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# ルーブリックスコアラー

**追加バージョン：** `@mastra/evals@1.3.0`

`createRubricScorer()` 関数は、ルーブリック（基準のチェックリスト）に照らして Agent の出力を採点する LLM-as-judge スコアラーを作成します。必須基準をすべて満たした場合のみ `1`、それ以外は `0` という**二値**スコアを返します。`reason` には各基準の判定が列挙されるため、Agent は修正箇所を正確に把握できます。

このスコアラーは [`isTaskComplete`](https://mastra.zisheng.pro/ja/reference/streaming/agents/stream) にそのまま組み込めるよう設計されています。`isTaskComplete` は `score === 1` を「タスク完了」とみなし、`reason` をフィードバックとして会話へ戻すため、Agent はルーブリックを満たすか `maxSteps` に達するまで反復します。

## パラメーター

**model** (`MastraModelConfig`): ルーブリックに照らして出力を採点する言語モデル。通常、採点には小型で低コストのモデルで十分です。

**criteria** (`RubricCriterion[] | string`): 採点に使用するルーブリック。文字列は改行区切りのチェックリストとして扱われます（各行が必須基準になります）。省略すると、実行時に request/additional context の rubric 値から読み取ります。値を解決できない場合、スコアラーは何もせず 1 を返します。

**options** (`RubricScorerOptions`): スコアラーの設定オプション

## `.run()` の戻り値

**score** (`number`): 必須基準をすべて満たす場合は 1、それ以外は 0（scale を乗算）。

**reason** (`string`): 満たした基準と満たしていない基準、およびその理由を列挙する基準ごとの説明。isTaskComplete がフィードバックとして会話へ戻すテキストです。

## isTaskComplete での使用

ルーブリックを一度定義してスコアラーを `isTaskComplete` に設定すると、Agent はルーブリックを満たすまで自己修正します。

```typescript
import { Agent } from '@mastra/core/agent'
import { createRubricScorer } from '@mastra/evals/scorers/prebuilt'

const supervisor = new Agent({
  id: 'supervisor',
  instructions: `You coordinate research and writing using specialized agents. Delegate to research-agent for facts, then writing-agent for content.`,
  model: 'openai/gpt-5.6-sol',
  agents: { researchAgent, writingAgent },
})

const rubricScorer = createRubricScorer({
  model: 'openai/gpt-5-mini',
  criteria: [
    { description: 'The response includes an analysis section' },
    { description: 'The response includes concrete recommendations' },
  ],
})

const stream = await supervisor.stream('Research AI in education', {
  maxSteps: 10,
  isTaskComplete: {
    scorers: [rubricScorer],
    strategy: 'all',
  },
})
```

## 文字列形式のルーブリック

改行区切りの文字列は基準として解析され、一般的なリスト記号（`-`、`*`、`1.`）は除去されます。各行が必須基準になります。

```typescript
const rubricScorer = createRubricScorer({
  model: 'openai/gpt-5-mini',
  criteria: `- All tests pass in the test suite
- The function is named find_duplicates and accepts a single list argument`,
})
```

## 任意の基準

基準を任意として指定すると、完了判定には影響させずに採点、報告できます。

```typescript
const rubricScorer = createRubricScorer({
  model: 'openai/gpt-5-mini',
  criteria: [
    { description: 'Includes an analysis section', required: true },
    { description: 'Includes citations', required: false },
  ],
})
```

## 実行ごとの動的ルーブリック

ファクトリに `criteria` を渡さない場合、スコアラーは実行時の request context、additional context、または入力から `rubric` 値を解決します。これにより、単一のスコアラーインスタンスを再作成せず、実行ごとに異なるルーブリックを採点できます。

```typescript
const rubricScorer = createRubricScorer({
  model: 'openai/gpt-5-mini',
})

await supervisor.stream('Write find_duplicates', {
  isTaskComplete: { scorers: [rubricScorer] },
  requestContext: {
    rubric: '- All tests pass\n- The function is named find_duplicates',
  },
})
```

ルーブリックを解決できない場合、スコアラーは `1` を返し、ループを妨げません。

## スコアリングの詳細

スコアラーは 2 つのフェーズで実行されます。

1. **採点**：判定モデルが各基準を個別に評価し、理由とともに基準ごとの判定（`satisfied` / それ以外）を返します。
2. **スコア**：必須基準がすべて `satisfied` の場合のみ `1`、それ以外は `0` です。必須として指定された基準がない場合、すべての基準を必須として扱います。

`reason` は結果を要約し、各基準とその判定を列挙します。そのため、不合格時には一般的な「もう一度試してください」ではなく、Agent に的確で有用なフィードバックを提供できます。

## 関連項目

- [stream() の isTaskComplete](https://mastra.zisheng.pro/ja/reference/streaming/agents/stream)
- [Supervisor Agent](https://mastra.zisheng.pro/ja/docs/capabilities/subagents)
- [createScorer](https://mastra.zisheng.pro/ja/reference/evals/create-scorer)