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# 构建 AI 厨师助手

在本指南中，你将创建一个“Chef Assistant”Agent，帮助用户利用手头现有食材烹饪餐点。

你将学习如何创建 Agent 并将其注册到 Mastra。接下来，你会通过终端与 Agent 交互，并了解不同的响应格式。然后，你会通过 Mastra 的本地 API 端点访问 Agent。

## 前提条件

- 已安装 Node.js `v22.13.0` 或更高版本
- 受支持的 [Model Provider](https://mastra.zisheng.pro/models) 提供的 API 密钥
- 现有的 Mastra 项目（按照[安装指南](https://mastra.zisheng.pro/guides/getting-started/quickstart)设置新项目）

## 创建 Agent

要在 Mastra 中创建 Agent，请使用 `Agent` 类进行定义，然后将其注册到 Mastra。

1. 新建文件 `src/mastra/agents/chefAgent.ts` 并定义 Agent：

   ```ts
   import { Agent } from '@mastra/core/agent'

   export const chefAgent = new Agent({
     id: 'chef-agent',
     name: 'chef-agent',
     instructions:
       'You are Michel, a practical and experienced home chef' +
       'You help people cook with whatever ingredients they have available.',
     model: 'openai/gpt-5.6-sol',
   })
   ```

2. 在 `src/mastra/index.ts` 文件中注册 Agent：

   ```ts
   import { Mastra } from '@mastra/core'
   import { chefAgent } from './agents/chefAgent'

   export const mastra = new Mastra({
     agents: { chefAgent },
   })
   ```

## 与 Agent 交互

根据你的需求，可以使用不同格式与 Agent 交互并获取响应。接下来的步骤将介绍如何生成、流式传输和获取结构化输出。

1. 新建文件 `src/index.ts` 并添加 `main()` 函数。在函数中构造一个询问 Agent 的查询，并记录其响应。

   ```ts
   import { chefAgent } from './mastra/agents/chefAgent'

   async function main() {
     const query =
       'In my kitchen I have: pasta, canned tomatoes, garlic, olive oil, and some dried herbs (basil and oregano). What can I make?'
     console.log(`Query: ${query}`)

     const response = await chefAgent.generate([{ role: 'user', content: query }])
     console.log('\n👨‍🍳 Chef Michel:', response.text)
   }

   main()
   ```

   然后运行脚本：

   ```bash
   npx bun src/index.ts
   ```

   你应该会看到类似下面的输出：

   ```text
   Query: In my kitchen I have: pasta, canned tomatoes, garlic, olive oil, and some dried herbs (basil and oregano). What can I make?

   👨‍🍳 Chef Michel: You can make a delicious pasta al pomodoro! Here's how...
   ```

2. 在上一个示例中，你可能等待了一段时间才收到响应，其间看不到任何进度。要在 Agent 创建输出时立即显示内容，应改为将其响应流式传输到终端。

   ```ts
   import { chefAgent } from './mastra/agents/chefAgent'

   async function main() {
     const query =
       "Now I'm over at my friend's house, and they have: chicken thighs, coconut milk, sweet potatoes, and some curry powder."
     console.log(`Query: ${query}`)

     const stream = await chefAgent.stream([{ role: 'user', content: query }])

     console.log('\n Chef Michel: ')

     for await (const chunk of stream.textStream) {
       process.stdout.write(chunk)
     }

     console.log('\n\n✅ Recipe complete!')
   }

   main()
   ```

   然后再次运行脚本：

   ```bash
   npx bun src/index.ts
   ```

   你应该会看到类似下面的输出。不过这次可以逐行阅读，而不是等到整个内容块一次性出现。

   ```text
   Query: Now I'm over at my friend's house, and they have: chicken thighs, coconut milk, sweet potatoes, and some curry powder.

   👨‍🍳 Chef Michel:
   Great! You can make a comforting chicken curry...

   ✅ Recipe complete!
   ```

3. 有时你可能不想把 Agent 响应直接展示给用户，而是将其传给代码的其他部分。在这些情况下，Agent 应返回[结构化输出](https://mastra.zisheng.pro/docs/agents/structured-output)。

   将 `src/index.ts` 更改为以下内容：

   ```ts
   import { chefAgent } from './mastra/agents/chefAgent'
   import { z } from 'zod'

   async function main() {
     const query = 'I want to make lasagna, can you generate a lasagna recipe for me?'
     console.log(`Query: ${query}`)

     // Define the Zod schema
     const schema = z.object({
       ingredients: z.array(
         z.object({
           name: z.string(),
           amount: z.string(),
         }),
       ),
       steps: z.array(z.string()),
     })

     const response = await chefAgent.generate([{ role: 'user', content: query }], {
       structuredOutput: {
         schema,
       },
     })
     console.log('\n👨‍🍳 Chef Michel:', response.object)
   }

   main()
   ```

   再次运行脚本后，你应该会看到类似下面的输出：

   ```text
   Query: I want to make lasagna, can you generate a lasagna recipe for me?

   👨‍🍳 Chef Michel: {
     ingredients: [
       { name: "Lasagna noodles", amount: "12 sheets" },
       { name: "Ground beef", amount: "1 pound" },
     ],
     steps: [
       "Preheat oven to 375°F (190°C).",
       "Cook the lasagna noodles according to package instructions.",
     ]
   }
   ```

## 运行 Agent server

了解如何通过 Mastra API 与 Agent 交互。

1. 你可以使用 `mastra dev` 命令，将 Agent 作为服务运行：

   ```bash
   mastra dev
   ```

   该命令会启动一个 server，开放用于与已注册 Agent 交互的端点。在 [Studio](https://mastra.zisheng.pro/docs/studio/overview) 中，你可以通过 UI 测试 Agent。

2. 默认情况下，`mastra dev` 运行在 `http://localhost:4111`。Chef Assistant Agent 可通过以下地址访问：

   ```text
   POST http://localhost:4111/api/agents/chefAgent/generate
   ```

3. 你可以在命令行中使用 `curl` 与 Agent 交互：

   ```bash
   curl -X POST http://localhost:4111/api/agents/chefAgent/generate \
     -H "Content-Type: application/json" \
     -d '{
       "messages": [
         {
           "role": "user",
           "content": "I have eggs, flour, and milk. What can I make?"
         }
       ]
     }'
   ```

   **示例响应：**

   ```json
   {
     "text": "You can make delicious pancakes! Here's a simple recipe..."
   }
   ```