Mastra는 최신 TypeScript 스택을 사용하여 AI 기반 애플리케이션 및 에이전트를 구축하기 위한 프레임워크입니다.

초기 프로토타입부터 운영 환경(production-ready)에 필요한 모든 것을 갖추고 있습니다. Mastra는 React, Next.js, Node와 같은 프론트엔드 및 백엔드 프레임워크와 통합되거나, 독립형 서버로 어디든 배포할 수 있습니다. 신뢰할 수 있는 AI 제품을 구축, 튜닝(tune), 확장하는 가장 쉬운 방법입니다.

TypeScript에 최적화되었으며 확립된 AI 패턴을 기반으로 설계된 Mastra는 별도의 노력 없이도 훌륭한 AI 애플리케이션을 구축하는 데 필요한 모든 것을 제공합니다.

주요 특징은 다음과 같습니다:

• 모델 라우팅 (Model routing) - 하나의 표준 인터페이스를 통해 40개 이상의 공급자(provider)에 연결할 수 있습니다. OpenAI, Anthropic, Gemini 등 다양한 모델을 사용할 수 있습니다.
• 에이전트 (Agents) - LLM과 도구(tools)를 사용하여 개방형 과제(open-ended tasks)를 해결하는 자율 에이전트를 구축합니다. 에이전트는 목표에 대해 추론하고, 어떤 도구를 사용할지 결정하며, 모델이 최종 답변을 내거나 선택적 중지 조건(optional stopping condition)이 충족될 때까지 내부적으로 반복(iterate)합니다.
• 워크플로우 (Workflows) - 실행에 대한 명시적인 제어가 필요할 때는 Mastra의 그래프 기반 워크플로우 엔진을 사용하여 복잡한 다단계 프로세스를 오케스트레이션(orchestrate)할 수 있습니다. Mastra 워크플로우는 직관적인 구문(.then(), .branch(), .parallel())을 사용합니다.
• 휴먼-인-더-루프 (Human-in-the-loop) - 에이전트나 워크플로우를 일시 중지(suspend)하고, 재개하기 전에 사용자 입력이나 승인을 기다릴 수 있습니다. Mastra는 실행 상태를 기억하는 저장소(storage)를 사용하여 무기한 대기하다가 이전에 멈춘 지점부터 다시 시작할 수 있습니다.
• 컨텍스트 관리 (Context management) - 에이전트에게 적절한 시점에 올바른 컨텍스트를 제공합니다. 대화 기록을 제공하고, 소스(API, 데이터베이스, 파일)에서 데이터를 검색하며, 인간과 같은 작업 기억(working memory) 및 의미론적 메모리(semantic memory)를 추가하여 에이전트가 일관성 있게 동작하도록 만듭니다.
• 통합 (Integrations) - 에이전트와 워크플로우를 기존 React, Next.js 또는 Node.js 앱에 번들링하거나 독립형 엔드포인트(endpoints)로 배포할 수 있습니다. UI를 구축할 때는 Vercel의 AI SDK UI나 CopilotKit과 같은 에이전틱 라이브러리(agentic libraries)와 통합하여 웹에서 AI 비서를 구현할 수 있습니다.
• MCP 서버 (MCP servers) - 모델 컨텍스트 프로토콜(Model Context Protocol, MCP) 서버를 작성하여 에이전트, 도구 및 기타 구조화된 리소스를 MCP 인터페이스를 통해 노출합니다. 이들은 해당 프로토콜을 지원하는 모든 시스템이나 에이전트에 의해 접근될 수 있습니다.
• 운영 필수 요소 (Production essentials) - 신뢰할 수 있는 에이전트를 배포하려면 지속적인 통찰력, 평가(evaluation), 반복 작업이 필요합니다. 내장된 평가 기능(built-in evals)과 관측 가능성(observability)을 통해 Mastra는 지속적으로 관찰하고, 측정하며, 개선할 수 있는 도구를 제공합니다.

Mastra를 시작하는 권장 방법은 아래 명령어를 실행하는 것입니다:
npm create