Mastra 推出 Span 查询：追踪不再整条返回，直接筛出失败的工具调用
Mastra 上线 Span 查询，把可观测性查询的粒度从整条追踪下移到追踪内部的单个 span。此前的追踪查询能按失败的工具调用等深层细节过滤，却仍返回整条追踪，问题调用难以定位。Span 查询在每条追踪内部检索，只返回匹配的 span，并可对匹配 span 分组聚合出调用次数、错误率和延迟，用于找出哪个工具失败或变慢。
Mastra观测新增延迟指标：智能体慢在模型还是自家代码，首次响应等待可分开看
Mastra平台与Studio现在为每一次智能体和模型调用记录两项延迟指标：TTFC（首个数据块到达前用户等待的时间）和TTFT（模型开始响应所需的时间）。此前只有durationMs能说明一次运行总共花了多久，却分不清用户等首个响应等了多长、这段等待来自模型还是自家代码。两项指标写入每个span，可在trace查询与span查询中按字段过滤排序，适用于Mastra平台以及存储使用DuckDB、PostgreSQL或ClickHouse的自托管项目。
Mastra把生产指标开放成查询接口：成本、延迟、错误率可按模型和会话自己拼
Mastra平台上线Metrics API，让开发者用客户端SDK、命令行或可观测性端点查询生产项目的token用量、模型成本、延迟和错误率。此前这些指标只能在平台和Studio里查看，无法自行构造查询。现在可以按时间范围、状态过滤和分组维度组合出总量、明细、时间序列与百分位数据，用于自定义报表、仪表盘、下游数据投递和成本或错误率上升时的告警。
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