mastra
v0.1.10
Mastra는 AI 응용 프로그램과 기능을 빠르게 구축하는 데 도움이되는 의견이 많은 TypeScript 프레임 워크입니다. 워크 플로, 에이전트, 걸레, 통합, 동기화 및 eval과 같은 프리미티브 세트를 제공합니다. 로컬 컴퓨터에서 Mastra를 실행하거나 서버리스 클라우드에 배포 할 수 있습니다.
주요 MASTRA 기능은 다음과 같습니다.
| 특징 | 설명 |
|---|---|
| LLM 모델 | Mastra는 OpenAi, Anthropic, Google Gemini를 포함한 다양한 LLM 제공 업체를 지원합니다. 특정 모델과 제공자를 선택하고 시스템 및 사용자 프롬프트를 선택하고 응답 스트리밍 여부를 결정할 수 있습니다. |
| 자치령 대표 | 에이전트는 언어 모델이 일련의 행동을 선택하는 시스템입니다. Mastra에서 에이전트는 LLM 모델에 도구, 워크 플로 및 동기화 된 데이터를 제공합니다. 에이전트는 자신의 기능 또는 제 3 자 통합의 API를 호출하고 구축하는 지식 기반에 액세스 할 수 있습니다. |
| 도구 | 도구는 내장 통합 액세스 및 파라미터 유효성 검사를 통해 에이전트 또는 워크 플로에서 실행할 수있는 타이핑 기능입니다. 각 도구에는 입력을 정의하는 스키마, 논리를 구현하는 집행자 기능 및 구성된 통합에 대한 액세스가 있습니다. |
| 워크 플로 | 워크 플로는 내구성있는 그래프 기반 상태 머신입니다. 그들은 루프, 분기, 인간의 입력을 기다리며, 다른 워크 플로우를 포함시키고, 오류 처리, 회수, 구문 분석 등을 가지고 있습니다. 코드 또는 시각적 편집기로 내장 될 수 있습니다. 워크 플로의 각 단계에는 내장 OpenTeLemetry 추적이 있습니다. |
| 조각 | 검색된 세대 (RAG)를 통해 에이전트의 지식 기반을 구성 할 수 있습니다. RAG는 청킹, 임베딩 및 벡터 검색을 포함한 특정 쿼리 기술을 갖춘 ETL 파이프 라인입니다. |
| 통합 및 동기화 | Mastra에서는 동기화가 다른 실행 환경에서 배경 작업으로 배포 할 수있는 비동기 기능입니다. 통합은 에이전트 또는 워크 플로의 단계를위한 도구로 사용할 수있는 타사 서비스를위한 자동 생성 된 유형 안전 API 클라이언트입니다. |
| Evals | EVAL은 모델 등급, 규칙 기반 및 통계적 방법을 사용하여 LLM 출력을 평가하는 자동 테스트입니다. 각각의 평가는 기록 및 비교할 수있는 0-1 사이의 정규화 된 점수를 반환합니다. Evals는 자신의 프롬프트 및 점수 기능으로 사용자 정의 할 수 있습니다. |
LLM 제공 업체의 API 키가없는 경우 다음 서비스에서 하나를 얻을 수 있습니다.
이러한 제공 업체와 계정이없는 경우 가입하고 API 키를 얻을 수 있습니다. OpenAi 및 Anthropic은 API 키를 얻으려면 신용 카드가 필요합니다. Gemini는 API에 대한 무료 계층을 가지고 있지 않으며 있습니다.
첫 번째 단계로 프로젝트 디렉토리를 만들고이를 탐색하십시오.
mkdir hello-mastra
cd hello-mastra다음으로 NPM을 사용하여 TypeScript 프로젝트를 초기화하십시오.
npm init -y
npm install typescript tsx @types/node @mastra/core@alpha --save-devmkdir src
touch src/index.ts 그런 다음이 코드를 src/index.ts 에 추가하십시오.
import { Agent } from '@mastra/core' ;
async function main ( ) {
const agent = new Agent ( {
name : 'story-writer' ,
maxSteps : 3 ,
model : {
provider : 'OPEN_AI' ,
name : 'gpt-4o' ,
toolChoice : 'auto' ,
} ,
instructions : `You are a helpful assistant who writes creative stories.` ,
tools : { } ,
} ) ;
const result = await agent . text ( {
messages : [ 'Write a short story about a robot learning to paint.' ] ,
} ) ;
console . log ( 'Agent response:' , result . text ) ;
}
main ( ) ;마지막으로 스크립트를 실행하십시오.
OPENAI_API_KEY= < your-openai-api-key > npx tsx src/index.ts Anthropic을 사용하는 경우 ANTHROPIC_API_KEY 설정하십시오. Gemini를 사용하는 경우 GOOGLE_GENERATIVE_AI_API_KEY 설정하십시오.
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