Mastra platform

Mastra platform 提供三款产品，用于部署、监控和管理使用 Mastra 框架构建的 AI 应用：

• Observability：每个 platform 项目的基础产品，可跨 Mastra 项目和部署搜索 Trace、日志与指标
• Studio：用于测试 Agent 和运行 Workflow 的托管可视化环境，并提供检查 Trace 的 Tool。选择 Studio 也会同时获得 Observability。
• Server：将 Mastra 应用作为 API Server 运行的生产部署目标。选择 Server 也会同时获得 Observability。

使用单条 mastra deploy 命令进行部署，或连接 GitHub 仓库以便推送时部署。有关关联仓库的流程，请参阅 GitHub 集成。

每个项目都可以运行多个环境（例如 production 和 staging）、通过 CLI 或项目设置预配托管数据库以持久化应用数据，并为每个环境获得托管的 Workspace，无需手动配置即可为 Agent 提供文件系统和 Sandbox。

Trace Intelligence 可以在 Agent Trace 中发现反复出现的目标、结果、行为和情绪。Trace Intelligence 正面向部分项目提供 private beta。

开始使用

选择与你要完成的任务相符的路径：

• 添加托管 Observability：使用 Observability 跨项目和部署收集可搜索的 Trace、日志与指标。如果希望先进行监控，而不部署 Studio 或 Server，请从这里开始。
• 部署 Studio：使用 Studio 为团队托管可视化开发环境。如果需要共享 UI 来测试 Agent、运行 Workflow 和检查 Trace，请从这里开始。
• 部署 Server：使用 Server 将 Mastra 应用作为生产 API Server 运行。准备好从云端提供 Agent、Tool 和 Workflow 时，请从这里开始。

核心概念

项目是所有产品共享的父实体。一个项目可以包含所有产品：Observability、Studio 和 Server。项目归属于组织，组织是团队使用的多租户容器。

Mastra 应用由三种构建块组成：

• Agent：可以使用 Tool、遵循指令并维护上下文的 AI Agent
• Tool：供 Agent 使用的可调用函数和集成
• Workflow：用于协调 Agent 和 Tool 的多步骤编排管道

进入生产环境

使用 mastra dev 在本地开发项目，并打开 Studio，在可视化环境中测试 Agent、Workflow 和 Tool。

准备好将应用部署到生产环境后，运行 mastra deploy 将应用推送到云端。

按照部署文档中的分步说明进行操作。

如果在自己的基础设施上托管 Mastra 应用，仍可通过 MastraPlatformExporter 将 Observability 数据发送到 Mastra platform。