Mastra
Mastra là một framework TypeScript mã nguồn mở được thiết kế để các nhà phát triển xây dựng, …
Mastra là một framework TypeScript mã nguồn mở được thiết kế để các nhà phát triển xây dựng, triển khai và quản lý các agent AI tinh vi và các luồng công việc phức tạp. Nó cung cấp một SDK thân thiện với nhà phát triển với các tính năng như bộ nhớ bền vững, gọi công cụ, Sinh tăng cường truy xuất (RAG) và đồ thị luồng công việc xác định. Được xây dựng bởi đội ngũ đứng sau Gatsby, Mastra đơn giản hóa việc tạo ra các ứng dụng AI sẵn sàng cho sản xuất trong hệ sinh thái JavaScript.
Về Trình xây dựng Agent
Trình xây dựng Agent là các nền tảng được thiết kế để tạo, tùy chỉnh và triển khai các agent AI tự trị. Các công cụ này cung cấp giao diện trực quan, các thành phần được xây dựng sẵn và khả năng điều phối quy trình làm việc, cho phép người dùng xác định mục tiêu, hành động và quyền truy cập vào các công cụ bên ngoài của một agent. Chúng trao quyền cho cả nhà phát triển và người không chuyên về kỹ thuật để xây dựng các agent tinh vi có thể thực hiện các tác vụ phức tạp, nhiều bước mà không cần sự can thiệp trực tiếp của con người. Cách tiếp cận này giúp tăng tốc đáng kể chu kỳ phát triển từ một ý tưởng khái niệm đến một agent AI hoạt động và được triển khai.
Tính năng Cốt lõi
- Trình thiết kế quy trình làm việc trực quan: Giao diện kéo-thả hoặc dựa trên nút để vạch ra logic, quy trình ra quyết định và chuỗi nhiệm vụ của agent.
- Tích hợp Công cụ & API: Các trình kết nối để dễ dàng tích hợp các công cụ, cơ sở dữ liệu và API bên ngoài, giúp agent có khả năng tương tác với các hệ thống khác.
- Linh hoạt về Mô hình LLM: Khả năng lựa chọn, cấu hình hoặc chuyển đổi giữa các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) khác nhau để cung cấp năng lượng cho khả năng suy luận của agent.
- Quản lý Bộ nhớ: Hệ thống cung cấp cho agent bộ nhớ ngắn hạn và dài hạn, cho phép chúng học hỏi từ các tương tác trong quá khứ và duy trì ngữ cảnh.
- Triển khai & Giám sát: Các tính năng để triển khai agent dưới dạng ứng dụng hoặc API và để giám sát hiệu suất, chi phí và nhật ký thực thi của chúng.
Trường hợp sử dụng
Trình xây dựng Agent được sử dụng trong nhiều ngành công nghiệp khác nhau để tạo ra các giải pháp tự động hóa tùy chỉnh. Ví dụ, các nhóm tiếp thị xây dựng các agent để tiến hành nghiên cứu thị trường tự trị và tạo báo cáo. Trong vận hành, chúng được sử dụng để tạo ra các agent quản lý hàng tồn kho bằng cách tương tác với API của nhà cung cấp và cơ sở dữ liệu nội bộ. Các nhà phát triển cũng sử dụng các nền tảng này để nhanh chóng tạo mẫu và thử nghiệm các hệ thống đa agent phức tạp cho các nhiệm vụ như phân tích tài chính hoặc tối ưu hóa chuỗi cung ứng.
Cách lựa chọn
Khi chọn một Trình xây dựng Agent, trước tiên hãy xem xét cấp độ kỹ năng kỹ thuật cần thiết; lựa chọn giữa các nền tảng không cần mã cho người dùng doanh nghiệp và các framework ít mã/chuyên nghiệp cho nhà phát triển. Đánh giá hệ sinh thái tích hợp của nền tảng để đảm bảo nó hỗ trợ các công cụ và API thiết yếu của bạn. Đánh giá khả năng tùy chỉnh của nó, bao gồm sự linh hoạt để sử dụng các LLM khác nhau và thêm mã tùy chỉnh. Cuối cùng, xem xét các tùy chọn triển khai (đám mây, tại chỗ) và các tính năng giám sát để đảm bảo chúng phù hợp với yêu cầu vận hành của bạn.
Trình xây dựng AgentTrường hợp sử dụng
Xây dựng Agent Hỗ trợ Khách hàng Tự động
Một người quản lý hỗ trợ khách hàng, không có kỹ năng lập trình, sử dụng một Trình xây dựng Agent không cần mã để tạo ra một agent hỗ trợ. Họ sử dụng giao diện trực quan để thiết kế một quy trình làm việc, trong đó agent đầu tiên chào hỏi người dùng, sau đó sử dụng tích hợp cơ sở kiến thức để trả lời các câu hỏi thường gặp. Nếu một truy vấn liên quan đến tình trạng đơn hàng, agent được cung cấp một công cụ để truy cập API Shopify của công ty. Nó truy xuất chi tiết đơn hàng và cung cấp thông tin cập nhật cho khách hàng. Đối với các vấn đề phức tạp mà agent không thể giải quyết, quy trình làm việc sẽ tự động tạo một phiếu hỗ trợ trong Zendesk và thông báo cho một nhân viên hỗ trợ con người. Điều này tự động hóa hơn 60% các yêu cầu thông thường, giải phóng đội ngũ nhân viên để tập trung vào các trường hợp ưu tiên cao.
Thiết kế Agent Nghiên cứu & Phân tích Thị trường
Một nhà phân tích tiếp thị sử dụng một Trình xây dựng Agent ít mã để xây dựng một agent phục vụ cho việc phân tích đối thủ cạnh tranh. Agent này được cấu hình với một bộ công cụ: một để duyệt web nhằm theo dõi các trang web và blog của đối thủ, một công cụ khác để truy cập API Twitter nhằm theo dõi các lượt đề cập, và công cụ thứ ba để kết nối với Google Alerts. Nhà phân tích xác định một lịch trình hàng ngày. Mỗi buổi sáng, agent thực hiện các nhiệm vụ của mình, thu thập tất cả dữ liệu liên quan, và sau đó sử dụng khả năng suy luận của LLM để tổng hợp thông tin thành một bản tóm tắt ngắn gọn. Báo cáo cuối cùng, nêu bật các hoạt động chính của đối thủ và xu hướng thị trường, được tự động đăng lên một kênh Slack riêng để nhóm tiếp thị xem xét.
Tự động hóa các Nhiệm vụ Hội nhập Nhân sự Nội bộ
Một chuyên viên nhân sự sử dụng Trình xây dựng Agent để tạo ra một agent hội nhập cho nhân viên mới. Quy trình làm việc của agent được kích hoạt khi một nhân viên mới được thêm vào hệ thống nhân sự. Sau đó, nó thực hiện một chuỗi các hành động: gửi email chào mừng với các thông tin quan trọng, tạo tài khoản cho nhân viên mới trong các hệ thống cần thiết như Slack và Jira bằng cách sử dụng API tương ứng của chúng, và lên lịch các cuộc họp giới thiệu bằng cách truy cập Lịch Google của nhóm. Agent cũng giao các mô-đun đào tạo ban đầu trong hệ thống quản lý học tập của công ty. Điều này đảm bảo một trải nghiệm hội nhập nhất quán và tiết kiệm cho đội ngũ nhân sự vài giờ làm việc hành chính thủ công cho mỗi nhân viên mới.
Tạo mẫu Hệ thống Phân tích Tài chính Đa Agent
Một nhà phát triển tại một công ty fintech sử dụng một Trình xây dựng Agent chuyên nghiệp để nhanh chóng tạo mẫu một hệ thống phân tích tài chính. Họ tạo ra hai agent riêng biệt. Agent đầu tiên, 'Agent Thu thập Dữ liệu', được trang bị các công cụ để truy cập API dữ liệu tài chính (như Alpha Vantage) và API tin tức. Công việc duy nhất của nó là thu thập giá cổ phiếu thời gian thực và tin tức liên quan cho một công ty nhất định. Agent thứ hai, 'Agent Phân tích', nhận dữ liệu này. Nó sử dụng LLM của mình để thực hiện phân tích cảm tính trên tin tức, tương quan nó với các biến động giá cổ phiếu và tạo ra một luận điểm đầu tư ngắn gọn. Khung của trình xây dựng cho phép các agent này giao tiếp và truyền dữ liệu một cách liền mạch, giúp nhà phát triển có thể kiểm tra logic phức tạp trong vài ngày thay vì vài tuần.
Tạo Agent Lên Lịch trình Du lịch Cá nhân hóa
Một blogger du lịch sử dụng Trình xây dựng Agent trực quan để tạo ra một agent lập kế hoạch lịch trình cá nhân hóa cho khách truy cập trang web của họ. Người dùng nhập điểm đến, ngày đi, ngân sách và sở thích (ví dụ: 'lịch sử', 'ẩm thực', 'leo núi'). Sau đó, agent thực hiện một kế hoạch: nó sử dụng một công cụ để tìm kiếm chuyến bay và khách sạn trong ngân sách, một công cụ khác để truy cập API hướng dẫn du lịch để tìm các điểm tham quan phù hợp với sở thích của người dùng, và công cụ thứ ba để kiểm tra dự báo thời tiết. Nó tổng hợp tất cả thông tin này thành một lịch trình hàng ngày, hoàn chỉnh với các gợi ý hoạt động, liên kết đặt chỗ (được truy xuất qua API) và các mẹo thực tế, cung cấp một kế hoạch du lịch được tùy chỉnh cao trong vài phút.
Xây dựng Trợ lý Đánh giá và Tái cấu trúc Mã nguồn
Một trưởng nhóm phát triển phần mềm sử dụng Trình xây dựng Agent để tạo ra một agent trợ lý lập trình. Họ tích hợp agent này với kho lưu trữ GitHub của họ thông qua API. Quy trình làm việc của agent được kích hoạt mỗi khi có một yêu cầu kéo (pull request) mới. Nó được cung cấp một bộ công cụ: một công cụ 'linter' để kiểm tra sự không nhất quán về phong cách, một công cụ 'phân tích tĩnh' để xác định các lỗi tiềm ẩn, và quyền truy cập vào tài liệu tiêu chuẩn lập trình của nhóm. Agent xem xét mã nguồn dựa trên các tiêu chuẩn này, đăng nhận xét trực tiếp trên yêu cầu kéo với các đề xuất cải tiến, và thậm chí có thể đề xuất các tùy chọn tái cấu trúc mã nguồn cụ thể bằng cách sử dụng khả năng tạo mã của LLM. Điều này tự động hóa vòng đánh giá mã nguồn đầu tiên, cho phép các nhà phát triển con người tập trung vào phản hồi về kiến trúc và logic.