Mastra

评估评分代理在更改进入生产环境之前运行可重复检查。指标跟踪每个生产代理运行的延迟、成本、模型调用和工具使用情况。数据集将追踪和用户反馈捕获到版本化数据集中，以进行可重复评估。追踪从一个可搜索的时间线上检查每个模型调用、工具调用和交接。信号订阅代理线程以外部资源，并将网络钩子或轮询事件路由到通知信号。

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评估评分代理在更改进入生产环境之前运行可重复检查。指标跟踪每个生产代理运行的延迟、成本、模型调用和工具使用情况。数据集将追踪和用户反馈捕获到版本化数据集中，以进行可重复评估。追踪从一个可搜索的时间线上检查每个模型调用、工具调用和交接。信号订阅代理线程以外部资源，并将网络钩子或轮询事件路由到通知信号。

Mastra 是一个开源 TypeScript 框架，用于构建 AI 驱动的应用程序和代理。Mastra 提供代理、工作流、记忆、工作区和可观测性，使开发者能够从想法到实现。Mastra 与前端和后端框架如 React、Next.js 和 Node 集成，或者可以作为独立服务器部署。

Mastra 是一个用于构建 AI 代理和 AI 驱动应用程序的 TypeScript 框架。Mastra 代理使用 LLM 和工具来解决开放性任务，推理目标，决定使用哪些工具，并在模型发出最终答案或满足可选停止条件之前内部迭代。Mastra 还提供工作流、记忆、工作区和可观测性，以支持完整的代理开发生命周期。

Mastra 支持构建结合语言理解、推理和行动以解决现实任务的 AI 驱动应用程序。Mastra 的用例包括用于客户支持、入职或内部查询的对话代理，用于编码、法律、金融、研究或创意工作的领域特定协作者，触发、路由和完成多步骤流程的工作流自动化，以及分析数据并提供可操作建议的决策支持工具。

Mastra 的模型路由通过一个标准接口连接到 90 多个供应商。Mastra 支持来自 OpenAI、Anthropic、Gemini 等的模型，允许开发者通过单一 API 使用不同的 AI 供应商。

Mastra 的基于图的工作流引擎协调复杂的多步骤流程，并对执行有明确的控制。Mastra 工作流使用直观的语法进行控制流，包括 .then()、.branch() 和 .parallel() 方法。Mastra 工作流还支持人机协作功能，允许开发者暂停工作流并等待用户输入或批准后再继续。Mastra 使用存储来记住执行状态，因此工作流可以无限期暂停并在离开的地方恢复。

Mastra 的记忆系统提供对话历史、从 API、数据库和文件中检索数据，以及类似人类的工作记忆和语义记忆，使代理行为保持连贯。开发者可以通过将消息历史与外部数据源的检索相结合，向 Mastra 代理提供正确时间的正确上下文。

Mastra 支持编写 Model Context Protocol (MCP) 服务器，通过 MCP 接口暴露代理、工具和其他结构化资源。使用 Mastra 构建的 MCP 服务器可以被任何支持该协议的系统或代理访问。

Mastra 包含内置评分器和可观测性工具，持续观察、测量和优化代理性能。Mastra 支持使用模型评分、规则基础和统计方法评估代理输出，并提供自定义评估以跟踪代理随时间的表现。Mastra 的可观测性功能通过支持外部可观测性平台来追踪代理调用和令牌使用。Mastra 还提供防护措施来处理输入和输出，帮助防止提示注入并清理响应。

Mastra 应用程序可以部署到任何 Node.js 兼容环境中。Mastra 包含 Vercel、Netlify 和 Cloudflare 的可选内置部署器，以自动化部署过程。开发者也可以将 Mastra 作为由 Hono 提供支持的独立服务器部署，将其与现有的 Web 框架如 Next.js 集成，或使用他们现有的 Hono、Express、Fastify 或任何其他服务器应用。

Mastra 是专为 TypeScript 设计的，围绕已建立的 AI 模式设计，为 TypeScript 开发者提供开箱即用的构建 AI 应用程序所需的一切。Mastra 将代理和工作流直接打包到现有的 React、Next.js 和 Node.js 应用中，或作为独立端点发布。Mastra 在一个模块化框架中提供一套完整的 AI 原语，包括工作流、代理、工作区和可观测性。

Mastra 的核心框架在 Apache 2.0 许可证下是开源的。企业功能在 Mastra 企业许可证下是源代码可用的。Mastra 可以免费开始，没有座位或使用层级。

Mastra 是一个多功能工具，适用于数据分析、自动化任务处理以及系统集成等场景。它可以帮助用户提高工作效率，减少重复性操作。

Mastra 支持多种技术栈和平台，包括但不限于 Python、JavaScript 和 REST API 集成，能够与主流操作系统和云服务兼容。

虽然 Mastra 提供了图形化界面以降低使用门槛，但为了充分发挥其功能，建议用户具备一定的编程基础，特别是对脚本语言和 API 调用的理解。