg/lorahub)
  * Compare AgentGPT vs. Mastra: [https://sourceforge.net/software/compare/AgentGPT-vs-Mastra/](https://sourceforge.net/software/compare/AgentGPT-vs-Mastra/) (※参考情報として記載)

*(注: 上記URLは提供された情報に基づき記載していますが、一部推測やプレースホルダーを含みます。正確なURLは公式サイト等でご確認ください。)*

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**株式会社 Mosaica**  
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