Mastra: crea tu primer agente de IA con TypeScript

Tienes el backend en Node. Escribes TypeScript todo el día. Y de repente toca meter un agente de IA en producto.

La respuesta automática del sector es: “vete a Python”. LangChain, LlamaIndex, CrewAI… casi todo nació allí.

Pero saltar de stack para añadir una funcionalidad es una decisión cara. Cambias de lenguaje, de tooling, de despliegue y de mentalidad. Todo para que un modelo conteste con sentido.

Mastra es la respuesta del ecosistema TypeScript a ese problema. Un framework que te deja construir agentes, herramientas, memoria y workflows sin abandonar el lenguaje en el que ya eres productivo.

En este artículo vas a ver lo siguiente:

• Qué es Mastra y por qué ha crecido tan rápido
• Cuándo encaja en tu proyecto y cuándo es mejor otra cosa
• Cómo se instala en un par de comandos
• Las piezas que lo forman (agentes, tools, memoria, workflows, storage)
• Cómo crear tu primer agente paso a paso, con código que se ejecuta
• El flujo de trabajo real cuando construyes con Mastra

Mastra es el framework de agentes de IA para el mundo TypeScript ¶

Mastra es un framework open source, escrito en TypeScript y bajo licencia Apache 2.0, para construir aplicaciones y agentes de IA. Te da agentes, workflows, memoria, herramientas y observabilidad en un mismo paquete, y se integra con React, Next.js, Node o se despliega como servidor independiente.

Lo crearon los mismos que estuvieron detrás de Gatsby (la empresa se llama Kepler Software), así que no son aficionados al tema de los frameworks. Lanzaron Mastra en octubre de 2024 y publicaron la versión 1.0 en enero de 2026 (Mastra, changelog oficial).

El crecimiento ha sido de los que llaman la atención. El proyecto pasó de 1.500 a 7.500 estrellas en GitHub en una sola semana tras llegar a la portada de Hacker News, y a principios de 2026 ya superaba las 22.000 estrellas y los 300.000 descargas semanales en npm (faq.com.tw, abril 2026). Esas descargas lo sitúan en el mismo orden de magnitud que librerías de tamaño medio del ecosistema React, que suele ser señal de uso real y no de juguete de fin de semana.

El dinero también acompaña. Cerraron 13 millones de dólares de ronda semilla con Y Combinator (lote W25) y, en abril de 2026, 22 millones más en una Serie A liderada por Spark Capital, hasta sumar 35 millones (faq.com.tw, abril 2026). Entre los inversores hay nombres como Paul Graham o Guillermo Rauch, fundador de Vercel.

🔑 Mastra se presenta como “el Rails de los agentes de IA”. La idea es la misma que con Ruby on Rails en su día: convenciones sensatas, piezas que encajan y menos infraestructura que montar a mano.

¿Y por qué TypeScript y no Python? El argumento de su cofundador Sam Bhagwat es directo: construir un agente no necesita la carga computacional de entrenar modelos, así que no hay motivo para obligar a los millones de developers de JavaScript a aprender Python solo para llamar a un LLM con herramientas. El razonamiento vive en el modelo; tu código solo orquesta.

Si quieres el contexto completo de qué es un agente y qué piezas lo componen antes de seguir, en Web Reactiva tienes una guía de arquitectura de agentes de IA para programadores que desglosa los cinco primitivos esenciales. Este artículo asume que ya tienes esa foto y se centra en el cómo con Mastra.

Cuándo elegir Mastra y cuándo mirar hacia otro lado ¶

Mastra encaja bien si trabajas en una base de código TypeScript y necesitas algo más que una llamada de chat. Pero ningún framework es la aspirina universal, así que vamos con la versión honesta.

Tiene sentido elegir Mastra cuando:

1. Tu producto ya vive en Node, Next.js o React y quieres añadir IA sin cambiar de lenguaje.
2. Necesitas agentes con herramientas, memoria persistente y trazabilidad, no solo respuestas sueltas.
3. Quieres mezclar agentes (decisiones abiertas) con workflows (procesos deterministas) en el mismo sitio.
4. Valoras el tipado fuerte de TypeScript para detectar errores antes de desplegar.

Y conviene pensárselo dos veces cuando:

• Solo quieres mostrar respuestas de un LLM en una UI de React. Para eso el Vercel AI SDK por sí solo te sobra, sin el peso de un framework completo.
• Necesitas certificación SOC 2 hoy mismo. A principios de 2026 Mastra todavía no la tenía (dev.to, abril 2026).
• Dependes de un ecosistema gigantesco de integraciones ya hechas. LangChain ronda las 1.000; Mastra crece, pero aún no llega ahí.
• Quieres replay de ejecución y depuración con viaje en el tiempo, una baza que LangGraph sí ofrece.

Esta es una comparación cualitativa rápida frente a las alternativas más habituales:

💡 No elijas framework por número de estrellas. Elige por lo que necesitas construir esta semana. Un chatbot simple no pide la artillería de un sistema multiagente con estado.

Del framework al sistema real

De tu primer agente al sistema que aguanta producción

Verás los seis niveles de arquitectura —tools, guardarraíles, memoria, skills, MCP y orquestación— con código real en Mastra y Open Code, más evals con LLM as Judge y sistemas multiagénticos.

Ver los 6 niveles →

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Qué necesitas antes de instalar nada ¶

Antes de tocar la terminal, asegúrate de tener dos cosas. La lista es corta a propósito.

Lo imprescindible:

• Node.js 20 o superior. Mastra no funciona con versiones antiguas, así que comprueba la tuya con node --version.
• Una clave de API de un proveedor de modelos. Puede ser OpenAI, Anthropic, Google o cualquier endpoint compatible. Sin clave, el agente no tiene cerebro al que preguntar.

Una recomendación que ahorra disgustos: usa un proyecto y una clave de prueba, no la de producción. Vas a iterar mucho, vas a equivocarte y vas a gastar tokens. Mejor que el contador no te asuste.

Si todavía dudas sobre qué modelo poner detrás del agente, en Web Reactiva tienes una comparativa técnica de los mejores modelos para programar en 2026 que te ayuda a elegir según tu caso de uso y tu presupuesto.

Cómo se instala Mastra en un par de comandos ¶

La instalación de Mastra tiene dos caminos: el asistente interactivo, que es el recomendado, y la instalación manual, para cuando quieres controlar cada dependencia. Empezamos por el rápido.

El camino rápido con create mastra ¶

Un solo comando levanta un proyecto completo con su estructura, un agente de ejemplo y todo configurado:

# Crea un proyecto Mastra nuevo con asistente interactivo
npm create mastra@latest

El asistente te pregunta el nombre del proyecto, qué componentes quieres (agentes, tools, workflows) y qué proveedor de modelos usar. Si prefieres otro gestor de paquetes, tienes pnpm create mastra@latest, yarn create mastra@latest o bun create mastra@latest. El resultado es el mismo.

¿Quieres saltarte el agente de ejemplo y arrancar en blanco? Añade el flag correspondiente:

# Proyecto limpio, sin el agente de ejemplo
npm create mastra@latest --no-example

El camino manual, paso a paso ¶

Si te gusta entender qué entra en tu package.json, la instalación manual son cuatro pasos. Primero, creas el proyecto e instalas las dependencias:

# Crea la carpeta e inicializa el proyecto
mkdir mi-primer-agente && cd mi-primer-agente
npm init -y

# Dependencias de desarrollo y core
npm install -D typescript @types/node mastra@latest
npm install @mastra/core@latest zod@^4

Después configuras los scripts en package.json. Solo necesitas dos para empezar:

{
  "scripts": {
    "dev": "mastra dev",
    "build": "mastra build"
  }
}

El tercer paso es el tsconfig.json. Y aquí va el aviso más importante de toda la instalación.

⚠️ Mastra exige módulos ES2022. Si tu tsconfig.json usa CommonJS, vas a chocar con errores de importación desde el minuto uno. Asegúrate de poner "module": "ES2022" y "moduleResolution": "bundler".

{
  "compilerOptions": {
    "target": "ES2022",
    "module": "ES2022",
    "moduleResolution": "bundler",
    "esModuleInterop": true,
    "strict": true,
    "skipLibCheck": true,
    "noEmit": true,
    "outDir": "dist"
  },
  "include": ["src/**/*"]
}

El último paso es el fichero .env con tu clave. Según el proveedor que elijas, la variable cambia de nombre:

# Elige la que corresponda a tu proveedor
OPENAI_API_KEY=sk-...
ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-...
GOOGLE_GENERATIVE_AI_API_KEY=...

Con esto ya tienes un proyecto Mastra listo para recibir su primer agente.

Deja que tu agente de código escriba Mastra por ti ¶

Antes de picar una sola línea, un atajo que mucha gente se salta: Mastra publica sus propias skills oficiales para agentes de IA. Son carpetas de instrucciones, scripts y recursos que enseñan a tu agente de código a escribir Mastra correcto, con las firmas de función actuales y los patrones recomendados.

Se instalan con un comando:

# Instala las skills oficiales de Mastra en tu agente de código
npx skills add mastra-ai/skills

Funcionan con cualquier agente que soporte el estándar de skills: Claude Code, Codex, OpenCode, Cursor y compañía (Mastra, documentación oficial). Una vez instaladas, cuando le pidas a tu agente “créame un agente Mastra con una herramienta para X”, no va a inventarse la API: la skill le indica cómo buscar la documentación embebida en node_modules, cómo resolver errores comunes y cómo migrar entre versiones.

¿Por qué importa tanto esto en un framework como Mastra? Por su ritmo de cambios. La API se mueve rápido, y el conocimiento que un modelo trae “de fábrica” suele estar desactualizado. Las skills cierran ese hueco apuntando siempre a la versión que tienes instalada.

💡 Mastra ofrece además un MCP Docs Server para conectar la documentación en vivo a tu agente. Entre las skills y el servidor de documentación, tu copiloto deja de alucinar firmas de función que ya no existen.

Si las skills para agentes te suenan a chino o quieres exprimirlas a fondo, en Web Reactiva tienes un hub completo sobre skills y plugins para agentes de IA con guías de instalación, buenas prácticas y catálogos por caso de uso.

Dicho esto, vamos a construir el agente a mano, porque entender qué genera tu copiloto es justo lo que separa a quien orquesta de quien copia y pega a ciegas.

Las piezas que forman un proyecto Mastra ¶

Un proyecto Mastra no es un cajón de sastre. Tiene una estructura por defecto con carpetas que tienen una responsabilidad clara cada una. Esta es la que genera el asistente:

src/
├── mastra/
│   ├── agents/        # Define el comportamiento y las metas de tus agentes
│   │   └── weather-agent.ts
│   ├── tools/         # Herramientas reutilizables que el agente puede llamar
│   │   └── weather-tool.ts
│   ├── workflows/     # Procesos multipaso que orquestan agentes y tools
│   │   └── weather-workflow.ts
│   ├── scorers/       # (Opcional) Evaluadores del rendimiento del agente
│   │   └── weather-scorer.ts
│   └── index.ts       # Punto de entrada donde configuras e inicializas Mastra
├── .env
├── package.json
└── tsconfig.json

Conviene aclarar que Mastra es deliberadamente poco opinado sobre dónde pones las cosas. El asistente te da una estructura sensata, pero podrías meter todo en un único fichero si quisieras. La única norma de oro es ser coherente.

Ahora repasemos las piezas conceptuales, porque entenderlas es lo que te permite combinarlas con cabeza.

Agentes (Agents). Son el núcleo. Un agente usa un LLM y un conjunto de herramientas para resolver tareas abiertas: razona sobre el objetivo, decide qué tool usar e itera hasta dar una respuesta final. Úsalos cuando el camino no está fijado de antemano: soporte, investigación, análisis.

Herramientas (Tools). Extienden lo que el agente puede hacer. Una tool es una función con un esquema de entrada y otro de salida, validados con Zod. Llamar a una API, consultar una base de datos, hacer un cálculo determinista… todo eso son herramientas.

Memoria (Memory). Mantiene el contexto entre mensajes y entre sesiones. Sin memoria, cada conversación arranca de cero. Mastra distingue entre historial de mensajes, memoria de trabajo (datos que el agente actualiza, como las preferencias del usuario) y recuerdo semántico.

Workflows. Son secuencias de pasos deterministas. Tú fijas el orden de ejecución, las ramas y el paralelismo. Si un agente es un empleado que improvisa, un workflow es un protocolo que se sigue al pie de la letra.

Almacenamiento (Storage). Persiste todo lo anterior. Mastra soporta proveedores como Postgres, LibSQL o MongoDB. Para empezar en local, LibSQL (SQLite) va de lujo y no necesitas levantar nada.

🔑 La distinción agente / workflow es la decisión de diseño más importante que vas a tomar. Tarea abierta donde el modelo decide → agente. Proceso conocido con pasos fijos → workflow. Muchos sistemas reales mezclan ambos.

A estas piezas se suman varias más que verás según crezca tu proyecto: Studio (la interfaz visual para probar y depurar), observabilidad (trazas, logs y métricas), MCP (para compartir tus herramientas con agentes externos o consumir las de otros) y evals (para puntuar la calidad de las respuestas a lo largo del tiempo).

Crea tu primer agente paso a paso ¶

Vamos a construir un agente que responde sobre el tiempo de una ciudad usando una API real y gratuita. Es el “hola mundo” de los agentes y sirve para entender el patrón completo: una herramienta, un agente que la usa y un punto de entrada que lo registra todo.

Paso 1: la herramienta que consulta el tiempo ¶

Una herramienta en Mastra se define con createTool. Le das un identificador, una descripción (que el modelo lee para decidir cuándo usarla), un esquema de entrada y otro de salida, y la función que se ejecuta. Vamos a usar Open-Meteo, que no pide clave de API.

// src/mastra/tools/weather-tool.ts
import { createTool } from "@mastra/core/tools";
import { z } from "zod";

export const weatherTool = createTool({
  id: "get-weather",
  description: "Obtiene el tiempo actual de una ciudad por su nombre",
  // El esquema de entrada: qué necesita la herramienta para funcionar
  inputSchema: z.object({
    city: z.string().describe("Nombre de la ciudad, por ejemplo Valladolid"),
  }),
  // El esquema de salida: qué devuelve, validado con Zod
  outputSchema: z.object({
    temperature: z.number(),
    windSpeed: z.number(),
    conditions: z.string(),
  }),
  execute: async ({ city }) => {
    // Primero traducimos el nombre de la ciudad a coordenadas
    const geo = await fetch(
      `https://geocoding-api.open-meteo.com/v1/search?name=${encodeURIComponent(city)}&count=1`,
    ).then((res) => res.json());

    const place = geo.results?.[0];
    if (!place) {
      throw new Error(`No encuentro la ciudad: ${city}`);
    }

    // Con las coordenadas pedimos el tiempo actual
    const weather = await fetch(
      `https://api.open-meteo.com/v1/forecast?latitude=${place.latitude}&longitude=${place.longitude}&current=temperature_2m,wind_speed_10m,weather_code`,
    ).then((res) => res.json());

    const current = weather.current;
    return {
      temperature: current.temperature_2m,
      windSpeed: current.wind_speed_10m,
      conditions: `Código de tiempo ${current.weather_code}`,
    };
  },
});

Fíjate en un detalle: la descripción de la tool no es decoración. Es lo que el agente lee para decidir si esta herramienta sirve para la pregunta del usuario. Una descripción vaga es una herramienta que nunca se llama. Cuanto más clara, mejor.

Paso 2: el agente que usa la herramienta ¶

Ahora creamos el agente con la clase Agent. Le pasamos un identificador, sus instrucciones (su personalidad y reglas), el modelo y las herramientas a las que tiene acceso.

// src/mastra/agents/weather-agent.ts
import { Agent } from "@mastra/core/agent";
import { weatherTool } from "../tools/weather-tool";

export const weatherAgent = new Agent({
  id: "weather-agent",
  name: "Agente del tiempo",
  // Las instrucciones definen cómo se comporta el agente
  instructions: `
    Eres un asistente que informa sobre el tiempo.
    Cuando te pregunten por una ciudad, usa la herramienta weatherTool.
    Responde en español, con frases cortas y un tono cercano.
    Si no te dan ciudad, pídela antes de seguir.
  `,
  // El formato del modelo es siempre "proveedor/modelo"
  model: "openai/gpt-5-mini",
  tools: { weatherTool },
});

El formato del modelo merece una nota. Mastra usa siempre la forma "proveedor/modelo". Es lo que le permite cambiar de OpenAI a Anthropic o a Google con una sola línea. Si pones solo el nombre del modelo sin el proveedor, fallará.

⚠️ Los nombres de modelo cambian cada pocas semanas. No los memorices ni los inventes: consulta la página de modelos de Mastra o el registro de proveedores antes de fijar uno en producción.

Paso 3: el punto de entrada que registra todo ¶

Por último, en index.ts instanciamos Mastra y le pasamos el agente. También le damos un almacenamiento local con LibSQL para que la memoria persista entre arranques.

// src/mastra/index.ts
import { Mastra } from "@mastra/core";
import { LibSQLStore } from "@mastra/libsql";
import { weatherAgent } from "./agents/weather-agent";

export const mastra = new Mastra({
  // Aquí registras todos tus agentes
  agents: { weatherAgent },
  // Almacenamiento local: crea un fichero SQLite, sin servidor
  storage: new LibSQLStore({
    url: "file:./mastra.db",
  }),
});

Paso 4: ejecutar y probar en Studio ¶

Con las tres piezas en su sitio, arranca el servidor de desarrollo:

# Levanta Mastra Studio en local
npm run dev

Abre http://localhost:4111 y ahí está Mastra Studio, la interfaz visual donde puedes hablar con tu agente, ver qué herramientas llama, inspeccionar las trazas y leer los logs en tiempo real. Escribe “¿Qué tiempo hace en Valladolid?” y observa cómo el agente decide llamar a tu weatherTool, recibe los datos y compone la respuesta.

Eso es un agente funcionando. Tres ficheros, un esquema mental claro y una herramienta que conecta con el mundo real. Si quieres ver el mismo concepto pero con el SDK nativo de Anthropic, tienes el tutorial completo del Claude Agent SDK con TypeScript como alternativa.

De agente a workflow cuando necesitas pasos deterministas ¶

El agente del ejemplo improvisa: decide solo si llama a la herramienta. Eso está bien para tareas abiertas, pero a veces necesitas garantizar el orden exacto de las cosas. Ahí entran los workflows.

👉 ¿Cuándo dejas de confiar en que el modelo decida y fijas tú los pasos a mano?

Un workflow encadena pasos con entradas y salidas tipadas ¶

Un workflow en Mastra se construye con createWorkflow y se compone de pasos creados con createStep. Cada paso tiene su esquema de entrada y de salida, y los encadenas con .then(). La pieza que la gente olvida y que rompe todo es .commit() al final.

// src/mastra/workflows/weather-workflow.ts
import { createStep, createWorkflow } from "@mastra/core/workflows";
import { z } from "zod";
import { weatherAgent } from "../agents/weather-agent";

// Paso 1: el agente obtiene e interpreta el tiempo
const getWeatherStep = createStep({
  id: "get-weather",
  inputSchema: z.object({ city: z.string() }),
  outputSchema: z.object({ summary: z.string() }),
  execute: async ({ inputData }) => {
    const result = await weatherAgent.generate(
      `Resume el tiempo en ${inputData.city} en una frase`,
    );
    return { summary: result.text };
  },
});

// Paso 2: a partir del resumen, recomienda qué ponerse
const suggestStep = createStep({
  id: "suggest-clothing",
  inputSchema: z.object({ summary: z.string() }),
  outputSchema: z.object({ advice: z.string() }),
  execute: async ({ inputData }) => {
    const result = await weatherAgent.generate(
      `Según este tiempo: "${inputData.summary}", recomienda qué ropa llevar`,
    );
    return { advice: result.text };
  },
});

export const weatherWorkflow = createWorkflow({
  id: "weather-advice",
  inputSchema: z.object({ city: z.string() }),
  outputSchema: z.object({ advice: z.string() }),
})
  .then(getWeatherStep)
  .then(suggestStep)
  .commit(); // OBLIGATORIO: sin esto el workflow no se registra

La diferencia con el agente es de control. El agente decide; el workflow obedece. En este ejemplo siempre se obtiene el tiempo primero y se recomienda ropa después, en ese orden, sin que el modelo pueda saltarse un paso. Para procesos de negocio, pipelines de datos o aprobaciones, esa garantía vale oro.

💡 Si una tarea siempre sigue los mismos pasos en el mismo orden, no la dejes en manos de un agente que improvisa. Conviértela en un workflow y duerme tranquilo.

Cuando empiezas a combinar varios agentes dentro de un workflow, entras en territorio de orquestación multiagente, que es una de las grandes tendencias del año. Lo desarrollamos en las 8 tendencias de agentes de código en 2026.

El flujo de trabajo real cuando construyes con Mastra ¶

Una cosa es el “hola mundo” y otra el ciclo del día a día. El flujo de trabajo con Mastra tiene un ritmo propio que conviene interiorizar, porque es lo que hace que el framework brille frente a montar todo a pelo.

El bucle se parece a esto:

1. Defines el agente, sus tools y, si hace falta, sus workflows en src/mastra.
2. Iteras en Studio con npm run dev. Pruebas prompts, ves qué herramientas se llaman, inspeccionas trazas. Este paso es el que más tiempo te ahorra.
3. Añades memoria cuando el agente necesita recordar al usuario entre sesiones.
4. Evalúas con scorers para medir si las respuestas mejoran o empeoran cuando tocas algo.
5. Despliegas como API, integrado en tu app de Next.js o como servidor independiente.

El paso de Studio es la joya. Cuando algo falla, la respuesta casi siempre está en mirar la traza dentro de Studio antes que en abrir cien pestañas de Stack Overflow. Ahí ves exactamente qué decidió el agente, con qué argumentos llamó a cada herramienta y qué devolvió cada una.

Sobre la memoria, un apunte práctico. Mastra permite definir una “memoria de trabajo” con una plantilla: le dices al agente qué datos del usuario merece la pena recordar y él los va rellenando conforme conversa. Algo así:

// Memoria de trabajo: el agente rellena esta ficha del usuario
import { Memory } from "@mastra/memory";

const memory = new Memory({
  options: {
    lastMessages: 20, // cuántos mensajes recientes recordar
    workingMemory: {
      enabled: true,
      template: `# Preferencias del usuario
## Ubicación
- Ciudad habitual:
## Estilo
- Sensibilidad al frío: [alta/normal/baja]
- Aversión a paraguas: [sí/no]`,
    },
  },
});

Le añades esa memoria al agente y, a partir de ahí, recordará que vives en Valladolid o que odias los paraguas sin que se lo repitas en cada mensaje. Para un asistente personal, ese detalle marca la diferencia entre algo útil y algo que cansa.

🛡️ Antes de llevar un agente a producción, mete scorers que evalúen sus respuestas. Sin medición, no sabes si tu último cambio de prompt mejoró el agente o lo empeoró. Los evals son tu red de seguridad.

Y un consejo que aplica a Mastra y a cualquier framework de agentes que toques: el conocimiento que tienes en la cabeza sobre su API probablemente esté desactualizado. Mastra evoluciona a un ritmo brutal. Verifica siempre contra la documentación instalada en tu node_modules o contra la web oficial antes de dar por buena una firma de función. Es la mejor costumbre que puedes adoptar.

Lo que te llevas de Mastra ¶

Mastra resuelve un problema concreto y lo resuelve bien: construir agentes de IA serios sin salir de TypeScript. Te da las piezas (agentes, tools, memoria, workflows, storage), una estructura sensata, una interfaz visual para iterar rápido y un camino claro hasta producción.

No es magia. Sigue siendo tu responsabilidad diseñar buenas herramientas, escribir instrucciones claras y medir lo que sale. Pero el andamiaje deja de ser tu problema y eso es justo lo que un buen framework debe hacer.

Si quieres ir más allá del agente del tiempo y aprender a diseñar arquitectura por capas, orquestar varios agentes y montar un sistema de verdad, lo desarrollamos en profundidad en la masterclass premium sobre cómo construir agentes de IA.

Ahora te toca a ti. Abre la terminal, escribe npm create mastra@latest y dale a tu primer agente algo que hacer. ¿Qué vas a construir?

Preguntas frecuentes sobre Mastra ¶

¿Qué es Mastra? ¶

Mastra es un framework open source escrito en TypeScript para construir aplicaciones y agentes de IA. Ofrece agentes, workflows, memoria, herramientas y observabilidad en un mismo paquete, bajo licencia Apache 2.0. Lo creó el equipo que antes hizo Gatsby y publicó su versión 1.0 en enero de 2026.

¿Para qué sirve Mastra? ¶

Mastra sirve para crear agentes de IA que usan modelos de lenguaje y herramientas para resolver tareas: asistentes de soporte, copilotos internos, agentes de análisis de datos, automatización de DevOps o generación de contenido. Permite además definir workflows deterministas y memoria persistente, cubriendo el ciclo completo de desarrollo de un agente.

¿Cómo se instala Mastra? ¶

Mastra se instala con el comando npm create mastra@latest, que lanza un asistente interactivo y genera un proyecto con estructura, agente de ejemplo y configuración. También existe instalación manual con npm install @mastra/core@latest zod@^4. Necesitas Node.js 20 o superior y una clave de API de un proveedor de modelos.

¿Qué necesito para empezar con Mastra? ¶

Necesitas dos cosas: Node.js versión 20 o superior y una clave de API de un proveedor de modelos como OpenAI, Anthropic o Google. El comando npm create mastra@latest se encarga del resto de la configuración del proyecto.

¿Cuáles son las partes principales de Mastra? ¶

Las piezas principales de Mastra son los agentes (que razonan y deciden), las herramientas o tools (funciones que extienden al agente), la memoria (contexto entre sesiones), los workflows (procesos deterministas de varios pasos) y el almacenamiento (persistencia con Postgres, LibSQL o MongoDB). A ellas se suman Studio, la observabilidad, MCP y los evals.

¿Cuál es la diferencia entre un agente y un workflow en Mastra? ¶

Un agente es autónomo: razona sobre un objetivo, decide qué herramientas usar e itera hasta dar una respuesta, ideal para tareas abiertas. Un workflow es una secuencia de pasos deterministas donde tú fijas el orden, las ramas y el paralelismo, ideal para procesos conocidos como pipelines o aprobaciones. Muchos sistemas reales combinan ambos, y tirar de agente cuando bastaba un workflow es uno de los errores que más tokens te cuestan al construir un agente.

¿Mastra es mejor que LangChain? ¶

No hay un “mejor” absoluto; depende del proyecto. Mastra es nativo de TypeScript y ofrece mejor tipado y una entrada más suave, mientras que LangChain tiene un ecosistema de integraciones mucho mayor pero en JavaScript funciona como un port del original en Python. Para una base de código TypeScript que necesita más que chat, Mastra suele ser la opción más cómoda.

¿Mastra es gratis? ¶

Sí, el framework Mastra es open source y gratuito bajo licencia Apache 2.0. Sus creadores ofrecen además servicios de plataforma y despliegue de pago, pero puedes construir, ejecutar y desplegar agentes con el framework sin coste de licencia. El gasto que sí tendrás es el de los tokens del proveedor de modelos que elijas.

¿Qué modelos de IA soporta Mastra? ¶

Mastra soporta múltiples proveedores a través de su router de modelos, incluyendo OpenAI, Anthropic (Claude), Google (Gemini) y cualquier API compatible con OpenAI. El formato siempre es "proveedor/modelo", lo que te permite cambiar de modelo con una sola línea de configuración.

¿Necesito saber Python para usar Mastra? ¶

No. Mastra está diseñado para que escribas todo en TypeScript o JavaScript, sin necesidad de Python. Su cofundador defiende que construir agentes no requiere la carga computacional de entrenar modelos, así que los millones de developers de JavaScript pueden crear agentes sin cambiar de lenguaje.

¿Puedo usar un agente de IA para construir agentes con Mastra? ¶

Sí. Mastra publica skills oficiales que se instalan con npx skills add mastra-ai/skills y enseñan a agentes como Claude Code, Codex u OpenCode a escribir código Mastra correcto y actualizado. Junto con su MCP Docs Server, evitan que tu copiloto invente firmas de función obsoletas, algo habitual en un framework que cambia rápido.

Fuentes ¶

• Documentación oficial de Mastra — instalación, estructura de proyecto, agentes, workflows y memoria
• Skills de Mastra para agentes de IA — instalación y agentes compatibles
• Página de modelos de Mastra — proveedores y formato de modelo
• Repositorio de Mastra en GitHub — código fuente y licencia Apache 2.0
• Análisis y datos de adopción: faq.com.tw (Serie A, abril 2026), dev.to (limitaciones, abril 2026)

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