Agent.network()
.network() 方法可啟用多 Agent 協作與路由。此方法接受訊息及選用的執行選項。
Deprecated
.network() primitive 已棄用,並將於未來的主要版本中移除。請改用搭配 agent.stream() 或 agent.generate() 的 supervisor Agent。升級方式請參閱遷移指南。
使用範例「使用範例」的直接連結
import { Agent } from '@mastra/core/agent'
import { agent1, agent2 } from './agents'
import { workflow1 } from './workflows'
import { tool1, tool2 } from './tools'
const agent = new Agent({
id: 'network-agent',
name: 'Network Agent',
instructions: 'You are a network agent that can help users with a variety of tasks.',
model: 'openai/gpt-5.6-sol',
agents: {
agent1,
agent2,
},
workflows: {
workflow1,
},
tools: {
tool1,
tool2,
},
})
await agent.network(`
Find me the weather in Tokyo.
Based on the weather, plan an activity for me.
`)
參數「參數」的直接連結
messages:
string | string[] | CoreMessage[] | AiMessageType[] | UIMessageWithMetadata[]
要傳送給 Agent 的訊息。可以是單一字串、字串陣列或結構化訊息物件。
options?:
MultiPrimitiveExecutionOptions
network 流程的選用設定。
MultiPrimitiveExecutionOptions
maxSteps?:
number
執行期間最多可執行的步驟數。
abortSignal?:
AbortSignal
用來中止 network 執行的 signal。中止時,network 會停止路由、取消所有進行中的子 Agent、Tool 或 Workflow 執行,且不會將部分結果儲存至記憶體。
onAbort?:
(event: { primitiveType: string; primitiveId: string; iteration: number }) => void | Promise<void>
network 中止時觸發的 callback。它會收到一個 event,其中包含中止發生時正在執行之 primitive 的類型與 ID。
memory?:
object
記憶體設定。這是管理記憶體的建議方式。
object
thread:
string | { id: string; metadata?: Record<string, any>, title?: string }
對話 thread,可以是字串 ID,或包含
id 與選用 metadata 的物件。resource:
string
與 thread 關聯之使用者或 resource 的識別碼。
options?:
MemoryConfig
記憶體行為設定,例如訊息歷程與語意回想。
tracingContext?:
TracingContext
用於建立子 span 及新增 metadata 的 Tracing context。使用 Mastra 的 Tracing 系統時會自動注入。
TracingContext
currentSpan?:
Span
目前的 span,用於建立子 span 及新增 metadata。可用來在執行期間建立自訂子 span 或更新 span 屬性。
tracingOptions?:
TracingOptions
Tracing 設定選項。
TracingOptions
metadata?:
Record<string, any>
要新增至根 Trace span 的 metadata。適合用來加入使用者 ID、session ID 或功能旗標等自訂屬性。
requestContextKeys?:
string[]
要擷取為此 Trace metadata 的其他 RequestContext key。巢狀值支援點號表示法(例如 'user.id')。
traceId?:
string
此執行作業要使用的 Trace ID(1 至 32 個十六進位字元)。若提供此值,這個 Trace 會成為指定 Trace 的一部分。
parentSpanId?:
string
此執行作業要使用的父 span ID(1 至 16 個十六進位字元)。若提供此值,根 span 會建立為此 span 的子項。
tags?:
string[]
要套用至此 Trace 的標籤。可用這些字串標籤將 Trace 分類及篩選。
telemetry?:
TelemetrySettings
串流期間的 OTLP telemetry 收集設定(並非 Tracing)。
TelemetrySettings
isEnabled?:
boolean
啟用或停用 telemetry。此功能仍為實驗性質,因此預設停用。
recordInputs?:
boolean
啟用或停用輸入記錄。預設為啟用。若要避免記錄敏感資訊,您可以停用輸入記錄。
recordOutputs?:
boolean
啟用或停用輸出記錄。預設為啟用。若要避免記錄敏感資訊,您可以停用輸出記錄。
functionId?:
string
此函式的識別碼,用來依函式將 telemetry 資料分組。
modelSettings?:
CallSettings
Model-specific settings like temperature, maxOutputTokens, topP, etc. These settings control how the language model generates responses.
temperature?:
number
Controls randomness in generation (0-2). Higher values make output more random.
maxOutputTokens?:
number
Maximum number of tokens to generate in the response. Note: Use maxOutputTokens (not maxTokens) as per AI SDK v5 convention.
maxRetries?:
number
Maximum number of retry attempts for failed requests.
topP?:
number
Nucleus sampling parameter (0-1). Controls diversity of generated text.
topK?:
number
Top-k sampling parameter. Limits vocabulary to k most likely tokens.
presencePenalty?:
number
Penalty for token presence (-2 to 2). Reduces repetition.
frequencyPenalty?:
number
Penalty for token frequency (-2 to 2). Reduces repetition of frequent tokens.
stopSequences?:
string[]
Stop sequences. If set, the model will stop generating text when one of the stop sequences is generated.
structuredOutput?:
StructuredOutputOptions
從 network 結果生成具型別結構化輸出的設定。
StructuredOutputOptions
schema:
ZodSchema | JSONSchema7
用來驗證輸出的 schema。可以是 Zod schema 或 JSON Schema。
model?:
MastraModelConfig
用來生成結構化輸出的模型。預設使用 Agent 的模型。
instructions?:
string
用來生成結構化輸出的自訂指示。
runId?:
string
此次生成 run 的唯一 ID,適合用於追蹤與偵錯。
requestContext?:
RequestContext
用於相依性注入與情境資訊的 Request Context。
traceId?:
string
啟用 Tracing 時,與此執行作業關聯的 Trace ID。可用來關聯 log 及對執行流程進行偵錯。
spanId?:
string
啟用 Tracing 時,與此執行作業關聯的根 span ID。可用於 span 層級的查詢與關聯。
onStepFinish?:
(event: any) => Promise<void> | void
子 Agent 執行中的每個 LLM 步驟完成後觸發的 callback。它會收到步驟詳細資料,包括完成原因與 token 使用量。
onError?:
({ error }: { error: Error | string }) => Promise<void> | void
子 Agent 執行期間發生錯誤時觸發的 callback。
回傳值「回傳值」的直接連結
stream:
MastraAgentNetworkStream<NetworkChunkType>
擴充 ReadableStream<NetworkChunkType> 並加入 network 專用屬性的自訂 stream
status:
Promise<RunStatus>
解析為目前 Workflow run 狀態的 promise
result:
Promise<WorkflowResult<TState, TOutput, TSteps>>
解析為最終 Workflow 結果的 promise
usage:
Promise<{ promptTokens: number; completionTokens: number; totalTokens: number }>
解析為 token 使用統計資料的 promise
object:
Promise<OUTPUT | undefined>
解析為結構化輸出物件的 promise。只有提供 structuredOutput 選項時才可用。若未指定 schema,則解析為 undefined。
objectStream:
ReadableStream<Partial<OUTPUT>>
結構化輸出生成期間的部分物件 stream。適合用來在生成過程中串流部分結果。
結構化輸出「結構化輸出」的直接連結
如果需要 network 提供經過驗證且具型別的結果,請使用 structuredOutput 選項。任務完成後,network 會生成符合您 schema 的回應。
import { z } from 'zod'
const resultSchema = z.object({
summary: z.string().describe('A brief summary of the findings'),
recommendations: z.array(z.string()).describe('List of recommendations'),
confidence: z.number().min(0).max(1).describe('Confidence score'),
})
const stream = await agent.network('Research AI trends and summarize', {
structuredOutput: {
schema: resultSchema,
},
})
// Consume the stream
for await (const chunk of stream) {
// Handle streaming events
}
// Get the typed result
const result = await stream.object
// result is typed as { summary: string; recommendations: string[]; confidence: number }
console.log(result?.summary)
console.log(result?.recommendations)
串流部分物件「串流部分物件」的直接連結
您也可以在部分物件生成時進行串流:
const stream = await agent.network('Analyze data', {
structuredOutput: { schema: resultSchema },
})
// Stream partial objects
for await (const partial of stream.objectStream) {
console.log('Partial result:', partial)
}
// Get final result
const final = await stream.object
chunk 類型「chunk 類型」的直接連結
使用結構化輸出時,還會發出其他 chunk 類型:
network-object:串流期間隨部分物件一併發出network-object-result:隨最終結構化物件一併發出
中止 network「中止 network」的直接連結
使用 abortSignal 取消執行中的 network。中止時,network 會停止路由、取消所有進行中的子 Agent、Tool 或 Workflow 執行,且不會將部分結果儲存至記憶體。
const controller = new AbortController()
// Abort after 30 seconds
setTimeout(() => controller.abort(), 30_000)
const stream = await agent.network('Research this topic thoroughly', {
abortSignal: controller.signal,
onAbort: ({ primitiveType, primitiveId, iteration }) => {
console.log(`Aborted ${primitiveType} "${primitiveId}" at iteration ${iteration}`)
},
})
for await (const chunk of stream) {
if (
chunk.type === 'routing-agent-abort' ||
chunk.type === 'agent-execution-abort' ||
chunk.type === 'tool-execution-abort' ||
chunk.type === 'workflow-execution-abort'
) {
console.log('Network was aborted')
}
}