Mastraを用いたAIエージェントのバッチ処理の実装例

多数のWebサイトに対し、AIエージェントによる定型作業を実施するMastraを用いた実装例を示す。

• 調査対象のサイトの管理や調査結果の記録はGoogleスプレッドシートで行う
• Playwright MCPを用いてAIエージェントがブラウザ操作を行う
• BRAVE Search MCPを用いて必要に応じてWeb検索を行う
• Mastraにより、AIエージェントとワークフローの実装、上記ツール群との統合を行う

動作の様子

以下の動画で動作の様子を示す。時間がかかるため8倍速としている。

この例ではAIエージェントがGoogleスプレッドシートに示した3つのニュースサイトに順次アクセスし、「アクセスランキング」のセクションがあるか確認する。もしサイト名とURLに違いがあればWeb検索を用いて訂正し、確認した結果をGoogleスプレッドシートに記入する。

調査の内容はAIへのプロンプトと、Googleスプレッドシートで管理するデータスキーマでカスタマイズできる。

プログラムを動作させるまで

プロジェクトをgit cloneした後、以下の手順で動作を確認できる。

モジュールのインストール

pnpm install
# yarn install

環境変数ファイルの複製

1. .env.example を .env.development として複製する

Googleスプレッドシートとサービスアカウントの用意

タスクおよび結果管理用のスプレッドシートと、プログラムから編集するためのサービスアカウントを用意する。

1. 次のスプレッドシートを自身のドライブに複製する https://docs.google.com/spreadsheets/d/18zsKxNYNU7uzq2YD2_YaHB3eVT53hch-MFR2tl-rtiw/edit?usp=sharing
2. GCPでサービスアカウントを作成し(権限設定は不要)、JSON形式の鍵を任意のディレクトリに保存する(例 /Users/xxxx/service-account.json)
3. スプレッドシートをサービスアカウントのメールアドレス(例 spreadsheet-access@ideamans.iam.gserviceaccount.com)に、編集者として共有する
4. .env.development に次の変数を設定する
   • GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS= にJSON鍵のパス(例 /Users/xxxx/service-account.json)
   • GOOGLE_SPREADSHEET_ID= に複製したスプレッドシートのID(例 18zsKxNYNU7uzq2YD2_YaHB3eVT53hch-MFR2tl-rtiw)

Gemini APIキーの設定

1. AI Studio でGeminiのAPIキーを取得する
2. .env.development に GOOGLE_GENERATIVE_AI_API_KEY= としてAPIキーを設定する

Brave Web Search APIキーの設定

1. Brave Web Search API)のAPIキーを取得する
2. .env.development に BRAVE_API_KEY= としてAPIキーを設定する。

Mastraサーバーの起動

MastraのPlayground UIを起動する。

pnpm dev
# yarn dev

ワークフローを開く。

http://localhost:4111/workflows/batchWorkflow/graph

Triggerボタンを押すと次の処理が始まる。

1. Googleスプレッドシートから未処理のドキュメントを取得する
2. PlayWright MCP経由のブラウザで対象URLを開く
3. 開いたページが名前と一致するか確認し、一致しない場合はWeb検索を用いて訂正する
4. 開いたページにアクセスランキングがあるか判定する
5. アクセスランキングの有無とアクセスランキングの名称をGoogleスプレッドシートに書き込む
6. 上記の処理を未処理のドキュメントがなくなるまで繰り返す

リトライするには

状態の列が空だと未処理だと判定している。

Googleスプレッドシートで、状態、アクセスランキングの有無、アクセスランキングの名称の列の値を削除してTriggerボタンを押すと、一連の処理を再実行できる。

調査内容をカスタマイズするには

コメントにキーワード「改造ポイント」を記した。以下のファイルを変更することで、異なる調査にも転用できる。

AIエージェントの動作 src/mastra/agents/survey.ts

このファイルにAIエージェントの挙動を示したシステムプロンプトがある。

これをカスタマイズすることで調査内容を変更できる。

ドキュメントのフォーマット src/mastra/tools/documents.ts

dataSchemaがGoogleスプレッドシートのフィールド構造と、プログラム上におけるデータ構造とを揃えている。

AIエージェントのシステムプロンプトの変更はGoogleスプレッドシートのフォーマットにも関係する。

シートの1行目とこのスキーマを揃えて変更することで、記録するドキュメントのスキーマを変更できる。

なお、headersスクリプトでdataSchemaのフィールドをタブ区切りテキストで出力できる。

pnpm headers
# yarn headers

プロンプトと更新データ src/mastra/workflows/batch.ts

それぞれのサイトごとの処理に必要なプロンプトと、調査結果をGoogleスプレッドシートに書き込む際のデータ構造はこのファイルで変更する。

プロンプトの変更は少ないと思われるが、ドキュメントのフォーマット変更は更新データの変更を伴う。

他のモデルを使うには

このプログラムでは安価なgemini-2.0-flash-001を指定しているが、Function Callingと構造化出力に対応したLLMであれば代替できる。

他のモデルを利用するには以下のファイルを更新する。

• .env.development モデル向けのAPIキーを設定
• src/mastra/agents/models.ts 候補となるモデルの一覧
• src/mastra/agents/survey.ts 調査エージェントのモデルを指定
• src/mastra/agents/structure.ts 調査結果の構造化エージェントのモデルを指定