[JS/TS] Mastra：开源TypeScript框架，让Web开发者也能构建AI智能体

Mastra 是一个开源的智能体 AI 框架，它允许 Web 开发者使用 TypeScript 构建 AI 智能体，而无需掌握 Python 知识。它提供了一系列核心功能，如代理、工作流、RAG、内存系统以及 Mastra Studio 等工具，旨在让前端开发者更轻松地进入 AI 领域，并支持多种前端和后端框架。

译自：Mastra empowers web devs to build AI agents in TypeScript
作者：Loraine Lawson

Python 曾主导了机器学习的早期阶段，但随着 AI 应用变得更加主流，技术栈的选择也在发生变化。最近发布的 Mastra 就是一个例子，它是一个开源的智能体 AI 框架，选择使用 TypeScript 而非 Python。

Mastra 的联合创始人兼全栈开发者 Sam Bhagwat 表示，如今的开发者对大型语言模型的内部运作机制兴趣相对较小，他们更关心如何基于这些模型来构建实际的应用程序。Sam Bhagwat 此前也以 Web 框架 Gatsby 的联合创始人身份而闻名。

他认为，开发者不必为了构建智能体而去学习 Python，因为构建智能体通常不需要像训练模型那样进行繁重的计算工作。

Bhagwat 解释道：“构建智能体通常不需要那种繁重的工作。问题的核心更多在于：‘我是否为我的智能体提供了正确的上下文？它是否有能力调用正确的工具来代表用户执行操作？我能否获取到正确的信息？’这其实更接近于传统的 Web 应用开发。”

他补充说，这正是前端开发者所擅长的领域。

“基本上，有一个庞大的全栈工程师社区被当前的工具生态忽略了，因为我们并不是真正的 Python 使用者。我们是 JavaScript/TypeScript 类型的人。我们想为这个社区打造一个出色的工具。” Bhagwat 说。

为什么选择 TypeScript？

Bhagwat 指出，TypeScript 已经成为现代产品团队中的一种默认语言。

“TypeScript 往往更适合 Web 应用开发，因为你的前端几乎总是用 JavaScript 或 TypeScript 编写。如果你的后端也用 TypeScript 编写，你就能获得更好的前后端集成体验。”

此外，它也为熟悉 TypeScript 的开发者打开了构建 人工智能 智能体的大门。事实上，GitHub 去年的数据表明，TypeScript 在平台上的使用量已经超越了 Python 和 JavaScript，成为了最常用的语言。GitHub 团队将这一转变称为“十多年来最重要的语言变迁”。

从 AI 智能体开始

Bhagwat 认为，智能体正在改变我们与互联网交互的方式。

“对于身处开发工具领域的人来说，这非常有趣，因为我们正在从一个由人类编写代码的世界，转向人们使用 Claude Code 或 Cursor 等 AI 辅助工具来编写代码的世界。这改变了很多事情。”

他观察到，越来越多的人开始将内部文档与 AI 结合使用。AI 智能体通常会寻找 Markdown 格式的内容。

“如果一个智能体正在浏览网页以寻找文档——假设它是一个编码智能体——它通常会寻找 Markdown 格式的内容，因此它会发送一个请求来获取 Markdown。现在，一些人甚至开始专门修改文档内容，为智能体添加特殊的指令，因为他们能够判断出访问者是谁。” 他解释说。

“…我们正在从一个由人类编写代码的世界，转向人们使用 Claude Code 或 Cursor 编写代码的世界。”
– Mastra 联合创始人 Sam Bhagwat

那么，对于 Web 开发者而言，学习构建 AI 智能体有多重要呢？

Bhagwat 看到越来越多的商业人士开始使用 AI 来编写解决方案，甚至训练他们自己的智能体。同时，前端云服务提供商 Vercel 的首席执行官、Next.js 的创建者 Guillermo Rauch 也曾发出警告，认为前端开发的下一次演进将聚焦于构建 AI 智能体。

目前，开发者们正通过个人副项目来探索和学习构建 AI 智能体。例如，Bhagwat 每周都需要列一份购物清单。为此，他构建了一个能够理解其家庭饮食偏好的智能体。他说，许多开发者都在启动类似的个人项目，以便在将来需要将这项技术部署到企业环境之前，先行了解和掌握它。

为了帮助开发者入门，Bhagwat 编写了一本名为《构建 AI 智能体原则》的电子书，旨在让开发者快速了解关于智能体以及如何使用 Mastra 进行构建的核心知识。该书可通过电子邮件注册免费下载。

他还撰写了第二本书《构建 AI 智能体模式》，同样可通过电子邮件注册获取。

Mastra 开箱即用的功能

Bhagwat 表示，如果你曾使用 Replit 构建过智能体，那么你已经间接使用过 Mastra 的部分技术。但让我们来看看这个完整框架能提供什么。

Mastra 提供了一些核心的框架原语。首先是 智能体，它们是使用大型语言模型、特定提示指令和工具来完成用户请求的自主代码单元。它还支持 工作流，允许开发者编排复杂的、多步骤的过程。当然，它还整合了 RAG 功能，内置支持数据同步、网络抓取和向量数据库管理。它提供了一个 MCP 服务器，允许用户向 AI 提供本地文档的副本。

该框架还具备短期和长期记忆系统，允许智能体在不同的对话线程和会话中记住上下文信息。

Mastra 用户还可以访问以下工具：

• Mastra Studio：一个本地开发者平台，Web 开发者可以在其中实时可视化、测试和调试智能体和工作流。
• 模型上下文协议客户端：允许开发者将智能体连接到预构建的工具，如 Google Sheets、GitHub 或内部数据库，而无需编写自定义集成代码。
• AI 追踪和可观测性：使开发者能够查看大型语言模型的推理过程，并提供令牌计数和执行步骤等详细信息。
• 评分器和评估器：这些工具使用模型评级或基于规则的指标来衡量 AI 智能体的性能和准确性，旨在帮助开发者在部署到生产环境之前优化提示词。

该公司还提供一个完全托管的云平台，实现零配置部署。

框架支持

Mastra 团队已经与一些主流的前端框架进行了集成，包括：

* Next.js
* SvelteKit
* Astro
* Remix
* Nuxt

在后端，它支持：

* Express
* Hono
* Elysia
* [Node.js](https://yunpan.plus/f/58-1)

Mastra 还与一些专门帮助 Web 开发者构建智能体前端体验的 UI 库集成，例如：

• CopilotKit：一个开源框架，帮助在现有应用程序中直接构建类 Copilot 的 AI 辅助体验。
• Assistant UI：一个开源的 TypeScript 和 React 库，帮助开发者构建高质量的 AI 聊天界面。

对于关注 AI 和 Web 开发交叉领域的开发者来说，像 Mastra 这样的工具代表了一个降低门槛的重要方向。如果你想了解更多类似的实践或与其他开发者交流，可以到 云栈社区 的相关板块看看。