Phase 14: Agent Engineering

Üretim Ajansı Çalışma Zamanları Hızlı Kuruluş ve Tiplenen Çalışma Akışları

Bir üretim ajansı çalıştırma süresi, prototipleme çerçevelerinin görmezden gelmesini optimize eder: örnekleme maliyeti, yazılmış iş akışı yüzeyleri ve hizmet hazır bir arka uç. 2026 çiftleşmesi: Agno (Python) mikro saniye ajanı örnekleme ve devletsiz FastAPI arka uçları hedefliyor. Mastra ajanları, araçları, iş akışları, birleşik model yönlendirme ve Vercel AI SDK altyapısında bileşik depolama gönderir.

Type: Learn

Languages: Python, TypeScript

Prerequisites: Phase 14 · 01 (Agent Loop), Phase 14 · 13 (LangGraph)

Time: ~45 minutes

Öğrenme Hedefleri

Agno'nun performans hedeflerini ve ne zaman önemli olduklarını belirle.
Mastra'nın üç primitif adını verin Ajanlar, Aletler, Çalışma Akışları ve desteklenen sunucu adaptörleri.
Devleti olmayan bir oturum ölçülü FastAPI arka planının neden Agno üretim yolunun önerildiğini açıklayın.
Verilmiş bir yığın için Agno vs Mastra seçin (Python-birincisi vs TypeScript-birincisi).

Sorun

LangGraph, AutoGen, CrewAI çerçeve ağırdır. "sadece ajan döngüsü, hızlı, benim çalıştırma süremde" isteyen takımlar Agno (Python) veya Mastra (TypeScript) için ulaşıyor.

Anlaşım

Agno

Python çalıştırma zamanı, eski Phi-data.
"Grafikler, zincirler ya da karmaşık desenler yok saf Python".
Dokümanlarından performans hedefleri: ~ 2μs ajan istansiasyonu, ~ 3.75 KiB hafıza/ ajan, ~ 23 model sağlayıcı.
Üretim yolu: stateless sesyon-scoped FastAPI arka plan. Her istek yeni bir ajan başlatır; sesyon durumu bir DB'de yaşar.
Doğal multimodal (metin, görüntü, ses, video, dosya) ve ajantik RAG.

Hız hedefleri saniyede binlerce kısa ömürlü ajan (chat fan-in, değerlendirme boru hattı) olduğunda önemlidir.

Mastra

TypeScript, Vercel AI SDK'ye dayalı.
Üç ilkel:Agents- Evet .Tools(Zod tipi),Workflows- Evet .
Birleştirilmiş Modeldeki Router 94 sağlayıcıda 3.300+ model (Mart 2026).
Kompozite depolama: bellek, iş akışları, farklı arka planlara gözlemlenebilirlik; ClickHouse'nin ölçekte gözlemlenebilirlik için önerilen.
Apache 2.0 ile ee/Kaynak kullanılabilir işletme lisansı altında dizinler.
Express, Hono, Fastify, Koa için sunucu adaptörleri; birinci sınıf Next.js ve Astro entegrasyonu.
Debug için Mastra Studio'yu (yalı host:4111) gönderir.
22k+ GitHub yıldızları, 300k+ haftalık npm indirimi 1.0 (Ocak 2026).

Konumlandırma

LangGraph olmaya çalışmıyorlar.

Language fit.Python ilk takımları için Agno, TypeScript için Mastra ilk.
Runtime ergonomics.Agno = neredeyse sıfır uçuş masrafları; Mastra = Vercel ekosistemine entegre.
Observability.Her ikisi de Langfuse/Phoenix/Opik (Denevi 24) ile entegre olur, ancak Mastra Studio birinci taraftır.

Her birini ne zaman seçmeliyiz?

AgnoPython arka planı, çok kısa ömürlü ajanlar, güçlü perf gereksinimleri, FastAPI dükkanı.
Mastra TypeScript arka planı, Next.js / Vercel dağıtım, birleşik çok sağlayıcı model yönlendirme, Zod-typed araçlar.
LangGraph(Disim 13) Kalıcı durum ve açık grafik mantık çabuklığından daha önemli olduğunda.
OpenAI / Claude Agent SDK sağlayıcı tarafından üretilen şekli istediğinizde (Deneyim 1617).

Bu kalıp yanlış gittiğinde

Perf-for-perf's-sake.Agno'yu seçmek çünkü iş yükü istek başına bir yavaş ajan çağrısı olduğunda "2μs" iyi geliyor.
Ecosystem lock-in.Mastra'nın Vercel aromalı entegrasyonu Vercel'de artı, başka yerlerde ise eksik.
Enterprise license confusion.Mastra'nın ee/Dizinler kaynak kullanılabilir, Apache 2.0 değil.

Yapın

Bu ders öncelikle karşılaştırmalıdır tek bir kod eserinin her iki çerçeveye de adalet sağlamayacağı görülmez.code/main.pyBir yan yana oyuncak için: iki kez (bir kez Agno şeklinde, bir kez Mastra şeklinde) uygulanan minimal "bir ajan çalıştır, çıkış akışı, devam sesyonu" akışı.

Çek şunu:

python3 code/main.py

Yapısal olarak farklı ama işlevsel olarak eşdeğer iki iz.

Kullan

Agno Hızlılık ve FastAPI şekli gerektiren Python arka uç.
Mastra TypeScript arka planı birçok sağlayıcı ve iş akışı primitifleri ile.
Her ikisi de Langfuse ile entegre.

Gönder

outputs/skill-runtime-picker.mdStak, gecikme bütçesi ve operasyonel şekli üzerine kurulmuş Agno, Mastra, LangGraph veya bir sunucu SDK'yi seçer.

Egzersizler

Agno'nun belgelerini okuyun, STDlib ReAct döngüsünü Agno'ya aktarın.
Mastra'nın belgeleri okuyun. Aynı döngüyü Mastra'ya aktarın. Araç yazımında ne değişmiştir (Zod vs. hiçbir şey)?
Benchmark: Ajanın istantasyon gecikmesini ölç.
Bir göç tasarlayın: Eğer Python'da CrewAI çalıştırıyorsanız, Agno'ya taşınırsanız ne kalır?
Mastra'nın kitabını okuyun.ee/Açık kaynaklı bir çatal için ne tür kısıtlamalar geçerli?

Anahtar Terimler

Term	What people say	What it actually means
Agno	"Fast Python agents"	Stateless session-scoped agent runtime
Mastra	"TypeScript agents on Vercel AI SDK"	Agents + Tools + Workflows + Model Router
Unified Model Router	"Multi-provider access"	Single client for 3,300+ models across 94 providers
Composite storage	"Multiple backends"	Memory/workflows/observability each to a different store
Mastra Studio	"Local debugger"	localhost:4111 UI for introspecting agents
Source-available	"Not OSS"	License permits source reading but restricts commercial use

Daha Fazla Okumak

Agno Agent Framework docs Performans hedefleri, FastAPI entegrasyonu
Mastra docs Primitivler, sunucu adaptörleri, Model yönlendiricisi
LangGraph overview devlet grafik alternatif
Comet Opik Mastra entegrasyonları tarafından alıntılanan gözlemsellik karşılaştırmaları

This free lesson is part of the AI Engineering from Scratch curriculum. Read the full explanation, run the lesson code, and verify the result in the interactive reader or from the repository source.

Browse the complete course catalog or open this lesson on GitHub.