Mastra - Framework d'agent IA TypeScript

Mastra - Framework d’agent IA TypeScript

Mastra est un framework open-source TypeScript pour les agents IA et les workflows, construit par l’équipe derrière Gatsby. Alors que la plupart des frameworks d’agents sont d’abord en Python, Mastra cible l’écosystème JavaScript/TypeScript avec une sécurité de type complète : agents typés avec outils et mémoire, workflows durables exprimés sous forme de graphes avec branchement et suspend/resume, primitives RAG, évals intégrés, et un playground de développement local pour itérer sur les agents dans le navigateur.

Installation

Méthode	Commande
Créer un projet	`npm create mastra@latest`
Ajouter à un existant	`npm install @mastra/core`
Serveur de développement	`npm run dev` (playground à `localhost:4111`)
Fournisseur de modèle	`npm install @ai-sdk/openai` (utilise Vercel AI SDK)
Vérifier	ouvrir le playground

Définir un agent

import { Agent } from "@mastra/core/agent";
import { openai } from "@ai-sdk/openai";

export const supportAgent = new Agent({
  name: "support",
  instructions: "You are a concise support agent. Cite docs when possible.",
  model: openai("gpt-4o"),
  tools: { searchDocs },
});

const result = await supportAgent.generate("How do I rotate my API key?");
console.log(result.text);

Méthode	Fait
`.generate(input)`	Exécuter une fois et retourner le résultat
`.stream(input)`	Diffuser les tokens/étapes
`tools`	Outils typés que l’agent peut appeler
`memory`	Mémoire de conversation persistante

Outils

import { createTool } from "@mastra/core/tools";
import { z } from "zod";

export const searchDocs = createTool({
  id: "search-docs",
  description: "Search the product documentation",
  inputSchema: z.object({ query: z.string() }),
  outputSchema: z.object({ results: z.array(z.string()) }),
  execute: async ({ context }) => {
    return { results: await search(context.query) };
  },
});

Les schémas Zod donnent une sécurité de type end-to-end — les appels d’outils de l’agent sont validés et typés des deux côtés.

Workflows (graphes durables)

import { createWorkflow, createStep } from "@mastra/core/workflows";

const fetchData = createStep({ id: "fetch", execute: async () => ({ ... }) });
const analyze   = createStep({ id: "analyze", execute: async ({ inputData }) => ({ ... }) });

export const pipeline = createWorkflow({ id: "pipeline" })
  .then(fetchData)
  .then(analyze)
  .commit();

Caractéristique	Objectif
`.then()`	Étapes séquentielles
`.branch()`	Chemins conditionnels
`.parallel()`	Étapes concurrentes
`.dowhile()` / `.foreach()`	Boucles sur les données
Suspend/resume	Pause pour l’entrée humaine, reprendre plus tard
Exécution durable	Survit aux redémarrages

Mémoire

Type	Utiliser
Historique de conversation	Tours récents en contexte
Rappel sémantique	Recherche vectorielle sur les anciens messages
Mémoire de travail	Faits persistants sur l’utilisateur
Adaptateurs de stockage	LibSQL, Postgres, Upstash

Primitives RAG

Pièce	Fournit
Fragmentation de documents	Divisez les docs avec des stratégies configurables
Embeddings	Via les fournisseurs du SDK IA
Magasins vectoriels	pgvector, Pinecone, Qdrant, Chroma
Outil de récupération	Câblez la récupération dans un agent comme outil

Évals et observabilité

Capacité	Note
Évals intégrés	Pertinence des réponses, fidélité, toxicité, biais
Scoreurs personnalisés	Définissez vos propres métriques
Tracing	Traces compatibles OpenTelemetry
Playground	Inspectez les exécutions d’agents, outils, et mémoire localement

Déploiement

Cible	Note
Serveur Node	`mastra build` produit un serveur déployable
Vercel / Cloudflare / Netlify	Deployeurs officiels
Serverless	Workflows conçus pour les hôtes sans état

Mastra vs autres frameworks d’agents

Aspect	Mastra	LangGraph	CrewAI
Langage	TypeScript	Python	Python
Workflows	Graphe durable + suspend/resume	Graphe avec état	Équipes basées sur les rôles
Sécurité de type	Fort (Zod end-to-end)	Typage Python	Typage Python
Meilleur pour	Équipes TS/JS, apps web	Agents avec état complexe	Jeu de rôle multi-agent

L’équivalent TypeScript de LangGraph ; comparer avec CrewAI et AutoGen pour Python.