MastraでAIエージェントを構築：初のソーシャルメディア自動投稿ツール開発ガイド

はじめに：AIエージェント開発ワークショップへようこそ

本日は、Mastraを活用して初めてのAIエージェントを構築するためのワークショップにご参加いただきありがとうございます。このセッションの主な目的は、AIエージェントとは何かを明確に理解し、最終的にはソーシャルメディア投稿エージェントを実際にコーディングすることです。

私、アレックスは、Mastraにわずか3ヶ月前に参加したばかりですが、その間にAIエージェントに関する多くの知識を吸収してきました。この新しい分野は急速に進化しており、私もチームと共に多くの学びを得てきました。本ワークショップでは、その学びを皆さんに効率的にお伝えし、具体的な価値を提供することを目指しています。

本ワークショップはライブ形式で開催され、皆さんの疑問に答え、興味に合わせた内容に調整する機会を大切にしています。ご質問がある場合は、Q&A機能をご利用ください。質問リストを整理し、休憩中にまとめてお答えいたします。

AIエージェントとは何か？その本質的な定義

「AIエージェントとは何か」という問いは、開発者やコミュニティの間で常に議論の的となっています。インターネットで検索すると、少なくとも5つの異なる定義が見つかることも珍しくありません。そこで、本ワークショップでは最も理解しやすい定義を提示し、それがどのように現実で機能するかを解説します。

AIエージェントの定義:

AIエージェントとは、大規模言語モデル（LLM）を基盤とし、ツールやシステム指示と連携して、オープンエンドな目標に向かって自律的に作業を進めるエンティティです。システム指示に導かれ、エージェントはタスクへのアプローチ方法を動的に決定し、各ステップの理由を推論し、いつツールを呼び出すかを判断し、そしていつ停止すべきかを決定します。

この定義だけでは抽象的に聞こえるかもしれませんが、皆さんがすでに使用しているかもしれないエージェントを振り返ることで、より深く理解できるでしょう。

伝統的なソフトウェアとの違い

従来のソフトウェアでは、事前に定義された経路を進み、条件付きロジックを使ってどの関数を呼び出すかを決定します。しかし、AIエージェントにはそのような事前定義されたロジックはありません。エージェント自身が「脳」となり、オープンエンドな目標を達成するために次に何をすべきかを動的に決定するのです。

身近なAIエージェントの例

1. 生成型プログラミングツール（CursorやClaude Codeなど）

これらのツールは、開発者が日常的に使用するジェネレーティブなプログラミングアシスタントです。

• タスクの付与: ユーザーは「コードを削除して」「新機能を追加して」といったタスクを与えます。
• LLMとツールの活用: エージェントはLLMを使用し、コードファイルの読み書き、Gitコミットの実行などの様々なツールを駆使します。
• システム指示によるガイド: 「あなたは役立つコーディングアシスタントです。あなたのタスクはこれです」といったシステム指示によって、LLMは一般的な方向性を示されます。
• オープンエンドな目標: エージェントがロードされた時点では、具体的に何をすべきかは決まっていません。コードの削除、追加、更新、機能のリファクタリングなど、ユーザーの多様な要求に対して動的に対応します。これは、従来のソフトウェアとは異なり、事前に固定されたパスが存在しないことを意味します。

2. Web調査ツール

Web調査ツールもまた、身近なAIエージェントの一例です。

• 広範なクエリ: ユーザーは「2025年のロンドンに最適な通勤用自転車は何か？」のような広範な質問を与えます。
• LLMとWebツール: エージェントはLLMを使用し、ウェブを検索・クロールするツールを呼び出します。
• システム指示: 「役立つ包括的なレポートを作成する」といったシステム指示が、エージェントを最終的な成果へと導きます。
• 動的な経路: ここでも、エージェントには事前に決められたパスはありません。与えられたクエリに基づいて、情報収集、分析、レポート作成のプロセスを動的に決定し、実行します。

Mastraを活用したソーシャルメディア投稿エージェントの構築

このワークショップのハイライトとして、私たちはMastraを使って、最終的にソーシャルメディア投稿エージェントをコーディングします。このエージェントのアイデアは、Hacker Newsから最新のニュースやホットな意見を探し出すことです。そして、大規模言語モデル（LLM）を利用して、気の利いた投稿を生成し、それをあたかも私自身の意見であるかのように発信します。

もし、このプロセスを大規模に自動化できれば、Blue SkyやX（旧Twitter）に継続的に投稿し、人々が常に自慢しているようなアフィリエイト収入を得ることも夢ではないかもしれません。果たして私たちがこれによって「リッチ＆有名」になれるかは分かりませんが、少なくとも非常に有用なエージェントを構築することには成功するでしょう。

このセッションでは、まず既存のエージェントのコードをツアー形式で見ていきます。これにより、エージェントの構造や動作原理を素早く理解できるはずです。その後、実際にキーボードを叩き、ライブコーディングを通じて、このソーシャルメディア投稿エージェントを構築していきます。私はAPIキーを誤って漏洩させたり、エラーに遭遇したりしないよう最善を尽くしますので、ぜひ一緒にコーディングを楽しんでください。今日のコードはワークショップ終了後にメールでお送りします。

私たちはこの出発点から、基本要素を調整して、インテリジェントで、もしかしたら利益を生むかもしれないソーシャルメディア投稿エージェントへと発展させていきます。

まとめ

本ワークショップでは、AIエージェントの基本的な定義から、Cursorのような生成型プログラミングツールやWeb調査ツールといった具体的な応用例を通じて、その本質的な機能を深く掘り下げました。従来のソフトウェア開発とは一線を画す、動的でオープンエンドな目標達成を目指すエージェントの可能性について理解を深めていただけたことと思います。

そして、Mastraを活用し、Hacker Newsから情報を収集し、LLMで魅力的な投稿を生成してソーシャルメディアに自動投稿するエージェントを構築するプロセスを通じて、AIエージェント開発の第一歩を踏み出します。この実用的な経験が、皆さんの今後のAI開発における大きな一歩となることを願っています。

参考動画

https://www.youtube.com/watch?v=_S4b6E1bNfQ