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LayerX における mastra の活用と課題
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May 19, 2025
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LayerX における mastra の活用と課題
2025年5月19日に開催されたFindyさん主催「
Mastra創業者がリアルを語る 〜AIエージェント開発の“今”と“未来”
」で発表した資料です。
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May 19, 2025
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Transcript
LayerX における mastra の活用と課題 Suguru Namura Software Engineer @ LayerX
2025-05-19
自己紹介 ~ 2016 - 株式会社サイバーエージェント 各種サービスやメディアの開発・立ち上げ ~ 2022 - 株式会社メルカリ
サービス開発、CTO、サービス立ち上げなど ~ 現在 - 株式会社 LayerX Enablement担当、最近は事業者向けの Agent 開発
今の役割と状況 Enabling Team - エンジニアや社内の Enablement を担当 - エンジニアの生産性向上、LLMを活用した社内支援など CEO室
- 事業上緊急性の高い事案を技術的解決と共ににアプローチしていく - AI Agent は注力技術
今日話すこと LayerX において なぜmastra を使っていくのかと エージェント開発の課題について話します
なぜ mastra に注目しているのか
バクラクにおける AIエージェント アーキテクチャ AI Agent RAG Storage Service A Service
B Service C Agent Memory MCP Tool LLM Provider A LLM Provider B LLM Provider C AI SDK
エージェント開発で欲しい機能 Observability Log, Trace, Evaluation Workflow Robust, Retries, Flow Controls,
Human in the loop Tools MCP multi-step execution RAG Chunking GraphRAG, Rerank Chat Streaming History Store Voice Realtime TTS, STT Enterprise Tenant Isolation Access controls Document Loader Loader, Parser Converter
mastra Observability Log, Trace, Evaluation Workflow Robust, Retries, Flow Controls,
Human in the loop Tools MCP multi-step execution RAG Chunking GraphRAG, Rerank Chat Streaming History Store Voice Realtime TTS, STT Enterprise Tenant Isolation Access controls Document Loader Loader, Parser Converter
Why Typescript?
Typescript をエージェントの主軸に置く理由 AI SDK Mastra Next.js Type-Safe AI Coding LLM
!= Machine Learning
Pythonが羨ましくなる瞬間 豊富なライブラリ ドキュメント処理 データ処理
mastra 良いところ - Recommended Points
AI SDK 個人的にはこれしか選択肢がない フロントエンドも含めた実装が シンプルでわかりやすい useChat だけで実装が終わる完成度
RAG 以前は llamaindex 依存だったけど、 最近依存がなくなった Chunking, Embedding をサポート GraphRAG, rerank
Workflows vNext になってインターフェイスが一新 直感的に使いやすくなった Suspend, Resume サポート Human in the
loop もできる Zod schema 定義するだけで Type-safe workflow になる
Memory チャット履歴を簡単に保存・復旧できる 履歴の Recall もできる
Evals, Trace Langfuse とかにさくっと繋がる プロンプト結果を評価して 監視できる仕組み
mastra に期待する機能
RAG Scalability Indexing など、データ増量対応 Hybrid Search Typesense, Meilisearch 複数の Store
を混ぜた検索
Workflows Agentic Workflow エージェントがツールを自動で組み合わせて ワークフローを作って欲しい Scalability 実行エンジンをスケールアウトしたい
Security Prevent Agent Hack エージェントに対する攻撃を防御したい Multi-Tenant Isolation テナントごとに分離した環境を実現したい Access Context
Toolcall や MCP にユーザーの権限を 組み込み、安全なデータアクセスをしたい
最後に... AI Agent 開発は今までと違う概念や考慮事項が たくさん登場するので実導入するのは実は結構大変 Mastra はそういった概念がほぼ網羅されていて ほぼ迷うことなく開発ができるので、開発が楽しくなる
ありがとうございました