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# Agent network

> **非推奨:** Agent network は非推奨であり、今後のメジャーリリースで削除されます。現在は `agent.stream()` または `agent.generate()` を使用する [Supervisor Agent](https://mastra.zisheng.pro/ja/docs/capabilities/subagents) が推奨されます。同じマルチ Agent 連携を、より優れた制御、シンプルな API、容易なデバッグで実現できます。
>
> 移行方法は[移行ガイド](https://mastra.zisheng.pro/ja/guides/migrations/network-to-supervisor)を参照してください。

**ルーティング Agent** は LLM でリクエストを解釈し、呼び出すプリミティブ（サブ Agent、Workflow、Tool）、順序、渡すデータを判断します。

## Agent network を作成する

ルーティング Agent に `agents`、`workflows`、`tools` を設定します。`.network()` はタスク履歴の保存と完了判定に Memory を使用するため、Memory が必要です。

ルーティング Agent が使用対象を判断できるよう、各プリミティブには明確な `description` が必要です。Workflow と Tool では、`inputSchema` と `outputSchema` も適切な入力の判断に役立ちます。

```typescript
import { Agent } from '@mastra/core/agent'
import { Memory } from '@mastra/memory'
import { LibSQLStore } from '@mastra/libsql'

import { researchAgent } from './research-agent'
import { writingAgent } from './writing-agent'
import { cityWorkflow } from '../workflows/city-workflow'
import { weatherTool } from '../tools/weather-tool'

export const routingAgent = new Agent({
  id: 'routing-agent',
  name: 'Routing Agent',
  instructions: `
    You are a network of writers and researchers. The user will ask you to research a topic. Always respond with a complete report—no bullet points. Write in full paragraphs, like a blog post. Do not answer with incomplete or uncertain information.`,
  model: 'openai/gpt-5.6-sol',
  agents: {
    researchAgent,
    writingAgent,
  },
  workflows: {
    cityWorkflow,
  },
  tools: {
    weatherTool,
  },
  memory: new Memory({
    storage: new LibSQLStore({
      id: 'mastra-storage',
      url: 'file:../mastra.db',
    }),
  }),
})
```

> **注記:** サブ Agent では `Agent` インスタンスに `description` が必要です。Workflow と Tool では、`createWorkflow()` または `createTool()` に `description`、`inputSchema`、`outputSchema` が必要です。

## network を呼び出す

ユーザーメッセージを指定して `.network()` を呼び出します。このメソッドは反復処理できるイベントストリームを返します。

```typescript
const result = await routingAgent.network('Tell me three cool ways to use Mastra')

for await (const chunk of result) {
  console.log(chunk.type)
  if (chunk.type === 'network-execution-event-step-finish') {
    console.log(chunk.payload.result)
  }
}
```

## 構造化出力

型付きで検証済みの結果を取得するには `structuredOutput` を渡します。生成途中の部分オブジェクトには `objectStream` を使用します。

```typescript
import { z } from 'zod'

const resultSchema = z.object({
  summary: z.string().describe('A brief summary of the findings'),
  recommendations: z.array(z.string()).describe('List of recommendations'),
  confidence: z.number().min(0).max(1).describe('Confidence score'),
})

const stream = await routingAgent.network('Research AI trends', {
  structuredOutput: { schema: resultSchema },
})

for await (const partial of stream.objectStream) {
  console.log('Building result:', partial)
}

const final = await stream.object
console.log(final?.summary)
```

## Tool 呼び出しを承認または拒否する

プリミティブに承認が必要な場合、ストリームは `agent-execution-approval` または `tool-execution-approval` チャンクを送出します。応答には `approveNetworkToolCall()` または `declineNetworkToolCall()` を使用します。

network の承認では、実行状態を保存するためにスナップショットを使用します。Mastra インスタンスで[ストレージ Provider](https://mastra.zisheng.pro/ja/docs/storage/overview) が有効であることを確認してください。

```typescript
const stream = await routingAgent.network('Perform some sensitive action', {
  memory: {
    thread: 'user-123',
    resource: 'my-app',
  },
})

for await (const chunk of stream) {
  if (chunk.type === 'agent-execution-approval' || chunk.type === 'tool-execution-approval') {
    // Approve
    const approvedStream = await routingAgent.approveNetworkToolCall(chunk.payload.toolCallId, {
      runId: stream.runId,
      memory: { thread: 'user-123', resource: 'my-app' },
    })

    for await (const c of approvedStream) {
      if (c.type === 'network-execution-event-step-finish') {
        console.log(c.payload.result)
      }
    }
  }
}
```

拒否する場合は、同じ引数で `declineNetworkToolCall()` を呼び出します。

## 一時停止と再開

プリミティブが `suspend()` を呼び出すと、ストリームは一時停止チャンク（`tool-execution-suspended` など）を送出します。要求されたデータを渡して実行を続けるには `resumeNetwork()` を使用します。

```typescript
const stream = await routingAgent.network('Delete the old records', {
  memory: { thread: 'user-123', resource: 'my-app' },
})

for await (const chunk of stream) {
  if (chunk.type === 'workflow-execution-suspended') {
    console.log(chunk.payload.suspendPayload)
  }
}

// Resume with user confirmation
const resumedStream = await routingAgent.resumeNetwork(
  { confirmed: true },
  {
    runId: stream.runId,
    memory: { thread: 'user-123', resource: 'my-app' },
  },
)

for await (const chunk of resumedStream) {
  if (chunk.type === 'network-execution-event-step-finish') {
    console.log(chunk.payload.result)
  }
}
```

### 自動再開

`autoResumeSuspendedTools` を `true` に設定すると、network はユーザーの次のメッセージに基づいて一時停止中のプリミティブを再開します。ユーザーが必要な情報を自然に提供できる会話フローになります。

```typescript
const stream = await routingAgent.network('Delete the old records', {
  autoResumeSuspendedTools: true,
  memory: { thread: 'user-123', resource: 'my-app' },
})
```

自動再開の要件は次のとおりです。

- **Memory の設定**：メッセージ間で一時停止中の Tool を追跡するため、Agent に Memory が必要です。
- **同じスレッド**：後続メッセージでは同じ `thread` と `resource` 識別子を使用する必要があります。
- **`resumeSchema` の定義**：network がユーザーのメッセージからデータを抽出できるよう、Tool に `resumeSchema` を定義する必要があります。

|       | 手動（`resumeNetwork`）                | 自動（`autoResumeSuspendedTools`）    |
| ----- | ---------------------------------- | --------------------------------- |
| 最適な用途 | 承認ボタンを備えたカスタム UI                   | チャット形式のインターフェース                   |
| 制御    | 再開のタイミングとデータを完全に制御                 | network がユーザーのメッセージからデータを抽出       |
| 設定    | 一時停止チャンクを処理し、`resumeNetwork` を呼び出す | フラグを設定し、Tool に `resumeSchema` を定義 |

## 関連項目

- [Supervisor Agent](https://mastra.zisheng.pro/ja/docs/capabilities/subagents)
- [移行：`.network()` から Supervisor Agent へ](https://mastra.zisheng.pro/ja/guides/migrations/network-to-supervisor)