Casi todos los frameworks de agentes serios viven en Python, pero tu aplicación web probablemente esté escrita en TypeScript: Mastra te deja construir el agente en el mismo lenguaje que el resto del producto. Es un framework open-source que reúne en un solo paquete agentes, herramientas, workflows, memoria y RAG, pensado para ejecutarse en Node.js y en el borde. En esta guía verás qué es Mastra, cómo se relacionan sus piezas, cómo escribir un agente mínimo en TypeScript y cuándo elegirlo frente a los frameworks de Python. La misma explicación está disponible en inglés.

Puntos clave

  • Mastra es un framework de TypeScript para construir agentes de IA y aplicaciones de IA; agrupa agentes, herramientas, workflows, memoria, RAG y evaluaciones en un solo paquete.
  • Lo creó el equipo detrás de Gatsby, pasó por la hornada W25 de Y Combinator y cerró una ronda semilla de 13 millones de dólares con más de 120 inversores.
  • Alcanzó la versión 1.0 en enero de 2026; la última publicada es @mastra/core 1.51.0 (15 de julio de 2026), con unas 26.200 estrellas en GitHub y más de 300.000 descargas semanales en npm.
  • Conecta con más de 40 proveedores de modelos desde una única interfaz, con el formato provider/model (por ejemplo openai/gpt-5.5 o anthropic/claude-sonnet-4-6).
  • Requiere Node.js 22.18.0 o superior y se instala con npm create mastra@latest; el núcleo es Apache 2.0.

¿Qué es Mastra?

Mastra es un framework open-source escrito en TypeScript para construir agentes y aplicaciones de IA. Su documentación lo define como "un framework de TypeScript que te da todo lo que necesitas para prototipar rápido y desplegar con confianza". La idea central es reunir en un solo paquete las primitivas que normalmente tendrías que juntar tú a mano: agentes, herramientas, workflows, memoria, recuperación de documentos (RAG) y evaluaciones.

Su origen explica mucho de su enfoque. Lo desarrolla el equipo que creó Gatsby, el conocido framework de React, y salió de la hornada W25 de Y Combinator. En enero de 2026 anunció una ronda semilla de 13 millones de dólares respaldada por más de 120 inversores, entre ellos el propio Y Combinator, Paul Graham y Guillermo Rauch, el fundador de Vercel. Ese mismo mes llegó la versión 1.0 estable.

La tracción acompaña al discurso: el repositorio mastra-ai/mastra ronda las 26.200 estrellas a mediados de 2026, el paquete supera las 300.000 descargas semanales en npm y la última versión publicada es @mastra/core 1.51.0, del 15 de julio de 2026. El núcleo se distribuye bajo licencia Apache 2.0; solo las funciones enterprise, alojadas en un directorio aparte, usan una licencia comercial.

¿Cómo se relacionan agentes, herramientas y workflows?

Mastra separa dos formas de orquestar el trabajo, y elegir bien entre ellas es la decisión de diseño más importante.

Un agente decide por su cuenta: recibe unas instrucciones, un modelo y un conjunto de herramientas, y en cada paso el modelo escoge si responde o si llama a una herramienta. Es el patrón adecuado cuando el camino no está fijado de antemano. Una herramienta es una función tipada que creas con createTool, con un inputSchema de Zod[1] que valida los argumentos antes de ejecutarla, igual que la salida estructurada tipada de Pydantic AI en el mundo de Python.

Un workflow, en cambio, es un grafo de pasos que tú defines cuando necesitas control explícito del flujo. Se encadenan con una sintaxis fluida (.then(), .branch(), .parallel()) y son deterministas: siempre siguen la ruta que has escrito. La regla práctica es sencilla: usa un agente cuando quieras que el modelo decida, y un workflow cuando el orden de los pasos deba ser fijo y auditable.

¿Cómo integra la memoria y el RAG?

Un agente sin memoria olvida todo entre mensajes. Mastra trae un sistema de memoria integrado que guarda el historial reciente de la conversación (memoria de trabajo) y recuerdos a largo plazo que recupera por relevancia, de forma parecida a lo que describimos en memoria en agentes de IA. Se conecta a un almacén (por ejemplo LibSQL, Postgres o una base vectorial) y se asocia al agente sin que tengas que orquestar tú las lecturas y escrituras.

El RAG (generación aumentada con recuperación) sigue el mismo principio de "baterías incluidas": Mastra ofrece componentes para trocear documentos, generar embeddings y consultar una base de datos vectorial, de modo que el agente responda apoyándose en tus propios documentos. En julio de 2026 el proyecto añadió además los Tool Hooks, unos ganchos que permiten observar y controlar cada llamada a herramienta que hace el agente, útiles para auditar o cortar acciones peligrosas antes de que se ejecuten.

¿Cómo es un agente mínimo en TypeScript?

Primero, crea el proyecto o añade Mastra a uno existente. El scaffolding oficial monta la estructura completa; la instalación manual basta si ya tienes un proyecto de Node:

npm create mastra@latest
npm install @mastra/core zod

Un agente mínimo son dos piezas: una herramienta tipada y el agente que la usa. La herramienta declara su esquema de entrada con Zod, y el agente recibe instrucciones, un modelo y el conjunto de herramientas. Se ejecuta con agent.generate (respuesta completa) o agent.stream (por fragmentos):

import { Agent } from "@mastra/core/agent";
import { createTool } from "@mastra/core/tools";
import { z } from "zod";

const clima = createTool({
  id: "obtener-clima",
  description: "Devuelve el tiempo de una ciudad",
  inputSchema: z.object({ ciudad: z.string() }),
  execute: async ({ context }) => {
    return { texto: `En ${context.ciudad} hace 22 grados y está despejado.` };
  },
});

export const agente = new Agent({
  id: "agente-clima",
  name: "Agente del tiempo",
  instructions: "Ayudas con el tiempo. Responde en español, claro y conciso.",
  model: "openai/gpt-5.5",
  tools: { clima },
});

const respuesta = await agente.generate("¿Qué tiempo hace en Madrid?");
console.log(respuesta.text);

El campo model usa el formato provider/model, así que cambiar de OpenAI a Anthropic o a un modelo abierto es cuestión de reescribir esa cadena. Mastra redirige la petición al proveedor correcto sin que toques el resto del código.

¿Mastra o un framework de Python?

La mayoría de frameworks de agentes maduros son de Python: LangChain, el OpenAI Agents SDK o Agno. Python domina en investigación y en canalizaciones de datos, y tiene la biblioteca de aprendizaje automático más rica. Mastra no compite ahí: su apuesta es que muchas aplicaciones de IA son, en el fondo, aplicaciones web, y esas ya viven en TypeScript.

Elegir Mastra tiene tres ventajas concretas. Escribes el agente en el mismo lenguaje que tu frontend y tu backend de Node, sin un servicio de Python aparte que mantener. Aprovechas el sistema de tipos de TypeScript de punta a punta, con Zod validando entradas y salidas. Y despliegas donde ya despliegas JavaScript: Node, contenedores o funciones en el borde de Vercel o Cloudflare. Frente a un framework como el Semantic Kernel de Microsoft, que también apunta a varios lenguajes, Mastra es nativo de TypeScript en lugar de un puerto.

Criterio Mastra (TypeScript) Frameworks de Python
Lenguaje TypeScript, mismo que la web Python, servicio aparte
Despliegue Node, contenedor o borde Servidor o contenedor de Python
Ecosistema de ML Más limitado El más rico
Tipado Estático de fábrica (Zod) Opcional (Pydantic)

La regla práctica: si tu producto ya es de TypeScript, Mastra evita cambiar de lenguaje solo para añadir un agente; si vives en el ecosistema de datos de Python, quédate ahí.

Preguntas frecuentes

¿Mastra es gratis y de código abierto?

Sí. El núcleo de Mastra se publica bajo licencia Apache 2.0 y puedes ejecutarlo en tu propia infraestructura sin coste de licencia. Solo un conjunto de funciones enterprise, alojadas en un directorio /ee/ separado, se rige por una licencia comercial. Para construir y desplegar agentes con el paquete @mastra/core no necesitas ningún plan de pago: solo pagas, en su caso, al proveedor del modelo que uses.

¿Qué modelos puedo usar con Mastra?

Más de 40 proveedores a través de una sola interfaz. Indicas el modelo con el formato provider/model, como openai/gpt-5.5, anthropic/claude-sonnet-4-6 o google/gemini-2.5-flash, y Mastra redirige la petición al proveedor correcto. Cambiar de modelo es reescribir esa cadena, sin tocar la lógica del agente, lo que facilita prototipar con un modelo potente y luego mover parte del trabajo a uno más barato.

¿Necesito saber React o Gatsby para usar Mastra?

No. Aunque lo desarrolla el equipo que creó Gatsby, Mastra es un framework de backend independiente que solo necesita Node.js 22.18.0 o superior y TypeScript. Funciona igual de bien con un backend de Express o Hono, con Next.js o con un simple script de Node. El bagaje de Gatsby se nota en la calidad de las herramientas y la documentación, no en una dependencia de React.

Conclusión

Mastra ocupa un hueco claro: es el framework que reúne agentes, herramientas, workflows, memoria y RAG para quien construye en TypeScript y no quiere montar un servicio de Python aparte. Con la versión 1.0 estable, respaldo de Y Combinator y una comunidad de más de 26.000 estrellas, es una apuesta seria para aplicaciones de IA nativas de la web. El siguiente paso natural es levantar el proyecto con npm create mastra@latest, escribir el agente mínimo de esta guía y, cuando quieras comparar enfoques, mirar el OpenAI Agents SDK del lado de Python.

Fuentes: [1] Mastra, documentación oficial[2], [2] Repositorio mastra-ai/mastra en GitHub[3], [3] Mastra en Y Combinator[4], [4] Paquete @mastra/core en npm[5].

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Fuentes

  1. Zod
  2. Mastra, documentación oficial
  3. Repositorio mastra-ai/mastra en GitHub
  4. Mastra en Y Combinator
  5. Paquete @mastra/core en npm

Ruta: Frameworks para construir agentes de IA