Mastra
Mastra AI · Programación
Mastra es un framework de código abierto en TypeScript para crear agentes de IA y aplicaciones con IA. Reúne agentes, workflows basados en grafos, memoria y enrutamiento de modelos entre decenas de proveedores, además de observabilidad, en una sola pila. Lo conectas a React, Next.js o Node, o lo ejecutas como servidor independiente. Si tu equipo ya escribe TypeScript, Mastra es un camino corto hacia un producto de IA que funciona.
Acerca de Mastra
Qué es Mastra
Mastra es un framework, no un constructor sin código. Es código. Tú sigues en el código y describes agentes, herramientas y workflows, y luego dejas que el framework se encargue de la fontanería que normalmente se reconstruye desde cero: llamar a los modelos, ejecutar herramientas, guardar el estado y rastrear lo que pasó.
La propuesta es concreta y honesta. La mayoría de los frameworks de IA son Python primero, y el soporte de JavaScript llega tarde. Mastra se escribió para TypeScript desde el primer día, así que tienes seguridad de tipos, autocompletado y comprobaciones en tiempo de compilación mientras armas tus agentes. Eso importa si eres desarrollador frontend o full-stack y no quieres aprender un segundo lenguaje para lanzar una función de IA.
El intercambio es que Mastra da por hecho que sabes programar. Para desarrolladores, eso está bien. Hay una CLI y un Studio local para revisar ejecuciones con clics, pero no hay lienzo de arrastrar y soltar para quien no programa, y algunas piezas más nuevas, como el constructor de agentes experimental, necesitan licencia empresarial para usarse en producción. Si buscas una herramienta visual para un equipo no técnico, esta no lo es.
Cómo empezar
- Instala la CLI con
npm create mastra@latesty elige una plantilla, desde un chatbot básico hasta una app de análisis de documentos. - Añade la clave de un proveedor de modelos, como una clave de OpenAI o Anthropic, a tu archivo de entorno.
- Define un agente en la carpeta
src/mastra/agentsy registra tus herramientas ensrc/mastra/tools. - Ejecuta
npm run devpara abrir el Studio local y probar el agente en el navegador. - Despliega el servidor de Mastra en tu propia infraestructura, o intégralo en una app existente de Next.js o Node.
Información del producto
Un vistazo rápido a los precios, las plataformas compatibles y el rendimiento de Mastra.
Ideal para
Los usuarios, tareas y casos de uso en los que esta herramienta encaja mejor.
Usuarios
- Desarrolladores de TypeScript y JavaScript
- Ingenieros full-stack y de frontend
- Startups que prototipan funciones de IA
Tareas
- Crear agentes autónomos
- Orquestar procesos de varios pasos
- Añadir memoria y contexto
- Monitorizar agentes en producción
Casos de uso
- Agentes de soporte al cliente que consultan pedidos y pasan el caso a una persona
- Copilotos de dominio para programación, derecho o investigación
- Publicar un servidor MCP
Funciones clave
Enrutamiento de modelos entre muchos proveedores
Mastra se conecta a decenas de proveedores de modelos mediante una sola interfaz, así que pasar de OpenAI a Anthropic o Gemini no obliga a reescribir tu código de integración. Cambias un modelo. Mantienes tu lógica. El sitio anuncia más de 90 proveedores, mientras que el README de GitHub señala más de 40, así que revisa la documentación actual antes de dar por hecho que un proveedor concreto está cubierto.
Workflows basados en grafos
Cuando el razonamiento libre de un agente es demasiado suelto, los workflows te dan control explícito. Encadenas pasos con .then(), ramificas con condiciones mediante .branch() y ejecutas trabajo en paralelo con .parallel(). Se lee como código porque es código. Eso mantiene depurables los procesos complejos de varios pasos.
Human-in-the-loop
Puedes suspender un agente o un workflow y esperar a que una persona apruebe o aporte datos antes de que siga. Mastra guarda el estado de ejecución, así que una ejecución pausada puede quedarse horas o días y retomarse exactamente donde se detuvo. Eso es lo que hace prácticas, y no frágiles, las automatizaciones con aprobación previa. Sin contexto perdido.
Gestión de memoria y contexto
Los agentes obtienen el historial de conversación y recuperación desde tus propias fuentes, como APIs, bases de datos y archivos. Mastra también ofrece una capa de memoria de trabajo y semántica para que un agente recuerde detalles relevantes a lo largo de una tarea larga. Tú controlas qué contexto entra en cada paso en lugar de volcar todo en el prompt.
Compatibilidad con servidores MCP
Mastra puede crear servidores del Model Context Protocol y exponer tus agentes y herramientas a cualquier sistema que hable el protocolo. Así tus herramientas internas se convierten en cosas que otros clientes de IA pueden llamar, sin construir una integración a medida cada vez.
Evaluaciones y observabilidad integradas
Lanzar agentes fiables implica medirlos. Mastra incluye herramientas de evaluación y trazado de serie, así que puedes ver cada paso de razonamiento, detectar dónde se desvía un agente y afinarlo sin adivinar. La mayoría de los equipos construyen esta parte por su cuenta. Aquí viene incluida.
Despliegue flexible
Puedes integrar los agentes en una app existente de React, Next.js o Node.js, o publicarlos como endpoints independientes. Las integraciones de frontend incluyen la UI del AI SDK de Vercel y CopilotKit. No tienes que construir la interfaz de chat a mano.
Ventajas y desventajas
Ventajas
- Código abierto bajo licencia Apache 2.0, así que puedes usarlo en proyectos comerciales sin pagar por el framework en sí.
- El soporte nativo de TypeScript aporta tipado fuerte, autocompletado del editor y comprobaciones en tiempo de compilación mientras creas agentes.
- El enrutamiento de modelos desacopla tu código de cualquier proveedor único, lo que reduce el coste de probar otro modelo.
- La observabilidad y las evaluaciones vienen integradas, así que no añades monitorización después del lanzamiento.
- Se despliega como servidor independiente o dentro de una app existente, lo que te da una opción en lugar de un único camino forzado.
Desventajas
- Es código primero por diseño, así que quien no programa no puede crear con él; no hay constructor visual de arrastrar y soltar para el framework principal.
- Algunas funciones más nuevas, incluido el constructor de agentes, están marcadas como experimentales y necesitan licencia empresarial para producción.
- El precio empresarial no se publica en el sitio, así que los equipos con dudas de presupuesto tienen que contactar con ventas para obtener una cifra.
Preguntas frecuentes
Mastra es un framework en TypeScript para crear agentes de IA y aplicaciones con IA. Los desarrolladores lo usan para crear agentes autónomos, orquestar workflows de varios pasos, añadir memoria y recuperación, y monitorizar agentes en producción, todo dentro de un proyecto normal de TypeScript.
Contenido relacionado
Explora herramientas, habilidades y artículos relacionados con Mastra.
Alternativas a Mastra
Forefront
Forefront · ProgramaciónForefront es una plataforma web para construir con IA de código abierto. Te deja ajustar los principales modelos de lenguaje de código abierto con tus propios datos, evaluar cómo rinden y ejecutarlos a través de una API o exportarlos para alojarlos tú mismo. Los desarrolladores que quieren la comodidad de una plataforma cerrada pero insisten en ser dueños de sus modelos y sus datos son el público objetivo.
Startkit
StartKit.AI · ProgramaciónStartkit es un boilerplate para crear productos de SaaS con IA y wrappers de IA. Piénsalo como un boilerplate para startups de IA con las partes aburridas ya conectadas: autenticación, pagos con Stripe y Lemon Squeezy, límites de uso, correo transaccional y un kit de inicio de API de IA que habla con OpenAI, Anthropic, Groq o Llama. Clonas el repositorio, pones tu precio y te dedicas a la parte del producto por la que la gente paga de verdad. Está hecho con Next.js sobre React y Tailwind, así que buena parte del código boilerplate ya te resulta familiar.
Testim
Tricentis · ProgramaciónTestim es una plataforma de automatización de pruebas impulsada por IA para crear y ejecutar pruebas de extremo a extremo en aplicaciones web, móviles y Salesforce. Se apoya en el aprendizaje automático para mantener las pruebas estables cuando cambia una interfaz, así que los equipos dedican menos tiempo a reparar selectores rotos. No está nada mal para una herramienta de pruebas automatizadas que puedes empezar a usar hoy mismo. Creas pruebas grabando acciones en un navegador y luego añades JavaScript cuando necesitas más control. Es una opción sólida para equipos de QA con mucho trabajo.