使用 Mastra 构建 Agents从原理到实践

学习内容 ​

这是基于 Mastra 框架的 Agent 应用开发教程。课程目标不是做一个完整产品，而是讲清楚 Agent 应用里哪些部分交给模型判断，哪些部分应该交给代码、工具、工作流、记忆和评估系统。

课程内容按 3 条主线组织：

• 从最小 Demo 理解核心机制：Agent Loop、模型选择、Tool schema、Memory 线程、Workflow 步骤和 RAG 检索。
• 从可运行走向可控制：结构化输出、RequestContext、Streaming、Processors、Guardrails、人工确认、多 Agent、可观测性和评估。
• 从示例走向真实应用边界：MCP 外部工具、Mastra Server、Swagger UI、Client SDK、服务化 API、鉴权、存储和前端接入取舍。

课程最后会实现一个名为 Study Agent 的课程学习助手示例。它不是 Mastra 官方模板，也不是生产级 SaaS，而是本教程放在 apps/study-agent 里的教学项目，用来验证前面章节的设计：

• Agent 负责开放式学习问答。
• Tool 负责搜索本地课程资料和生成练习题。
• Workflow 负责按固定步骤生成学习计划。
• Memory 负责保存对话线程。
• 离线脚本负责在没有 API Key 时演示主流程。
• 评估脚本负责检查工具调用、资料命中、结构完整性和拒答边界。
• Mastra Studio 负责在配置模型密钥后调试真实 Agent。

学完后，应能判断：什么时候应该扩展模型路由，什么时候需要安全审批，什么时候把能力暴露成服务化 API，什么时候再接正式前端。

推荐学习方式 ​

1. 先读 学习路线，理解每章解决的问题。
2. 运行 Demo 01，确认本地环境可用。
3. 每读完一章都运行对应 Demo，不要只看代码。
4. 阅读 天气与旅行 Agent 案例，理解 Tool 复用、Memory 和 Workflow 的取舍。
5. 到 最终项目 时，用 npm run final:offline 先跑通离线链路。
6. 准备好模型密钥后，再用 npm run final:dev 进入 Mastra Studio。

资料来源 ​

教程以官方资料为主，包括 Mastra GitHub、Mastra Docs、Mastra Reference 和 VitePress Docs。