withMastra()

Mastra 프로세서 및/또는 Memory로 AI SDK Model을 래핑합니다.

사용예

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
  },
}

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

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

매개변수

model:

LanguageModelV2 | LanguageModelV3

모든 AI SDK v5 또는 v6 언어 Model(예: openai('gpt-5.4'), anthropic('claude-opus-4-6'))입니다.

options?:

WithMastraOptions

프로세서 및 Memory의 구성 객체입니다.

WithMastraOptions

inputProcessors?:

InputProcessor[]

LLM 호출 전에 실행할 입력 프로세서입니다.

outputProcessors?:

OutputProcessor[]

LLM 응답에 대해 실행할 출력 프로세서입니다.

memory?:

WithMastraMemoryOptions

Memory 구성입니다. 자동 메시지 기록 영속성을 활성화합니다.

WithMastraMemoryOptions

storage:

MemoryStorage

메시지 영속성을 위한 Memory 스토리지 도메인입니다. 복합 스토어에서 await storage.getStore('memory')를 사용하여 가져오세요.

threadId:

string

대화 영속성을 위한 스레드 ID입니다.

resourceId?:

string

리소스 ID(사용자/세션 식별자)입니다.

lastMessages?:

number | false

가져올 최근 메시지 수입니다. 비활성화하려면 false를 사용합니다.

semanticRecall?:

WithMastraSemanticRecallOptions

의미 기반 회상 구성(RAG 기반 Memory 검색)입니다.

workingMemory?:

MemoryConfig['workingMemory']

작업 Memory 구성(영구 사용자 데이터)입니다.

readOnly?:

boolean

읽기 전용 모드입니다. 새 메시지가 저장되지 않도록 합니다.

보고

다음과 호환되는 랩핑 ModelgenerateText, streamText, generateObject, 그리고streamObject.

스트리밍 동작

processOutputResult를 구현하는 출력 프로세서는 스트림이 완료된 후 실행됩니다. 메시지 기록과 의미 기반 회상을 영속화하려면 스트림을 끝까지 소비하세요.