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Mastra 可以在本地和云环境中运行，并且都有适合每种环境的构建程序。在本地环境中构建时，最常用的方法是使用 Python 虚拟环境并安装 Mastra 包。虽然该环境提供了高度的自由度并且易于测试和定制，但部署和团队协作需要额外的配置。另一方面，在云环境中，通过与Docker、Kubernetes等容器技术结合部署，可以实现可扩展的运行。它与 AWS 和 GCP 等主流云平台兼容，并且可以考虑自动扩展和监控系统进行构建。

选择推荐的工具和库
高效 Mastra 开发的关键是利用一些推荐的工具和库。在 Python 环境中，Poetry 和 pipenv 等依赖管理工具很有用。此外，VS Code 和 JupyterLab 是流行的开发环境，可以顺利地编写和执行代码。 Mastra 有许多 API 集成和外部模块，因此结合使用 Postman 等 API 测试工具将使调试和规范检查更加容易。此外，还推荐使用Git进行版本控制，并使用Docker进行 巴西电报数据 通用环境，通过结合这些，可以实现高效的开发和可重复的项目操作。

介绍在开发过程中有用的调试功能
Mastra 提供了广泛的调试功能，允许您在开发过程中详细检查代理的行为。您可以查看工作流程每个步骤的日志、检查输入和输出、跟踪变量等，从而可以实时检查是否正在执行预期的处理。此外，当发生错误时，会显示详细的堆栈跟踪，让您快速找出原因。此外，在沙盒环境中进行测试的能力使您能够验证新流程而不会影响您的生产环境。通过利用这些功能，开发人员可以高效、安全地添加或修改功能。