Mastra
TypeScript-Framework für Produktions-Agenten mit Workflow-Engine, Memory-Layer, eingebauter RAG-Pipeline und Observability. OSS Core kostenlos, Mastra Cloud Teams ab 250 USD/Monat.
Mastra
Mastra ist ein TypeScript-Framework für Produktions-Agenten — kein Spielzeug, kein visueller Builder, sondern Code-First-Infrastruktur. Während Vercel AI SDK eine API-Abstraktionsschicht ist, geht Mastra weiter: Workflow-Engine mit Zustand, Memory-Layer, eingebaute RAG-Pipeline, Observability und Deployment. Alles in TypeScript, alles typsicher.
Wofür du das nutzt
- Zustandsbehaftete Agenten-Workflows. Mastra bringt eine Workflow-Engine mit Step-Graphen, Retry-Logik, Bedingungen und Persistenz. Agenten die mehrere Schritte über Zeit hinweg ausführen — ohne dass du das Zustandsmanagement selbst baust.
- Memory für Agenten. Mastra hat einen eingebauten Memory-Layer: semantische Suche über vergangene Konversationen, Working Memory für den aktuellen Kontext, persistente Erinnerungen über Sessions hinweg.
- RAG in TypeScript. Dokumente chunken, embedden, in Vector-Store speichern, retrieven — alles aus einer Library ohne separate Infrastruktur-Einrichtung.
- Agenten mit Tools. Type-safe Tool-Definitionen mit Zod-Schemas. Mastra-Agenten rufen Tools autonom auf und Mastra managed den Tool-Calling-Zyklus.
- Produktions-Deployment. Mastra Studio als lokale Dev-Oberfläche, Mastra Cloud für Hosting. Agenten laufen als langlebige Prozesse, nicht nur als serverless Functions.
Stärken im Detail
- TypeScript-First, vollständig typsicher. Alle Primitives — Agents, Tools, Workflows, Memory — sind TypeScript-Klassen mit vollständigen Typen. IDE-Autocomplete und Compile-Zeit-Checks für den ganzen Agenten-Stack.
- Integrierte Observability. Mastra loggt automatisch alle LLM-Calls, Tool-Invocations und Workflow-Steps — ohne separates Tracing-Setup. Integration mit Langfuse und anderen externen Tools ebenfalls möglich.
- Workflow-Engine mit Graphen. Komplexe Agenten-Pipelines als azyklische Graphen definieren — Branching, Parallelisierung, Error-Handler als First-Class-Features.
- Provider-agnostisch. Unter der Haube nutzt Mastra das Vercel AI SDK — damit laufen alle unterstützten LLM-Provider sofort in Mastra-Agenten.
- OSS Core kostenlos. Das gesamte Framework ist Open Source (Apache 2.0). Mastra Cloud ist optional für Hosting und Team-Features.
Grenzen & wo's hakt
- Junges Framework, sich ändernde API. Mastra ist 2024 gestartet. Breaking Changes in Minor-Releases sind noch möglich — für produktive Projekte Versions-Pins setzen und Changelogs beobachten.
- TypeScript only. Wer Python-Stack hat, ist hier falsch. → PydanticAI oder LangChain für Python.
- Lernkurve bei Workflow-Konzepten. Die Workflow-Engine mit Step-Graphen ist mächtig aber nicht trivial. Anfänger sollten mit simplen Agenten starten.
- Mastra Cloud ist bezahlt. Self-Hosting ist kostenlos, aber Mastra Cloud für Teams startet bei 250 USD/Monat — für Studis ohne Budget ist Self-Hosting Pflicht.
- Ökosystem noch klein. Im Vergleich zu LangChain gibt es weniger Community-Examples, Tutorials und Third-Party-Integrationen. Man muss öfter selbst bauen.
Pricing (Stand 05/2026)
OSS Core (kostenlos, Self-Hosted) — Vollständiges Framework, kein Limit. Nur eigene Infrastruktur-Kosten.
Mastra Cloud Starter (kostenlos) — 100.000 Observability-Events/Monat, 24h CPU-Uptime, 10 GB Data Egress, 1 GB Storage.
Mastra Cloud Teams (250 USD/Monat) — Multiple Teams, Custom SSO, SOC-2-Dokumentation, 250h CPU-Zeit, 100 GB Storage.
Enterprise — Custom Pricing, RBAC, Support-SLA, dedizierter Engineer.
Für Studis und Lernprojekte: Self-Hosted OSS ist vollständig kostenlos.
Praxis-Workflow
- Installieren.
npm create mastra@latestbootstrapt ein vollständiges Mastra-Projekt. - Ersten Agenten definieren. Agent-Klasse mit LLM-Modell und einem Tool.
- Tool implementieren. Zod-Schema für Input/Output, TypeScript-Handler-Funktion.
- Agenten ausführen.
agent.generate()im lokalen Dev-Server testen. - Workflow aufbauen. Mehrere Agenten-Steps in einen
Workflow-Graphen verbinden wenn komplexere Pipelines nötig sind. - Observability einrichten. Langfuse als Tracing-Integration oder Mastra Cloud Studio für die eingebaute Observability.
Datenschutz (kurz)
Mastra OSS läuft vollständig auf eigener Infrastruktur — keine Daten gehen an Mastra. Mastra Cloud verarbeitet Logs und Observability-Daten auf externen Servern (US-basiert). Für produktive Anwendungen mit DSGVO-Relevanz: Self-Hosted ist die sichere Option. LLM-Daten fließen direkt zum gewählten Provider — dessen Datenschutzregeln gelten.