Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
Mastraに入門してみた ~AWS CDKを添えて~
Search
つくぼし
April 22, 2025
Technology
0
1.1k
Mastraに入門してみた ~AWS CDKを添えて~
つくぼし
April 22, 2025
Tweet
Share
More Decks by つくぼし
See All by つくぼし
Amazon Bedrock GenUハンズオン座学資料 #2 GenU環境でRAGを体験してみよう
tsukuboshi
0
580
Amazon Bedrock GenUハンズオン座学資料 #1 GenU環境で生成AIを体験してみよう
tsukuboshi
0
1.1k
AWSエンジニアに捧ぐLangChainの歩き方
tsukuboshi
5
1.8k
世界の中心でApp Runnerを叫ぶ ~Aurora DSQLを添えて~
tsukuboshi
0
740
初めてのGPTs ~ネコ派を〇〇派に変える技術~
tsukuboshi
0
760
Amplify Gen 2ではじめる 生成AIアプリ開発入門
tsukuboshi
1
1.6k
AWSで構築するパターン別RAG構成解説
tsukuboshi
5
7.9k
AWS構成図から CloudFormationとパラメータシートを 自動生成するシステムを作ってみた
tsukuboshi
0
11k
5分で分かる(かもしれない) Vector engine for OpenSearch Serverless
tsukuboshi
1
1.8k
Other Decks in Technology
See All in Technology
命名から始めるSpec Driven
kuruwic
1
580
ABEJA FIRST GUIDE for Software Engineers
abeja
0
3.2k
日経電子版の BCP への取り組みについて/mediajaws1121
nikkei_engineer_recruiting
0
100
履歴テーブル、今回はこう作りました 〜 Delegated Types編 〜 / How We Built Our History Table This Time — With Delegated Types
moznion
4
3.2k
レガシーで硬直したテーブル設計から変更容易で柔軟なテーブル設計にする
red_frasco
4
640
AI エージェントを評価するための温故知新と Spec Driven Evaluation
icoxfog417
PRO
2
950
不確実性に備える ABEMA の信頼性設計とオブザーバビリティ基盤
nagapad
4
9.1k
ローカルVLM OCRモデル + Gemini 3.0 Proで日本語性能を試す
gotalab555
1
210
その意思決定、まだ続けるんですか? ~痛みを超えて未来を作る、AI時代の撤退とピボットの技術~
applism118
42
24k
研究開発部メンバーの働き⽅ / Sansan R&D Profile
sansan33
PRO
3
21k
国産クラウドを支える設計とチームの変遷 “技術・組織・ミッション”
kazeburo
6
10k
AI駆動開発を実現するためのアーキテクチャと取り組み
baseballyama
17
15k
Featured
See All Featured
ピンチをチャンスに:未来をつくるプロダクトロードマップ #pmconf2020
aki_iinuma
127
54k
For a Future-Friendly Web
brad_frost
180
10k
Designing for Performance
lara
610
69k
Fantastic passwords and where to find them - at NoRuKo
philnash
52
3.5k
The Success of Rails: Ensuring Growth for the Next 100 Years
eileencodes
46
7.8k
Helping Users Find Their Own Way: Creating Modern Search Experiences
danielanewman
31
3k
Embracing the Ebb and Flow
colly
88
4.9k
The Pragmatic Product Professional
lauravandoore
36
7k
Build The Right Thing And Hit Your Dates
maggiecrowley
38
2.9k
jQuery: Nuts, Bolts and Bling
dougneiner
65
8k
Docker and Python
trallard
46
3.7k
Visualizing Your Data: Incorporating Mongo into Loggly Infrastructure
mongodb
48
9.8k
Transcript
Mastraに⼊⾨してみた ~AWS CDKを添えて~
2 ⾃⼰紹介 • 部署 ◦ AWS事業本部コンサルティング部 • ニックネーム ◦ つくぼし
• 最近推しているAWSサービス ◦ AWS Infrastructure Composer • SNS/ブログ ◦ X(@tsukuboshi0755) ◦ DevelopersIO(つくぼし)
3 これからAIエージェント作るなら Mastraを推したい
Mastraとは 4 ⚫ TypeScript製のAIエージェントフレームワーク ⚫ OpenAI、Anthropic、Gemini等の様々なAIプロバイダーとシームレスに連携可能 ⚫ エージェント、メモリ、ワークフロー、RAG、可観測性、評価、⾳声といったLLMアプ リに必要な機能がオールインワンで揃う
LangGraphの⼈気を約半年で抜かしたMastra 5
Mastraのアクセス画⾯ 6 ⚫ ビルド時にHonoベースのHTTPサーバが⽣成され、Mastra単独でも以下の画⾯ですぐ試せる ⚫ Next.jsと直接統合できるので、フロントエンドをカスタマイズする事も容易
Mastraの実態はVercel AI SDKのスーパーセット 7 参照:https://mastra.ai/ja/docs/frameworks/ai-sdk
⚫ LangChainとMastraという単語が有名なので直接⽐較されるのを⾒かけるが、そもそもフ レームワークのレイヤーが異なるため、この2つを⽐較してもあまり意味がない事が多い ⚫ もし⼤雑把で良いから⽐較したい場合、LangChain vs Vercel AI SDK、LangGraph vs
Mastraの構造の⽅がまだ良いのでは?と考えている LangChainとMastraは同軸で⽐較するものではない 8 ファミリー系列 LLM処理汎用化フレームワーク AIエージェントフレームワーク LangChain系 LangChain LangGraph Vercel AI SDK系 Vercel AI SDK Mastra
Mastraエージェントの定義 9 ⚫ name(エージェント名)、instructions(システムプロンプト)、model(AIモデル)を定義 ⚫ toolsにはエージェントで呼び出したいツール群を定義する ⚫ MCPサーバをツールで呼び出す場合はawait mcp.getTools()を指定
MastraにおけるMCPサーバの定義 10 ⚫ @mastra/mcpモジュールのMCPConfigurationで定義可能 ⚫ servers内に使⽤したいMCPサーバの設定を記載する
Mastraエージェントの便利機能 11 ⚫ エージェントはステップ単位でタスクを実⾏する ⚫ maxStepsを使うと、LLM連続呼び出しの最⼤数を増減し、ステップ回数を制御できる ⚫ onStepFinishを使うと、各ステップ終了時の結果を出⼒し、タスクの進捗状況を表⽰で きる
Mastraのライセンス(ELv2)をどの程度気にする必要があるか? 12 ⚫ Elastic Licenseは、OSS公開されていたElasticSearchがクラウドプロバイダー社のマ ネージドサービスとして有料提供された事に対して、提供元のElastic社が反発した事が きっかけで⽣まれたライセンス ⚫ MastraにはELv2(Elastic License
v2)が付くので、使⽤の許可基準は以下のようになる ◯ Mastraを元に作ったAIエージェントアプリケーションを顧客に提供する→⭕ ◯ クラウドにおけるマネージドサービスとして、MastraのAPI各種とUIにそのままアク セスできる形で顧客に提供する→❌ ⚫ 結論:MastraでSaaSアプリを開発/提供するレベルであればほぼ気にしなくて良い認識
13 MastraをAWSにデプロイしたい どうせならTypeScriptで組みたい...
14 IaCにはAWS CDKを使おう!
AWS CDKとは 15 ⚫ AWSリソースをプログラミング⾔語で記載できるTypeScript製のフレームワーク ⚫ 裏側ではCDKコードがCloudFormationテンプレートに変換されデプロイされる仕組み ⚫ CDKのライブラリはコンストラクトレベルという単位で分けられている ◯
L1はAWSリソースがCloudFormationとほぼ同⼀の項⽬で、細かいパラメータを制御 できる ◯ L2はAWSリソースのベストプラクティスがデフォルト値として事前に設定されてお り、より少ないパラメータでリソースを構築できる ◯ L3は複数のAWSリソースがパターン化され、特定のユースケースにおけるアーキテク チャ全体を⼀括で展開できる
コンテナイメージのビルド/ECRへのプッシュ⾃動化 16 ⚫ cdk-docker-image-deploymentのDockerImageDeploymentを使⽤する事で、コンテナ イメージのビルドとECRへのプッシュをCDKデプロイ時に丸っと⾃動化可能 ⚫ ContainerImage.fromAssetが同⼀のECRリポジトリしか使えないのに対して、 cdk-docker-image-deploymentはイメージ毎にECRリポジトリを指定する事が可能
ALB + ECS Fargateの構成パターンを1つのモジュールで構築 17 ⚫ ecs_patternsのApplicationLoadBalancedFargateServiceを使⽤する事で、ALB + ECS Fargateの構成を簡単に構築できる
⚫ ネットワーク/ロードバランサー/各種ECSリソース等の設定がベストプラクティスで抽象 化され、少ない⾏数でデプロイ可能
npm run cdk:deployコマンドを実⾏するだけでAWSにデプロイできます 18
AWS MCP Serversについて 19 ⚫ AWS公式が公開しているMCP Serverの⼀覧がまとまっている ◯ https://github.com/awslabs/mcp/ ◯
Mastra以外にも、Claude Desktop等で使うのも良い ⚫ 以下のAWS MCP MCP Serversは認証情報登録が必要ないのでオススメ ◯ AWS Documentation MCP Server:AWSドキュメントの検索 ◯ AWS CDK MCP Server:CDKのベストプラクティス ◯ AWS Terraform MCP Server:Terraformのベストプラクティス
サンプルコードを知りたい⽅向け 20 https://zenn.dev/tsukuboshi/articles/nextjs-mastra-mcp-with-aws
次回予告 21 Mastraに競⾺予想させて⼀攫千⾦狙ってみた
None