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Mastra

Mastra是由Gatsby团队打造的面向TypeScript开发者的开源智能体框架,核心定位是通过统一API和工具链,帮助开发者快速构建、测试、部署具备记忆、工具调用、工作流编排等能力的AI应用

Mastra是由Gatsby团队打造的面向TypeScript开发者的开源智能体框架,核心定位是通过统一API和工具链,帮助开发者快速构建、测试、部署具备记忆、工具调用、工作流编排等能力的AI应用。核心功能包括统一模型路由,支持一键切换多家大模型无需改动业务逻辑;内置完整RAG链路,可一站式实现文档向量化与检索;配套本地Playground支持实时调试,还能一键部署到多个Serverless平台。目标用户为TypeScript全栈开发者、AI应用开发人员、企业技术团队,可应用于企业知识问答机器人搭建、SaaS产品AI助理嵌入、多步骤业务流程自动化等多个场景。

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国内可访问编辑评分 3.5免费AI开发者工具热度第 73 / 542 名收录证明开发者认领
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适用对象
TypeScript全栈开发者(搭建AI应用)
主要功能
统一模型路由、智能体记忆系统
计费方式
免费
平台
API / 网页
已收录
2026.06.14(138 天)
阅读目录

编辑评测与站内热度

3.5

编辑综合评分

满分 5 分

热度人气58
内容完整93
社区口碑58
免费程度95
资料深度57
核验可信85

六维指标基于站内真实数据(热度、社区反馈、资料完整度、可达性核验等)综合评估,非用户投票。

全站热度排名

#1970

分类内排名

#73 / 542

累计站内点击

1

近 7 日点击

1

排名与点击为站内真实统计口径,反映 Toolifai 用户行为,非编辑评分。

Mastra是什么,怎么使用?

约 6 分钟

Mastra是由Gatsby团队打造的面向TypeScript开发者的开源智能体框架,核心定位是通过统一API和工具链,帮助开发者快速构建、测试、部署具备记忆、工具调用、工作流编排等能力的AI应用。核心功能包括统一模型路由,支持一键切换多家大模型无需改动业务逻辑;内置完整RAG链路,可一站式实现文档向量化与检索;配套本地Playground支持实时调试,还能一键部署到多个Serverless平台。目标用户为TypeScript全栈开发者、AI应用开发人员、企业技术团队,可应用于企业知识问答机器人搭建、SaaS产品AI助理嵌入、多步骤业务流程自动化等多个场景。

主要功能

  • 统一模型路由:开发者仅需编写一行代码,即可在OpenAI、Anthropic、Google、Ollama等不同大模型服务商之间切换,无需修改已编写的业务逻辑。该功能适配各厂商API差异,自动处理请求格式转换与异常重试,开发者无需单独适配不同模型的接口规范,可根据成本、效果需求灵活更换底层模型,降低模型切换的开发成本。
  • 智能体记忆系统:支持长期记忆存储、语义召回、会话线程管理三类能力,开发者无需自行搭建记忆存储结构。系统会自动记录智能体与用户的历史交互内容,可根据当前对话语义自动召回相关历历年下文,同时支持多会话线程独立隔离,让智能体能够记住不同用户的历史交互信息,提升对话连贯性与用户体验。
  • 工具与MCP调用:内置Zod运行时校验能力,开发者可快速封装REST接口、数据库、文件系统等外部能力为智能体可调用工具。只需按照规范编写函数逻辑与输入输出Schema,框架会自动完成参数校验、错误处理、调用日志记录,无需额外开发适配层,即可让智能体具备调用外部系统能力,扩展应用功能边界。
  • 工作流引擎:基于XState的图状状态机构建,支持顺序、并行、分支、循环、暂停/恢复等复杂流程配置。开发者通过可视化配置或代码定义工作流节点,可将大模型调用、工具执行、人工审核等不同环节按业务逻辑串接,框架自动处理节点流转与状态持久化,适合搭建多步骤的自动化业务流程,降低复杂逻辑的开发难度。
  • RAG完整链路:提供文档分块、向量化、存储、检索、重排一站式API,兼容Pinecone、pgvector等主流向量数据库。开发者上传文档后,框架自动完成文本预处理、向量化计算与存储,查询时自动执行检索与结果重排,无需自行对接不同向量库接口,也无需单独开发文档处理流程,可快速搭建基于私有知识库的检索增强应用。
  • 可观测与评估:自动采集OpenTelemetry全链路追踪数据,内置毒性、幻觉、相关性等多个AI应用评估指标,同时支持自定义评分脚本。开发者可查看每一次大模型调用、工具执行的详细日志与耗时,也可通过内置或自定义指标对智能体的输出质量进行批量评估,及时发现应用异常与效果问题,便于迭代优化。

怎么使用

  1. 第一步,安装框架CLI,在终端执行`npm create mastra@latest my-agent`命令,按照终端提示选择需要的组件与默认大模型服务商,完成项目初始化。第二步,配置服务密钥,在项目根目录的`.env`文件中写入`OPENAI_API_KEY`或其他大模型提供商的访问密钥,确保框架可以正常调用大模型服务。第三步,定义自定义工具,在`src/mastra/tools/`目录下,使用`createTool`函数编写工具逻辑与输入输出Schema,封装需要的外部系统调用能力。第四步,创建智能体实例,在`src/mastra/agents/`目录下,通过`new Agent`语法绑定指定模型、系统指令、已定义的工具与记忆配置,完成智能体核心逻辑搭建。第五步,注册实例入口,在`src/mastra/index.ts`文件中通过`new Mastra({ agents: { yourAgent } })`语句导出实例,完成核心代码编写。第六步,本地调试验证,执行`npm run dev`命令启动本地服务,打开`http://localhost:4111`进入Playground页面,与智能体对话测试功能是否符合预期。第七步,构建部署上线,执行`npm run build`命令生成部署产物,根据业务需求选择Vercel、Cloudflare等平台一键推送,或打包为Docker镜像部署到自有服务器。

适合什么人群

  • TypeScript全栈开发者(搭建AI应用)
  • AI应用开发工程师(开发智能体产品)
  • 企业技术团队(搭建内部知识问答系统)
  • SaaS产品开发者(嵌入AI助理功能)
  • HR技术负责人(开发自动化招聘流程)
  • 内容生产团队(搭建AI内容创作工具)

总结

这是一款专门面向TypeScript生态的开源智能体开发框架,由Gatsby团队研发,采用Apache 2.0开源协议,商业使用无限制。不同于其他语言的智能体框架,它深度适配JavaScript/TypeScript技术栈,开发者可以用熟悉的语法完成智能体开发,无需额外学习新的编程语言。框架将智能体开发所需的模型适配、记忆管理、工具调用、RAG能力、调试工具、部署链路全部集成在内,无需开发者对接零散的第三方工具,大大降低了AI应用的开发门槛。它还兼容Vercel AI SDK,可直接在React、Next.js、Astro、SvelteKit等主流前端框架中调用智能体能力,方便开发者将AI功能直接嵌入现有Web应用。对于熟悉TypeScript技术栈,想要快速落地AI智能体应用的开发者而言,该框架是一个值得尝试的选择,活跃的社区也能为开发过程中遇到的问题提供及时的支持。

价格与免费额度

Mastra采用完全开源免费的模式,所有核心功能均面向所有开发者开放,无功能限制,也无使用配额限制,个人与企业均可免费使用全部框架能力。官方不提供直接的付费版本,若企业需要定制化开发、技术支持、部署服务等增值服务,可联系官方团队协商定制服务方案,费用根据需求复杂度单独评估。建议个人开发者、中小型团队直接使用开源版本即可满足开发需求,有定制需求的大型企业可联系官方获取商业支持服务。

优点与不足

优点

  • 全链路能力集成,内置模型路由、记忆、RAG、可观测等能力,无需对接零散第三方工具
  • 深度适配TypeScript生态,支持主流前端框架调用,符合JS/TS开发者开发习惯
  • 开源协议友好,采用Apache 2.0协议,个人与商业使用均无授权限制
  • 部署链路完善,支持多平台一键部署,适配Serverless、边缘函数、Docker等多种部署形态
  • 配套本地调试工具,零配置即可启动Playground实时验证功能,提升开发效率

不足

  • 仅支持TypeScript技术栈,非JS/TS生态的开发者无法直接使用
  • 国内大模型适配覆盖较少,目前主要支持海外主流大模型服务商
  • 工作流引擎配置相对复杂,复杂业务流程的调试需要一定的学习成本
  • RAG能力的自定义程度有限,特殊的文档处理与检索逻辑需要额外二次开发

能帮你做的 8 件事

  1. 01统一模型路由
  2. 02智能体记忆系统
  3. 03工具与MCP调用
  4. 04工作流引擎
  5. 05开源AI框架场景的常用方案
  6. 06智能体开发场景的常用方案
  7. 07TypeScript全栈开发者(搭建AI应用)的日常效率工具
  8. 08零成本体验完整核心功能

更新历史

  • 页面资料核验与信息更新
  • Mastra 收录进 Toolifai 目录

常见问题

Mastra是否支持非TypeScript的开发语言?

目前Mastra是专门面向TypeScript生态打造的智能体框架,所有API与工具链均基于TypeScript设计,仅支持使用TypeScript或JavaScript进行开发,暂不支持Python、Java等其他开发语言。如果开发者使用其他技术栈,可选择对应生态的智能体框架,若希望使用Mastra的能力,需要基于Node.js环境搭建TypeScript开发环境,将智能体封装为接口供其他语言的服务调用。

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使用Mastra开发的应用可以商用吗?

Mastra采用Apache 2.0开源协议,该协议允许个人与企业免费使用、修改、分发框架代码,包括用于商业用途,无需向官方支付版权费用,也无需公开修改后的代码。仅需要在分发的产品中保留原框架的版权声明与协议说明即可。无论是个人开发者开发商业AI产品,还是企业搭建内部商用系统,都可以放心使用该框架,不存在版权风险。

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Mastra支持哪些大模型服务商?

官方内置支持OpenAI全系列模型、Anthropic Claude系列模型、Google Gemini系列模型、Ollama本地部署的各类开源大模型,同时支持开发者自定义模型适配器,对接其他大模型服务商的API。如果需要使用国内大模型,开发者可参照官方提供的适配器开发规范,自行编写对应模型的适配层,即可接入国内大模型服务,框架本身提供了完整的扩展能力。

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Mastra的RAG能力支持自定义文档处理规则吗?

Mastra内置了默认的文档分块、向量化、检索、重排逻辑,可满足大多数常规RAG场景的需求。同时也支持开发者自定义每个环节的处理规则,比如自定义文档分块的大小与分隔符、自定义向量化模型、自定义检索的匹配规则与权重、自定义重排算法,开发者可根据自身业务需求替换对应的处理模块,实现个性化的RAG链路。

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部署Mastra应用需要什么服务器配置?

Mastra应用的服务器配置需求取决于实际业务场景,如果是个人测试或小型应用,仅需1核2G内存的服务器即可运行,也可直接部署到Vercel、Cloudflare等免费的Serverless平台。如果是面向大量用户的商用应用,需要根据并发量调整配置,若使用本地大模型则需要额外配置GPU服务器,若调用第三方大模型服务则仅需普通CPU服务器即可运行,框架本身对资源的消耗较低。

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Mastra是否支持多智能体协作?

Mastra支持创建多个不同职责的智能体实例,同时可通过工作流引擎实现多个智能体之间的协作调度。开发者可定义不同智能体的分工,通过工作流节点将多个智能体的执行逻辑串接,比如一个智能体负责用户需求理解,一个负责工具调用,一个负责结果整理,框架会自动处理智能体之间的信息传递与流程流转,实现多智能体协同完成复杂任务。

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