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
• 開発サーバーの起動とチャット画面での動作確認

9.4　Agent Skillsの概要

• Agent Skillsとは
• AIエージェントにおけるAgent Skillsの役割

9.5　Agent Skills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

9.6　Agent Skillsの実装

• 各プランにおける画像生成モデルの定義
• 画像生成ツールの作成
• スキルディレクトリの構造設計
• SKILL.mdファイルの作成
• chalkboard-anime.mdファイルの作成
• extreme-wide-angle.mdファイルの作成
• チャット応答エージェントの書き換え
• チャット応答用APIルートの確認
• チャット画面での動作確認

9.7　生成画像表示UIの作成とAPIの呼び出し

• チャットパネルコンポーネントの作成①〜ツール描画機能の実装
• チャットパネルコンポーネントの作成②〜チャット機能の実装
• チャット画面の書き換え
• チャット画面での動作確認
• COLUMN　「開発時に使うスキルと実行時に使うスキル

第10章　画像生成アプリを作って学ぶメモリ機能とスレッド機能

10.1　メモリ機能の概要

• AIエージェントの記憶に関する課題と解決法
• さまざまなメモリ機能

10.2　メモリ機能の全体像

• 実装後のイメージ
• COLUMN　ストレージプロバイダーの選び方
• 実装方針と採用技術
• アーキテクチャ概要
• 実装手順

10.3　一般記憶の概要

• 一般記憶とは
• AIエージェントにおける一般記憶の役割

10.4　一般記憶の実装

• メモリパッケージのインストール
• メモリ定義ファイルの作成
• チャット応答エージェントの書き換え
• チャット応答用APIルートの書き換え①〜メッセージ保存機能の実装
• チャット応答用APIルートの書き換え②〜過去メッセージ取得機能の実装
• スレッド一覧取得・作成用APIルートの作成
• スレッド削除用APIルートの作成
• 開発サーバーの起動と動作確認

10.5　スレッド管理UIの作成とAPIの呼び出し

• 必要なshadcn/uiコンポーネントの追加
• スレッド一覧サイドバーコンポーネントの作成
• チャット画面の書き換え
• チャットパネルコンポーネントの書き換え
• チャット画面の動作確認

10.6　スレッドタイトル自動生成機能の概要

• スレッドタイトル自動生成とは
• AIエージェントにおけるスレッドタイトル自動生成機能の役割

10.7　スレッドタイトル自動生成機能の実装

• メモリ定義ファイルの書き換え
• スレッド取得APIルートの作成
• APIの動作確認

10.8　タイトル更新UIの作成とAPIの呼び出し

• チャット画面の書き換え
• チャットパネルコンポーネントの書き換え
• チャット画面での動作確認

10.9　ワーキングメモリの概要

• ワーキングメモリとは
• AIエージェントにおけるワーキングメモリの役割

10.10　ワーキングメモリの実装

• メモリ定義ファイルの書き換え
• チャット応答エージェントの書き換え
• チャット画面での動作確認

10.11　セマンティックリコールの概要

• セマンティックリコールとは
• AIエージェントにおけるセマンティックリコールの役割

10.12　セマンティックリコールの実装

• メモリ定義ファイルの書き換え
• チャット画面での動作確認
• COLUMN　テンポラルナレッジグラフとAIエージェントの長期記憶
• COLUMN　オブザーベショナルメモリ

第11章　画像生成アプリを作って学ぶオブザーバビリティとAIエージェント評価

11.1　オブザーバビリティの概要

• オブザーバビリティとは
• AIエージェントにおけるオブザーバビリティの役割
• トレースデータを外部システムに送信する2つの方法
• COLUMN　オブザーバビリティと評価を包含する概念「LLMOps」

11.2　オブザーバビリティの全体像

• 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

11.3　Mastra Studioによるオブザーバビリティの確認

• Mastraオブザーバビリティパッケージのインストール
• MastraインスタンスへのMastraStorageExporterの登録
• 開発サーバーの起動とMastra Studioでの動作確認

11.4　Langfuseによるオブザーバビリティの実装

• Langfuseパッケージのインストール
• Public KeyとSecret Keyの作成
• .envファイルへのPublic KeyとSecret Keyの追加
• MastraインスタンスへのLangfuseの登録
• 画像生成ツールの書き換え
• COLUMN　Langfuseのクラウド版とセルフホスティング版の選び方
• 開発サーバーの起動とLangfuseでの動作確認

11.5　AIエージェント評価の概要

• AIエージェント評価とは
• AIエージェントにおけるAIエージェント評価の役割
• バッチ評価（データセット評価）とライブ評価とは

11.6　AIエージェント評価の全体像

• 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

11.7　Mastraによるバッチ評価の実装

• Evalsパッケージのインストール
• メモリ定義ファイルの書き換え
• 評価スクリプトの作成
• 評価スクリプトの実行と動作確認
• COLUMN　LLMスコアラーとコード/NLPスコアラーの違い

11.8　Mastraによるライブ評価の実装

• チャット応答エージェントの書き換え
• Mastra Studioでの動作確認

11.9　Langfuseによるライブ評価の実装

• 画像生成ツールの書き換え
• チャット画面からのテストデータ送信
• LangfuseへのLLMモデルの登録
• カスタムEvaluatorの作成
• Evaluatorの設定と有効化
• Langfuseでの動作確認

11.10　評価フレームワークの使い分け

• 他の評価フレームワーク
• 得意分野を活かした選択
• COLUMN　Langfuseをもっと現場に組み込む4つの仕掛け

第12章　画像生成アプリを作って学ぶデプロイ

12.1　デプロイの概要

• デプロイとは
• デプロイ環境の使い分け
• デプロイの自動化（CI/CD）
• Mastraサーバーの仕組み
• デプロイ先の選択肢

12.2　デプロイの全体像

• 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

12.3　Tursoのセットアップ

• Tursoにおける接続URLとトークンの作成
• 認証インスタンスの書き換え
• マイグレーションの実行
• Mastraインスタンスの書き換え
• メモリ定義ファイルの書き換え

12.4　Vercel Blobのセットアップ

• Vercel Blobのインストール
• 画像生成ツールの書き換え

12.5　Vercelへのデプロイ実施

• GitHubリポジトリとの連携
• COLUMN　VercelプランとAIアプリの相性
• Vercelダッシュボードでの環境変数設定
• デプロイの実行と動作確認

第13章　さまざまなクラウド環境へのデプロイ

13.1　Mastra Serverへのデプロイ

• Mastra Serverとは
• Mastra Serverの料金プランと制約
• Mastra Serverへのデプロイ方法
• COLUMN　GitHub ActionsからのCI/CDデプロイ

13.2　Cloudflareへのデプロイ

• Cloudflare Workersとは
• Cloudflare Workersの料金プランと制約
• Cloudflare Workersへのデプロイ方法
• COLUMN　Workers AIでCloudflareのモデルを使う

13.3　AWSへのデプロイ

• Amazon Bedrock AgentCoreとは
• Amazon Bedrock AgentCoreの料金プランと制約
• Amazon Bedrock AgentCoreへのデプロイ方法
• COLUMN　AWS Amplify Gen 2とAgentCoreの組み合わせ

13.4　Azureへのデプロイ

• Azure Container Appsとは
• Azure Container Appsの料金プランと制約
• Azure Container Appsへのデプロイ方法
• COLUMN　Microsoft Foundry Agent Serviceとの違い

13.5　Google Cloudへのデプロイ

• Cloud Runとは
• Cloud Runの料金プランと制約
• Cloud Runへのデプロイ方法
• COLUMN　Agent Runtimeとの違い
• COLUMN　デプロイ環境におけるデータ永続化

付録　各種サービスの使用方法

付録A　GitHub Codespacesの準備

• GitHubアカウントの作成
• GitHubリポジトリの作成
• Codespacesの起動

付録B　Google AI Studio APIキーの取得

• Google AI Studioへのアクセス
• APIキーの生成
• Google AI Studioの課金設定

付録C　Tavily APIキーの取得

• Tavilyアカウントの作成
• APIキーの取得

• 索引
• 著者プロフィール