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# AI シェフアシスタントを構築する

このガイドでは、手元にある食材で料理を作れるようユーザーを支援する「Chef Assistant」Agent を作成します。

Agent を作成し、Mastra に登録する方法を学びます。次に、ターミナルから Agent と対話して、さまざまなレスポンス形式を確認します。その後、Mastra のローカル API エンドポイントを介して Agent にアクセスします。

## 前提条件

- Node.js `v22.13.0` 以降がインストールされていること
- サポートされている[モデル Provider](https://mastra.zisheng.pro/ja/models) の API キー
- 既存の Mastra プロジェクト（新しいプロジェクトをセットアップするには、[インストールガイド](https://mastra.zisheng.pro/ja/guides/getting-started/quickstart)に従ってください）

## Agent を作成する

Mastra で Agent を作成するには、`Agent` クラスで定義してから Mastra に登録します。

1. 新しいファイル `src/mastra/agents/chefAgent.ts` を作成し、Agent を定義します。

   ```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. `src/mastra/index.ts` ファイルで Agent を登録します。

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

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

## Agent と対話する

要件に応じて、Agent と対話し、さまざまな形式でレスポンスを取得できます。以下の手順では、生成、ストリーミング、構造化出力の取得方法を学びます。

1. 新しいファイル `src/index.ts` を作成し、`main()` 関数を追加します。その中で Agent に送る質問を作成し、レスポンスをログに出力します。

   ```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()
   ```

   続いて、スクリプトを実行します。

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

   次のような出力が得られます。

   ```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. 前の例では、処理が進んでいる表示がないまま、レスポンスをしばらく待ったかもしれません。Agent がレスポンスを生成する過程を表示するには、代わりにレスポンスをターミナルへストリーミングします。

   ```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()
   ```

   続いて、スクリプトをもう一度実行します。

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

   次のような出力が得られます。今回は、大きな 1 つのブロックではなく、行ごとに読み進められます。

   ```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. Agent のレスポンスを人に見せるのではなく、コードの別の部分に渡したい場合があります。そのような場合、Agent は[構造化出力](https://mastra.zisheng.pro/ja/docs/agents/structured-output)を返す必要があります。

   `src/index.ts` を次のように変更します。

   ```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()
   ```

   スクリプトをもう一度実行すると、次のような出力が得られます。

   ```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.",
     ]
   }
   ```

## Agent サーバーを実行する

Mastra の API を介して Agent と対話する方法を学びます。

1. `mastra dev` コマンドを使用して、Agent をサービスとして実行できます。

   ```bash
   mastra dev
   ```

   登録済みの Agent と対話するためのエンドポイントを公開するサーバーが起動します。[Studio](https://mastra.zisheng.pro/ja/docs/studio/overview) では、UI から Agent をテストできます。

2. デフォルトでは、`mastra dev` は `http://localhost:4111` で実行されます。Chef Assistant Agent は次の場所で利用できます。

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

3. コマンドラインから `curl` を使用して Agent と対話できます。

   ```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?"
         }
       ]
     }'
   ```

   **レスポンス例：**

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