Studio

Studio 提供互動式介面，讓你建立、測試及管理 Agent、Workflow 和 Tool。你可以在開發期間於本機運行 Studio、加入身份驗證，或將其部署至生產環境，讓團隊管理 Agent、監察效能，並透過內置的可觀測性功能取得深入分析。

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觀看 Mastra Studio 概覽，快速了解如何在 Studio 中建立、測試及管理 Agent。

啟動 Studio

如果你使用 create mastra 建立應用程式，請使用 dev 腳本啟動開發伺服器。你亦可以直接使用 mastra dev 運行。

npm

npm run dev

pnpm

pnpm run dev

Yarn

yarn dev

Bun

bun run dev

伺服器運行後，你可以：

• 開啟 localhost:4111 的 Studio 介面，與 Agent、Workflow 和 Tool 互動。
• 前往 localhost:4111/swagger-ui，探索底層 REST API 並與其互動。

Studio 運行期間，你可以即時編輯 Mastra 應用程式中的 Agent、Workflow及其他部分。

部署 Studio

準備好與團隊共用 Studio 時，你可以使用 Mastra 平台上的 Studio 或自己的基礎設施，將其部署至生產環境。詳情請參閱部署文件。

基本元件

Agent

直接與 Agent 對話、切換模型，並調整 temperature 和 top-p 等設定，以了解它們如何影響輸出。

與 Agent 互動時，你可以追蹤其推理過程並查看 Tool 呼叫的輸出。你亦可以觀察 Trace 和日誌，了解回應的產生方式。

你亦可以附加 scorer，持續衡量及比較回應質素。

在 Agent 串流回應期間，你可以在同一對話串傳送跟進訊息。Studio 會將該訊息顯示為待處理，直至串流確認訊息為止，然後在跟進訊息下方繼續顯示回應。其他開啟了同一對話串的 Studio 分頁亦可觀察進行中的串流。

使用 Editor，讓非技術團隊成員反覆調整 Agent、為每項變更建立版本，並在無需重新部署的情況下進行實驗。

Workflow

以圖形方式呈現 Workflow，並使用自訂輸入逐步運行。執行期間，介面會即時更新，顯示目前步驟及所採用的路徑。

運行 Workflow 時，你亦可以查看詳細 Trace，其中顯示 Tool 呼叫、原始 JSON 輸出，以及過程中可能發生的任何錯誤。

Processor

查看附加至每個 Agent 的輸入及輸出 Processor。Agent 詳情面板會按名稱和類型列出每個 Processor，讓你在測試前確認防護措施、token 限制器及自訂 Processor 均已正確連接。

有關配置詳情，請參閱 processor及防護措施。

MCP 伺服器

列出附加至 Mastra 執行個體的 MCP 伺服器，並探索其可用 Tool。

Tool

單獨運行 Tool 以觀察其行為，並在指派給 Agent 前進行測試。如有問題，可獨立重新運行 Tool 以除錯。

Workspace

使用內置檔案瀏覽器，瀏覽 Agent Workspace 檔案系統中的檔案。你可以切換 Workspace 掛載點、建立目錄，以及使用語法醒目提示查看檔案內容。可寫入的 Workspace 允許建立目錄及刪除檔案；唯讀 Workspace 則會有相應標示。Skills 分頁會列出所有已找到的 Skill，包括其指示、參考資料及 metadata。你可以從 skills.sh 安裝社群 Skill，或移除現有 Skill。

有關配置詳情，請參閱 Workspace。

請求上下文

設定運行時變數，透過依賴注入傳送至 Agent 的指示和 Tool。你可以使用 JSON 編輯請求上下文；如果 Agent 定義了 requestContextSchema，亦可以使用由 schema 驅動的表單。值會在測試對話和實驗之間保留，讓你無需重新啟動即可觸發條件流程。

有關配置詳情，請參閱請求上下文。

評估

使用日期篩選器，將分數指標限制於預設或自訂時間範圍內。

Scorer

Scorers 分頁會在 Agent 的 scorer 運行時顯示其結果。訊息通過 Agent 時，已定義的 scorer 會以非同步方式評估每項輸出，並在此顯示結果。你可以了解 scorer 如何回應不同互動、比較各測試案例的效能，並找出可改善之處。

Dataset

建立及管理測試案例集合，以評估 Agent 和 Workflow。從 CSV 或 JSON 匯入項目並定義輸入和標準答案 schema，亦可固定至特定版本，確保實驗可完全重現。使用 scorer 進行實驗，比較不同提示、模型或程式碼變更的質素。

如需完整 API 及版本管理詳情，請參閱 Dataset 概覽。

實驗

針對 Agent、Workflow 或 scorer 運行 Dataset 中的所有項目，並集中收集結果。選擇目標、按需要附加 scorer，然後觸發實驗。結果檢視會顯示每個項目的輸入、輸出、狀態及個別分數明細。並排比較兩項實驗，以衡量提示、模型或程式碼變更帶來的影響。

有關設定詳情，請參閱 Dataset 概覽。

可觀測性

如要了解更多，請參閱 Studio 可觀測性文件。

設定

配置 Studio 與 Mastra 伺服器之間的連線。設定頁面包括：

• Mastra 執行個體 URL：Mastra 伺服器的基礎 URL（例如 http://localhost:4111）。
• API 前綴：所有 API 請求的可選路徑前綴（預設為 /api）。
• 自訂標頭：加入隨每個請求傳送的鍵值配對，適用於身份驗證 token 或路由標頭。
• 主題：切換深色、淺色或系統主題。

程式碼配置

除了使用設定介面外，你亦可以使用 server 選項，在 src/mastra/index.ts 中配置本機開發伺服器和 Studio。

Studio 預設在 http://localhost:4111 運行。你可以變更 host 和 port。

Mastra 亦透過 --https flag 支援 HTTPS 開發，並會自動為你的項目建立和管理憑證。運行 mastra dev --https 時，系統會為 localhost（或你配置的 host）產生私密金鑰和憑證。詳情請參閱 HTTPS 參考資料。

後續步驟

• 了解如何為生產環境部署 Studio。
• 加入身份驗證，控制對已部署 Studio 的存取權限。
• 探索 Studio 可觀測性，透過指標、Trace 和日誌監察 Agent 效能。