Mastra - TypeScript-AI-Agenten-Framework

• Ein opinionated Framework auf TypeScript-Basis, um AI-Anwendungen und -Funktionen schnell zu entwickeln
• Bietet die wichtigsten Funktionen für die AI-Entwicklung, darunter Workflows, Agenten, RAG, Integrationen und Evals
• Kann lokal oder in einer serverlosen Cloud-Umgebung ausgeführt werden

Hauptmerkmale

• LLM Models : Unterstützt über das Vercel AI SDK verschiedene LLM-Anbieter wie OpenAI, Anthropic und Google Gemini über eine einheitliche Schnittstelle. Modellauswahl und Streaming lassen sich frei festlegen
• Agents : Agents sind ein System, das Sprachmodelle dabei unterstützt, die Reihenfolge von Aktionen selbst zu bestimmen. Sie stellen Tools, Workflows und synchronisierte Daten bereit, sodass bei Bedarf Funktionen aufgerufen oder Wissensdatenbanken genutzt werden können
• Tools : Tools sind TypeScript-Funktionen, die von Agenten oder Workflows ausgeführt werden können. Jedes Tool verfügt über ein Parameterschema, eine Executor-Funktion zur Implementierung der Logik sowie Zugriffsrechte auf integrierte Services
• Workflows : Workflows sind graphbasierte, langlebige State Machines. Sie können Wiederholungen, Verzweigungen, das Warten auf menschliche Eingaben, das Einbinden anderer Workflows, Fehlerbehandlung, Wiederholungsversuche und Parsing ausführen. Für jeden Schritt wird OpenTelemetry-Tracing angewendet
• RAG(Retrieval-Augmented Generation) : RAG ermöglicht den Aufbau einer Wissensdatenbank für Agenten. Über eine ETL-Pipeline werden Kontextinformationen durch Chunking, Embeddings und Vektorsuche bereitgestellt
• Integrations : In Mastra sind Integrationen automatisch generierte Type-safe API-Clients, mit denen sich Third-Party-Services als Tools oder Workflow-Schritte nutzen lassen
• Evals : Automatische Auswertung von LLM-Ergebnissen auf modellbasierte, regelbasierte und statistische Weise. Gibt standardisierte Scores zwischen 0 und 1 zurück, die für Leistungsvergleiche und Logging genutzt werden können

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Hacker-News-Kommentare

• Der Beispielcode ist nicht besonders interessant

  • Auf den ersten Blick wirkt es wie eine umständliche Art, in einer Abbildung einen Graphen darzustellen
  • Es ist nur ein einfacher "Workflow" und hängt nicht vom Ausführungsergebnis ab

• Ich bin sehr gespannt auf Mastra

  • Bei ElectricSQL werden wir an mehreren agentenbezogenen Aufgaben arbeiten, und Mastra fühlt sich wie ein frischer Wind an
  • Das Team ist außergewöhnlich stark — Sam war Mitgründer bei Gatsby, ich habe auch eng mit Shane und Abhi zusammengearbeitet und habe großes Vertrauen in ihre Produkt- und Engineering-Fähigkeiten

• Sieht toll aus! Kurze Frage: Plant ihr Unterstützung für SSE-MCP-Server?

  • Ich habe gesehen, dass Stdio unterstützt wird, und man kann einen Proxy betreiben, aber SSE wäre großartig

• Als Mastra-Nutzer bin ich zufrieden

  • Es findet die richtige Balance zwischen High-Level-Abstraktion und Low-Level-Kontrolle, wenn man sie braucht
  • Ich habe mir vor dem Einstieg mehrere Frameworks angesehen, und Mastra stach durch seine Klarheit und einfache Nutzung hervor

• Ich verstehe Agenten nicht wirklich

  • Ich verstehe nicht, warum man so tun sollte, als hätte man mehrere Persönlichkeiten, besonders wenn ohnehin alle dasselbe Modell verwenden
  • Ich frage mich, ob es Anwendungsfälle gibt, die man nicht mit einem einzelnen API-Aufruf an ein modernes LLM und einem passenden Prompt lösen kann
  • Ich frage mich, ob es darum geht, den Prompt aufzubauen und in mehrere Aufrufe aufzuteilen, um dem LLM präzisere Anweisungen zu geben
  • Ich frage nicht nach Function Calling

• Glückwunsch! Nebenfrage: Ist die Website auch OS?

  • Ich würde gern den Nav-Bar-Code "ausleihen"
  • Ich habe auf GitHub mehr als 300 Branches gefunden, konnte ihn im Repository aber nicht finden

• Dass es von Gatsby-Entwicklern gemacht wurde, ist eher ein Minus als ein Plus

  • Ich denke, das wird die nächste Software sein, die aufgegeben wird

• Hunderte ähnlicher Frameworks machen mehr oder weniger dasselbe

  • Denn ein Framework zu schreiben, das ein Modell und mehrere Tools orchestriert, ist einfach
  • Tatsächlich braucht man in den meisten Fällen gar kein Framework
  • Alle Frameworks konzentrieren sich auf Nebensächlichkeiten, das sieht man schon, wenn man in den Beispielbereich schaut
  • Das sind nur 5 % der Arbeit
  • Entwickler müssen die restlichen 95 % selbst ausfüllen, einschließlich vieler Aufgaben außerhalb des Framework-Umfangs

• Glückwunsch zum Launch

  • Ich habe festgestellt, dass ein unveränderter Wechsel von Prompts zwischen verschiedenen LLM-Anbietern zu Leistungseinbußen führt
  • Ich frage mich, wie Entwickler diese "Übersetzung" angehen, und denke, dass es in Evaluierungs-Frameworks Daten zu Best Practices geben könnte

• Ich habe Mastras Framework verwendet und über die Dokumentation alles darüber gelernt, wie Agenten funktionieren

  • Auch die Gründer sind sehr aktiv und helfen gern