O curso grátis Mastra sem mistério em português da Escola de Aplicativos reúne uma introdução e 16 aulas práticas sobre agentes de IA, ferramentas tipadas com Zod, workflows determinísticos, aprovação humana (suspend e resume), streaming em tempo real, memória em 4 camadas, RAG e GraphRAG, Workspaces e Sandboxes, Harness, autenticação OAuth, protocolo MCP, observabilidade OpenTelemetry, ciclo de Evals e deploy em produção com TypeScript.
Assista ao curso completo de Mastra em português. A trilha foi organizada para quem quer sair de prompts soltos e construir sistemas de agentes confiáveis, testáveis e observáveis em produção.
Assista à introdução do curso de Mastra
Um cliente pede estorno de um pedido atrasado, um fornecedor altera o prazo de entrega de grãos especiais e a equipe precisa decidir se aprova um desconto fora da alçada automática. Quando tudo isso depende de um único prompt gigante, o sistema alucina valores, perde o contexto da conversa e executa ações sem auditoria.
Esse é o fio condutor das aulas. Ao longo do curso, construímos o Pulso, plataforma de operações da torrefação e assinatura Nuvem Café, evoluindo o agente Theo desde o primeiro teste no Mastra Studio até uma arquitetura multiagente completa em produção.
Mastra sem Mistério: introdução ao curso grátis em português
O que é o Mastra e por que usar um framework de agentes em TypeScript?
Mastra é um framework open-source em TypeScript projetado para desenvolver aplicações e sistemas de agentes de IA com engenharia de software de verdade. Em vez de espalhar chamadas de LLM pelo código sem contrato de entrada e saída, o Mastra organiza agentes, ferramentas (tools), fluxos em grafo (workflows), memória persistente, recuperação de conhecimento (RAG), avaliação (scorers) e telemetria dentro de uma única instância central.
No cenário do Pulso, separar essas responsabilidades faz toda a diferença. O agente Theo conversa com o cliente e interpreta a intenção, mas a consulta de pedidos roda em uma tool validada com Zod, o estorno financeiro percorre um workflow determinístico com pausa para aprovação humana e as normas da empresa vêm de uma base RAG com citações verificáveis.
A proposta deste curso é dominar cada uma dessas peças com critérios claros de arquitetura: quando usar um agente autônomo, quando preferir uma tool determinística e quando travar a ordem de execução em um workflow.
Para quem é este curso grátis de Mastra?
O curso foi desenhado para desenvolvedores TypeScript e JavaScript, criadores de SaaS, arquitetos de software e profissionais que constroem produtos digitais com inteligência artificial. Quem já trabalha com Node.js, Next.js, Nuxt, Hono ou Cloudflare Workers vai reconhecer imediatamente os padrões de tipagem com Zod, rotas HTTP e variáveis de ambiente.
Conhecer o básico de TypeScript e JSON facilita o acompanhamento, mas cada aula apresenta a motivação e a arquitetura visual antes de mostrar o código. Se você está começando com engenharia de agentes, assista na sequência desde a introdução e acompanhe a evolução do projeto Pulso no Mastra Studio.
O que você vai aprender em cada etapa
1. Arquitetura, Mastra Studio, Model Router e Tools com Zod
As primeiras aulas estabelecem o modelo mental da engenharia de agentes. Você aprende a árvore de decisão entre Agente, Tool e Workflow, cria o projeto com npm create mastra@latest e inspeciona prompts, parâmetros e traces no Mastra Studio em localhost:4111.
Em seguida, configura o agente Theo com instruções dinâmicas baseadas em RequestContext, alterna entre provedores como OpenAI, Anthropic e Google Gemini pelo Model Router com fallback automático e impõe contratos estritos de JSON usando structuredOutput e createTool com schemas Zod (inputSchema e outputSchema).
2. Workflows determinísticos, aprovação humana e streaming
Quando o processo exige ordem previsível, saímos do loop aberto do agente e entramos no motor de grafos do Mastra (createWorkflow e createStep). Você encadeia etapas com .then(), cria ramificações condicionais com .branch(), executa tarefas simultâneas com .parallel() e repete validações com .dountil().
Para operações críticas — como estornos acima do limite automático na Nuvem Café — você implementa Human-in-the-Loop com suspend() e resume(), persistindo o snapshot do workflow no banco até a decisão da supervisão. Também domina o streaming em tempo real com .stream(), fullStream, Server-Sent Events (SSE) e integração direta com @mastra/ai-sdk.
3. Memória em 4 camadas, RAG, GraphRAG e Workspaces
Um agente sem memória repete perguntas; um agente que envia o histórico inteiro estoura a janela de contexto. Você configura @mastra/memory em quatro camadas complementares: histórico recente da conversa, Working Memory estruturada para preferências do cliente, Semantic Recall vetorial de longo prazo e Observational Memory com compressão em background pelos agentes Observer e Reflector.
Para responder dúvidas sobre manuais e políticas sem inventar regras, construímos o pipeline completo de RAG (MDocument.fromMarkdown, chunk, embeddings e createVectorQueryTool) e avançamos para GraphRAG, conectando documentos por entidades compartilhadas. Depois, entregamos um ambiente seguro ao agente com Workspaces, filesystem isolado, Skills sob demanda (SKILL.md) e execução em Sandbox.
4. Harness, segurança OAuth, MCP e subagentes
Aplicações com agentes que rodam tarefas longas ou operam múltiplos subagentes precisam de coordenação de estado. Você aprende a usar a classe Harness para gerenciar modos operacionais (planejamento vs. execução), threads, subagentes e aprovação de chamadas de ferramentas.
Na camada de integração e segurança, conectamos o agente a serviços externos com autenticação OAuth gerenciada, consumimos ferramentas comunitárias via MCPClient e expomos nossas próprias capacidades para IDEs como Cursor e Claude Desktop usando MCPServer.
5. Observabilidade OpenTelemetry, ciclo de Evals e deploy em produção
Não existe sistema de agentes confiável sem medição. Você instrumenta traces completos no Mastra Studio e via OpenTelemetry para inspecionar latência, consumo de tokens e chamadas de ferramentas passo a passo.
Depois, fecha o ciclo de melhoria contínua com Datasets, Experiments e Scorers (@mastra/evals), medindo fidelidade ao contexto (faithfulness), relevância e precisão de uso de ferramentas antes de atualizar prompts em produção. No encerramento, empacota o sistema no Mastra Server, acopla a aplicações Next.js, Hono ou Express com Server Adapters e realiza o deploy na Mastra Cloud, Cloudflare Workers ou Vercel com checklist completo de segurança e controle de custos.
Trilha completa: introdução e 16 aulas em português
Use a tabela abaixo para navegar diretamente para uma aula ou siga a ordem completa do curso:
| Ordem | Aula | Assista |
|---|---|---|
| Introdução | de prompts soltos a sistemas de agentes em produção | Assistir |
| Aula 01 | Agente, Tool ou Workflow? Arquitetura e modelo mental | Assistir |
| Aula 02 | Primeiro agente no Mastra Studio, Model Router e Zod | Assistir |
| Aula 03 | Tools tipadas com createTool e ciclo de vida do agente | Assistir |
| Aula 04 | Engenharia de contexto e RequestContext | Assistir |
| Aula 05 | Sistemas multiagente: Supervisor e subagentes | Assistir |
| Aula 06 | Workflows: createStep, .then, .branch e .parallel | Assistir |
| Aula 07 | Human-in-the-loop: suspend(), resume() e bail() | Assistir |
| Aula 08 | Streaming em tempo real de agentes e workflows | Assistir |
| Aula 09 | Memória em 4 camadas e Observational Memory | Assistir |
| Aula 10 | RAG, Chunking, Vector Stores e GraphRAG | Assistir |
| Aula 11 | Workspaces, Filesystem, Skills e Sandboxes | Assistir |
| Aula 12 | Harness: agentes de longo prazo e modos de ação | Assistir |
| Aula 13 | Autenticação, identidade, OAuth e protocolo MCP | Assistir |
| Aula 14 | Observabilidade, OpenTelemetry e Tracing | Assistir |
| Aula 15 | Ciclo de Evals, Scorers e Datasets | Assistir |
| Aula 16 | Servidor Hono, deploy em produção e arquitetura | Assistir |
Abra a playlist completa do curso grátis de Mastra no YouTube.
Como estudar e aplicar no seu projeto
A melhor forma de absorver o curso é manter o Mastra Studio aberto enquanto acompanha cada aula. Comece criando um agente simples, adicione uma ferramenta com inputSchema e outputSchema e force entradas inválidas para ver como o Zod protege a execução antes que o erro chegue à API externa.
Ao estudar workflows e memória, observe nos traces do Studio a diferença de custo e previsibilidade entre deixar o modelo decidir tudo sozinho ou guiar o fluxo com passos tipados e Working Memory enxuta.
Continue sua jornada em engenharia de IA e dados
A arquitetura de agentes conversa diretamente com a escolha do banco de dados e da camada de memória. Para aprofundar seus estudos na Escola de Aplicativos, confira também o curso grátis de SurrealDB para Engenheiros de IA e o curso grátis de SurrealDB do zero com CRM.
Perguntas frequentes sobre o curso de Mastra
O curso de Mastra é gratuito?
Sim. Todos os 17 vídeos — incluindo a introdução e as 16 aulas práticas — estão disponíveis gratuitamente no canal da Escola de Aplicativos no YouTube.
Preciso ser avançado em TypeScript para acompanhar?
Não é necessário dominar recursos avançados da linguagem. Conhecendo funções assíncronas (async/await), objetos e tipos básicos em TypeScript, você consegue acompanhar todas as demonstrações e esquemas com Zod.
Posso usar o Mastra com um projeto Next.js, Nuxt ou Hono existente?
Sim. O Mastra pode rodar como um servidor dedicado (Mastra Server) ou ser integrado diretamente às rotas do seu back-end Node.js ou edge usando os Server Adapters oficiais.
Quais modelos de IA funcionam com o Mastra?
Pelo Model Router integrado, você pode usar OpenAI, Anthropic Claude, Google Gemini, Groq, Mistral, modelos open-source e gateways compatíveis usando a string provedor/modelo, sem reescrever a lógica do agente.
Comece agora a construir agentes em produção
Assista à introdução e acompanhe as 16 aulas na playlist oficial. Consulte também a documentação oficial do Mastra para explorar os pacotes e exemplos atualizados do ecossistema.
