마스트라 vs 온룩
마스트라와 온룩은 개발 도구지만 만드는 대상이 다릅니다. 마스트라는 TypeScript 환경에서 AI 에이전트와 워크플로우를 구축·관리하는 프레임워크라, 앱 안에 에이전트 로직과 자동화 흐름을 넣는 백엔드/플랫폼 작업에 맞습니다. 온룩은 리액트 UI를 시각적으로 편집하고 변경을 코드에 반영하는 프런트엔드 도구라, 화면 제작과 디자인 협업이 중심입니다. AI 에이전트의 실행 흐름을 코드로 설계해야 하면 마스트라, React 화면을 빠르게 만들고 다듬어야 하면 온룩입니다.
어느 쪽이 맞을까
항목별 비교
실제 화면
자주 묻는 질문
마스트라와 온룩 중 가격이 더 저렴한 쪽은?
마스트라는 무료 + 유료, 온룩는 유료 수준입니다. 자세한 플랜은 각 도구 페이지에서 확인하세요.
마스트라와 온룩는 무료로 사용할 수 있나요?
마스트라는 무료 플랜을 제공합니다, 온룩는 무료 플랜을 제공합니다.
마스트라와 온룩는 각각 어떤 작업에 적합한가요?
마스트라: 복잡한 비즈니스 로직을 포함한 자율형 AI 에이전트 구축, 엔터프라이즈 데이터 동기화 및 RAG 시스템 개발, TypeScript 기반 인프라 내 AI 워크플로우 오케스트레이션 / 온룩: React 컴포넌트를 피그마처럼 시각적으로 직접 수정, AI를 활용한 웹사이트 레이아웃 빠른 프로토타이핑, 디자인 변경 사항을 코드 수정 없이 GitHub PR로 제출
마스트라와 온룩의 핵심 차이는 무엇인가요?
LangChain의 과도한 추상화와 디버깅 난이도를 줄이려는 'TypeScript 네이티브' 프레임워크입니다., LangChain·CrewAI가 파이썬 중심이라 JS 개발자가 겪던 불편함을 줄여 줍니다., 별도 외부 서비스 없이 로컬 'Mastra Studio'로 실행 로그와 상태 변화를 즉시 시각화할 수 있습니다., 추론 호출 위주의 Vercel AI SDK와 달리 RAG·메모리·워크플로우·평가를 한 프레임워크로 묶어 제공합니다., 다만 파이썬 기반 PydanticAI·LangGraph에 비하면 머신러닝 라이브러리 직접 통합 생태계는 상대적으로 좁을 수 있습니다.
핵심 차이
- LangChain의 과도한 추상화와 디버깅 난이도를 줄이려는 'TypeScript 네이티브' 프레임워크입니다.
- LangChain·CrewAI가 파이썬 중심이라 JS 개발자가 겪던 불편함을 줄여 줍니다.
- 별도 외부 서비스 없이 로컬 'Mastra Studio'로 실행 로그와 상태 변화를 즉시 시각화할 수 있습니다.
- 추론 호출 위주의 Vercel AI SDK와 달리 RAG·메모리·워크플로우·평가를 한 프레임워크로 묶어 제공합니다.
- 다만 파이썬 기반 PydanticAI·LangGraph에 비하면 머신러닝 라이브러리 직접 통합 생태계는 상대적으로 좁을 수 있습니다.
그래서, 어느 쪽을 고를까