Mastra + Ertas

使用 Mastra 用 TypeScript 构建生产级 AI 智能体——这是一个构建在 Vercel AI SDK 之上的框架，提供工作流、记忆、评估和部署能力，并对微调本地模型提供一流支持。

Overview

Mastra 是一个 TypeScript 优先的智能体框架，构建在 Vercel AI SDK 之上。它针对的是生产级智能体开发的空白领域——这些领域在 Python 生态中由 LangGraph 和 CrewAI 等框架填补——包括工作流编排、持久化记忆、结构化评估、可观测性和部署模式，但 Mastra 提供 TypeScript 的人体工学体验，并与 JavaScript／边缘生态系统紧密集成。自 2026 年 1 月发布 1.0 版本以来，Mastra 已增长至超过 22K GitHub 星标和每周 30 万以上的 npm 下载量，成为 TypeScript 生态系统中占主导地位的生产级智能体框架。

Mastra 的设计理念强调渐进式复杂度：你可以从单个智能体开始，随着需求增长添加工具和工作流，并集成记忆和评估，而无需重构代码库。该框架为智能体状态机（工作流）、对话式记忆（支持多种存储后端）、结构化工具使用和人机协同检查点提供了一流的原语。由于它构建在 Vercel AI SDK 之上，Mastra 继承了与来自 94 个提供商的 3,300 多个模型的兼容性——包括任何提供 Ertas 训练模型的兼容 OpenAI 端点。

How Ertas Integrates

Ertas 训练的模型通过 Vercel AI SDK 的提供商抽象接入 Mastra 智能体。在 Ertas Studio 中微调模型并将其部署到 Ollama、vLLM 或 Ertas Cloud（任何兼容 OpenAI 的端点）之后，你只需配置一个 Mastra 智能体使用该端点——通常只需两行提供商配置。从那时起，Mastra 的所有框架功能（工具、工作流、记忆、评估）都能像与前沿 API 模型一样，透明地与你的微调模型协同工作。

TypeScript 原生设计对于将 AI 功能交付到现有 JavaScript 产品中的团队尤为有价值。Web 应用、边缘函数、移动应用后端和 Node.js 服务都可以直接使用 Mastra 智能体，而无需桥接到 Python 服务。结合在相同边缘基础设施上提供服务的 Ertas 训练模型（例如，通过自托管服务器上的 Ollama 或 Ertas Cloud），可以实现完全自包含的 TypeScript 智能体部署，避免语言边界——这是跨语言智能体架构中的常见痛点。

Getting Started

1
在 Ertas Studio 中微调模型
通过 Ertas Studio 在 JSONL 数据上训练你的领域特定模型。微调后的模型会捕获你的领域词汇、推理模式和工具使用规范。
2
部署到兼容 OpenAI 的端点
导出为 GGUF 格式并通过 Ollama、vLLM 或 Ertas Cloud 提供服务。Mastra 适用于任何暴露标准 /v1/chat/completions API 的端点。
3
安装 Mastra 并配置模型提供商
安装 @mastra/core 并配置一个指向你的推理端点的自定义兼容 OpenAI 提供商。Vercel AI SDK 的 createOpenAI 辅助函数可以直接处理。
4
使用工具和工作流定义智能体
创建一个具有角色描述、工具（函数调用、RAG 检索器）和工作流步骤的 Mastra 智能体。如果你的用例涉及跨会话交互，请添加持久化记忆。
5
添加评估并交付上线
配置 Mastra 评估，在迭代过程中跟踪智能体在代表性测试集上的质量。部署到 Vercel、你自己的基础设施或任何 Node.js 主机。

typescript

import { createOpenAI } from "@ai-sdk/openai";
import { Agent } from "@mastra/core";

// Point Mastra at your Ertas-trained model served via Ollama
const ertas = createOpenAI({
  baseURL: "http://localhost:11434/v1",
  apiKey: "not-needed",
});

const supportAgent = new Agent({
  name: "support-agent",
  instructions: "You are a customer support agent for an enterprise SaaS platform.",
  model: ertas("ertas-support-7b"),
  tools: {
    lookupCustomer: {
      description: "Look up customer details by ID",
      parameters: z.object({ customerId: z.string() }),
      execute: async ({ customerId }) => {
        return await db.customers.findById(customerId);
      },
    },
  },
});

const result = await supportAgent.generate({
  messages: [{ role: "user", content: "What's the status of my account?" }],
});
console.log(result.text);

通过 Vercel AI SDK 的兼容 OpenAI 提供商，将 Ertas 训练的模型接入 Mastra 智能体，然后添加工具并交付上线。