概览

Mastra vs LangGraph：TypeScript 与 Python 的 Agent 编排框架对比

对比 Mastra（TypeScript 优先）与 LangGraph（Python 优先）在工作流、工具调用、状态管理、可观测性上的差异。

对比项目

TypeScript · NOASSERTION

26.4k ★

Mastra 是面向 TypeScript 生态的 Agent 构建平台，集成工作流、记忆、RAG、评测与部署能力，适合构建可扩展的全栈 AI Agent 应用。

typescriptworkflowragfullstack

Python · MIT

37.7k ★

LangGraph 是一个用于构建可控、可调试、长期运行的有状态 Agent 框架，以图的方式描述 Agent 的状态与控制流。

agent-frameworkstatefulgraphorchestrationpython

适合场景	Mastra	LangGraph
核心定位	TypeScript 优先的 Agent 框架，与 Next.js、React 生态深度集成，强调 API 优先的开发体验	Python 优先的状态图 Agent 框架，源自 LangChain 团队，强调图结构编排与长期记忆
状态管理	基于 Zod 的类型化状态管理，状态变更可序列化、可回放，与 React 状态管理哲学一致	基于 Checkpointer 的持久化状态，支持内存、文件、Postgres、Redis 等多种后端
工具与集成	内置 Mastra Studio 可视化调试，与 Vercel AI SDK 互操作，支持 MCP 协议	LangGraph Platform 提供托管运行时与可视化调试，深度集成 LangChain 生态（200+ 集成）
部署与运行时	支持 Node.js 进程、Docker、Vercel Edge Functions，部署灵活	支持自托管（Docker）、LangGraph Platform 托管、LangGraph Studio 三种方式

建议根据你的主要工作流、技术栈语言和集成需求来选择。用于生产前，请进一步查看项目文档、社区活跃度和最近的 GitHub 维护情况。