在你的 SvelteKit 專案中整合 Mastra

本指南將帶你使用 Mastra 建立可呼叫 Tool 的 AI Agent，接著直接從路由匯入並呼叫 Agent，將它連接至 SvelteKit。

你將使用 AI SDK UI，建立美觀且可互動的聊天體驗。

開始之前
「開始之前」的直接連結

你需要受支援模型 Provider 的 API 金鑰。如果沒有偏好，請使用 OpenAI。
安裝 Node.js v22.13.0 或更新版本

建立新的 SvelteKit 應用程式（選用）
「建立新的 SvelteKit 應用程式（選用）」的直接連結

如果你已經有使用 Tailwind 的 SvelteKit 應用程式，請跳到下一個步驟。

npm
pnpm
Yarn
Bun

npx sv create mastra-svelte --template minimal --types ts --add tailwindcss="plugins:forms" --install npm

pnpm dlx sv create mastra-svelte --template minimal --types ts --add tailwindcss="plugins:forms" --install npm

yarn dlx sv create mastra-svelte --template minimal --types ts --add tailwindcss="plugins:forms" --install npm

bun x sv create mastra-svelte --template minimal --types ts --add tailwindcss="plugins:forms" --install npm

這會建立名為 mastra-svelte 的專案，但你可以替換成任何想要的名稱。Tailwind 是為了稍後設定樣式而加入。

初始化 Mastra
「初始化 Mastra」的直接連結

進入 SvelteKit 專案：

cd mastra-svelte

執行 mastra init。出現提示時，選擇 Provider（例如 OpenAI）並輸入金鑰：

npm
pnpm
Yarn
Bun

npx mastra@latest init

pnpm dlx mastra@latest init

yarn dlx mastra@latest init

bun x mastra@latest init

這會建立 src/mastra 資料夾，其中包含範例天氣 Agent 和下列檔案：

index.ts - Mastra 設定，包含記憶功能
tools/weather-tool.ts - 擷取指定位置天氣資訊的 Tool
agents/weather-agent.ts- 使用該 Tool 的天氣 Agent，並包含提示詞

在接下來的步驟中，你會從 SvelteKit 路由呼叫 weather-agent.ts。

安裝 AI SDK UI
「安裝 AI SDK UI」的直接連結

安裝 AI SDK UI 與 Mastra adapter：

npm
pnpm
Yarn
Bun

npm install @mastra/ai-sdk@latest @ai-sdk/svelte ai

pnpm add @mastra/ai-sdk@latest @ai-sdk/svelte ai

yarn add @mastra/ai-sdk@latest @ai-sdk/svelte ai

bun add @mastra/ai-sdk@latest @ai-sdk/svelte ai

建立聊天路由
「建立聊天路由」的直接連結

建立 src/routes/api/chat/+server.ts：

src/routes/api/chat/+server.ts
import type { RequestHandler } from './$types'
import { handleChatStream } from '@mastra/ai-sdk'
import { toAISdkV5Messages } from '@mastra/ai-sdk/ui'
import { createUIMessageStreamResponse } from 'ai'
import { mastra } from '../../../mastra'

const THREAD_ID = 'example-user-id'
const RESOURCE_ID = 'weather-chat'

export const POST: RequestHandler = async ({ request }) => {
  const params = await request.json()
  const stream = await handleChatStream({
    mastra,
    agentId: 'weather-agent',
    params: {
      ...params,
      memory: {
        ...params.memory,
        thread: THREAD_ID,
        resource: RESOURCE_ID,
      },
    },
  })

  return createUIMessageStreamResponse({ stream })
}

export const GET: RequestHandler = async () => {
  const memory = await mastra.getAgentById('weather-agent').getMemory()
  let response = null

  try {
    response = await memory?.recall({
      threadId: THREAD_ID,
      resourceId: RESOURCE_ID,
    })
  } catch {
    console.log('No previous messages found.')
  }

  const uiMessages = toAISdkV5Messages(response?.messages || [])

  return Response.json(uiMessages)
}

POST 路由會接收提示詞，並以 AI SDK 格式串流回傳 Agent 的回應；GET 路由則從記憶中擷取訊息記錄，讓使用者端重新載入時能還原 UI 狀態。

若要呼叫 GET handler，你需要建立 src/routes/+page.ts 檔案。它的 load() 函式會與 +page.svelte 一起執行。

src/routes/+page.ts
import type { UIDataTypes, UIMessage, UITools } from 'ai'
import type { PageLoad } from './$types'

export const load: PageLoad = async ({ fetch }) => {
  const response = await fetch('/api/chat')
  const initialMessages = (await response.json()) as UIMessage<unknown, UIDataTypes, UITools>[]
  return { initialMessages }
}

加入聊天 UI
「加入聊天 UI」的直接連結

將 src/routes/+page.svelte 替換為下列內容。

src/routes/+page.svelte
<script lang="ts">
  import { Chat } from '@ai-sdk/svelte';
  import { DefaultChatTransport, type ToolUIPart } from 'ai';

  let input = $state('');
  const { data } = $props();
  let messages = $derived(data.initialMessages)

  const chat = new Chat({
    transport: new DefaultChatTransport({
      api: '/api/chat'
    }),
    get messages() {
      return messages;
    }
  });

  function handleSubmit(event: SubmitEvent) {
    event.preventDefault();
    chat.sendMessage({ text: input });
    input = '';
  }

  const STATE_TO_LABEL_MAP: Record<ToolUIPart["state"], string> = {
    "input-streaming": "Pending",
    "input-available": "Running",
    // @ts-expect-error - Only available in AI SDK v6
    "approval-requested": "Awaiting Approval",
    "approval-responded": "Responded",
    "output-available": "Completed",
    "output-error": "Error",
    "output-denied": "Denied",
  };
</script>

<main class="max-w-3xl mx-auto p-6 size-full h-screen">
  <div class="flex flex-col h-full">
    <div class="flex-1 min-h-0 overflow-y-auto" data-name="conversation">
      <div data-name="conversation-content" class="flex flex-col gap-8">
        {#each chat.messages as message, messageIndex (messageIndex)}
          <div>
            {#each message.parts as part, partIndex (partIndex)}
              {#if part.type === 'text'}
                <div data-name="message" class={[message.role === 'user' && 'ml-auto justify-end', 'group flex w-full max-w-[95%] flex-col gap-2', message.role === 'user' ? 'is-user' : 'is-assistant']}>
                  <div data-name="message-content" class={["is-user:dark flex w-fit max-w-full min-w-0 flex-col gap-2 overflow-hidden text-sm",
      "group-[.is-user]:ml-auto group-[.is-user]:rounded-lg group-[.is-user]:bg-blue-100 group-[.is-user]:px-4 group-[.is-user]:py-3 group-[.is-user]:text-foreground",
      "group-[.is-assistant]:text-foreground"]}>
                    <div data-name="message-response" class="size-full [&>*:first-child]:mt-0 [&>*:last-child]:mb-0">
                      {part.text}
                    </div>
                  </div>
                </div>
              {:else if part.type.startsWith('tool-')}
                <div data-name="tool" class="not-prose mb-6 w-full rounded-lg border border-gray-300 shadow">
                  <details data-name="tool-header" class="w-full p-3 hover:cursor-pointer">
                    <summary class="font-medium text-sm">{(part as ToolUIPart).type.split("-").slice(1).join("-")} - {STATE_TO_LABEL_MAP[(part as ToolUIPart).state ?? 'output-available']}</summary>
                    <div data-name="tool-content" class="">
                      <div data-name="tool-input" class="space-y-2 overflow-hidden py-4">
                        <div class="font-medium text-muted-foreground text-xs uppercase tracking-wide">Parameters</div>
                        <pre class="w-full overflow-x-auto rounded-md border border-gray-300 bg-gray-50 p-3 text-sm"><code>{JSON.stringify((part as ToolUIPart).input, null, 2)}</code></pre>
                      </div>
                      <div data-name="tool-output" class="space-y-2 overflow-hidden py-4">
                        <div class="font-medium text-muted-foreground text-xs uppercase tracking-wide">{(part as ToolUIPart).errorText ? 'Error' : 'Result'}</div>
                        <pre class="w-full overflow-x-auto rounded-md border border-gray-300 bg-gray-50 p-3 text-sm"><code>{JSON.stringify((part as ToolUIPart).output, null, 2)}</code></pre>
                        {#if (part as ToolUIPart).errorText}
                          <div data-name="tool-error" class="text-red-600">
                            {(part as ToolUIPart).errorText}
                          </div>
                        {/if}
                      </div>
                    </div>
                  </details>
                </div>
              {/if}
            {/each}
          </div>
        {/each}
      </div>
    </div>
    <form class="w-full grid grid-cols-[1fr_auto] gap-6 shrink-0 pt-4" onsubmit={handleSubmit} data-name="prompt-input">
      <input name="chat-input" class="rounded-lg border border-gray-300 shadow h-10" placeholder="City name" bind:value={input} />
      <button class="bg-blue-600 text-white shadow-lg border border-blue-400 px-4 whitespace-nowrap rounded-lg text-sm font-medium transition-all disabled:pointer-events-none disabled:opacity-50 shrink-0 outline-none focus-visible:border-ring focus-visible:ring-ring/50 focus-visible:ring-[3px]" type="submit">Send</button>
    </form>
  </div>
</main>

此頁面會將 Chat 連接至 api/chat 端點，將提示詞傳送至該端點，並以分段串流方式回傳回應。

它會使用自訂訊息和 Tool 元件算繪回應文字。

測試你的 Agent
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使用 npm run dev 執行 SvelteKit 應用程式
在 http://localhost:5173 開啟聊天介面
試著詢問天氣。如果 API 金鑰設定正確，你會收到回應

後續步驟
「後續步驟」的直接連結

恭喜你使用 SvelteKit 建立了 Mastra Agent！🎉

接下來，你可以使用自己的 Tool 和邏輯擴充專案：

深入了解 Agent
為 Agent 加入專屬的 Tool
為 Agent 加入類似人類的記憶

準備好後，進一步了解 Mastra 如何與 AI SDK UI 和 SvelteKit 整合，以及如何將 Agent 部署至任何地方：

將 Mastra 與 AI SDK UI 整合
將 Agent 部署至任何地方
試用非官方 Svelte AI Elements

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初始化 Mastra「初始化 Mastra」的直接連結

安裝 AI SDK UI「安裝 AI SDK UI」的直接連結

建立聊天路由「建立聊天路由」的直接連結

加入聊天 UI「加入聊天 UI」的直接連結

測試你的 Agent「測試你的 Agent」的直接連結

後續步驟「後續步驟」的直接連結