1. Agentes

En Mastra, un agente combina un modelo base, directrices de solicitud del sistema, disponibilidad de herramientas y configuración de memoria en una única definición tipificada.

2. Flujos de trabajo basados ​​en grafos

Cuando su aplicación requiere un flujo de control estricto en lugar de un razonamiento autónomo, el motor de flujo de trabajo de Mastra le permite construir flujos deterministas utilizando métodos de cadena fluida.

• .entonces(): ejecución de pasos secuenciales.
• .rama(): lógica condicional basada en las salidas de los pasos.
• .paralelo(): ejecución de pasos concurrentes para un rendimiento optimizado.
• Intervención humana: pausar la ejecución y suspender el estado hasta que se reciba la intervención o aprobación humana.

3. Herramientas fuertemente tipadas

Cada herramienta en Mastra utiliza signos del zodiaco para validar las entradas y salidas. Esto garantiza una inferencia de tipos completa de extremo a extremo en toda la aplicación, asegurando que las llamadas a las herramientas del modelo se ajusten estrictamente a la lógica de ejecución.

4. Memoria con estado y gestión del contexto

Mastra elimina las limitaciones conversacionales sin estado al ofrecer tres capas de memoria distintas:

• Historial del hilo: la conversación reciente da paso a un contexto inmediato.
• Memoria observacional: preferencias de usuario y datos persistentes extraídos a lo largo de las sesiones.
• Recuperación semántica: búsqueda en la base de datos de vectores integrados sobre interacciones pasadas.

5. Evaluaciones nativas y telemetría

La implementación de IA en producción requiere visibilidad constante. Mastra incluye evaluadores integrados (evals) para medir la precisión de la respuesta, el sesgo y la precisión del contexto, junto con trazas de OpenTelemetry para monitorear la latencia, el consumo de tokens y los costos del modelo.