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AI SDK

Vercel AI SDK を直接使用していて、Mastra の完全な Agent API に切り替えることなく Processor や Memory などの機能を追加したい場合は、withMastra() を使って任意の AI SDK モデルをこれらの機能でラップできます。既存の AI SDK コードを維持したまま、入出力処理、会話の永続化、コンテンツフィルタリングを追加する場合に便利です。

ヒント

Mastra を AI SDK UI（useChat() など）と組み合わせて使用する場合は、AI SDK UI ガイドを参照してください。

インストール
インストールへの直接リンク

withMastra() 関数を使用するには、@mastra/ai-sdk をインストールします。

npm install @mastra/ai-sdk@latest

例
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Processor を使用する
Processor を使用するへの直接リンク

Processor を使用すると、モデルに送信する前（processInput）とレスポンスを受信した後（processOutputResult）にメッセージを変換できます。この例では、各段階のメッセージ数を記録するログ Processor を作成し、OpenAI モデルをラップします。

src/example.ts
import { openai } from '@ai-sdk/openai'
import { generateText } from 'ai'
import { withMastra } from '@mastra/ai-sdk'
import type { Processor } from '@mastra/core/processors'

const loggingProcessor: Processor<'logger'> = {
  id: 'logger',
  async processInput({ messages }) {
    console.log('Input:', messages.length, 'messages')
    return messages
  },
  async processOutputResult({ messages }) {
    console.log('Output:', messages.length, 'messages')
    return messages
  },
}

const model = withMastra(openai('gpt-5.4'), {
  inputProcessors: [loggingProcessor],
  outputProcessors: [loggingProcessor],
})

const { text } = await generateText({
  model,
  prompt: 'What is 2 + 2?',
})

Memory を使用する
Memory を使用するへの直接リンク

Memory は、LLM の呼び出し前にストレージから過去のメッセージを自動的に読み込み、呼び出し後に新しいメッセージを保存します。この例では、会話履歴を永続化するために libSQL ストレージバックエンドを設定し、コンテキストとして直近 10 件のメッセージを読み込みます。

src/memory-example.ts
import { openai } from '@ai-sdk/openai'
import { generateText } from 'ai'
import { withMastra } from '@mastra/ai-sdk'
import { LibSQLStore } from '@mastra/libsql'

const storage = new LibSQLStore({
  id: 'my-app',
  url: 'file:./data.db',
})
await storage.init()

const memoryStorage = await storage.getStore('memory')

const model = withMastra(openai('gpt-5.4'), {
  memory: {
    storage: memoryStorage!,
    threadId: 'user-thread-123',
    resourceId: 'user-123',
    lastMessages: 10,
  },
})

const { text } = await generateText({
  model,
  prompt: 'What did we talk about earlier?',
})

Processor と Memory を使用する
Processor と Memory を使用するへの直接リンク

Processor と Memory は併用できます。入力 Processor は Memory が過去のメッセージを読み込んだ後に実行され、出力 Processor は Memory がレスポンスを保存する前に実行されます。

src/combined-example.ts
import { openai } from '@ai-sdk/openai'
import { generateText } from 'ai'
import { withMastra } from '@mastra/ai-sdk'
import { LibSQLStore } from '@mastra/libsql'

const storage = new LibSQLStore({ id: 'my-app', url: 'file:./data.db' })
await storage.init()

const memoryStorage = await storage.getStore('memory')

const model = withMastra(openai('gpt-5.4'), {
  inputProcessors: [myGuardProcessor],
  outputProcessors: [myLoggingProcessor],
  memory: {
    storage: memoryStorage!,
    threadId: 'thread-123',
    resourceId: 'user-123',
    lastMessages: 10,
  },
})

const { text } = await generateText({
  model,
  prompt: 'Hello!',
})
  • withMastra()：withMastra() の API リファレンス
  • Processor：入力 Processor と出力 Processor について
  • Memory：Mastra の Memory システムの概要
  • AI SDK UI：Mastra の Agent、Workflow、Network で AI SDK UI フックを使用する方法
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