Mastra 于 2026-09-24 在 npm 发布 @mastra/[email protected]：新增 `ModelSelectionProcessor`，用分类器按请求复杂度在廉价模型与默认强模型间路由（PR #24865）；durable agent `stream()`/`resume()` 增加 `closeOnSuspend`，避免工具挂起时 `fullStream` 死循环；另含 `createClassifierScorer()`、工具可选 `title` 展示名、trace 聚合维度/度量描述符与 tags 谓词。官方提醒路由不总能省钱——模型不共享 prompt cache。
核心要点速览 (Key Takeaways)
- ✓核心 API：`ModelSelectionProcessor`（#24865）——默认强模型 + 简单请求走便宜模型；`scope: 'first-step'` 可只改首轮
- ✓Durable：`stream({ closeOnSuspend: true })` / `resume` 可在工具挂起边界结束流，修复 AG-UI 等集成等不到 `RUN_FINISHED` 的问题（#24894）
- ✓评测：`createClassifierScorer()` 把已有 Classifier 问题映射为 0–1 分数并保留证据（#24792）
- ✓可观测：`aggregateTraces` 相关维度/度量描述符 + tags `includes`/`notIncludes` 谓词
- ✓安装：`npm i @mastra/[email protected]`；对照 CHANGELOG 与 Processors 文档
相关资源与官方项目出处
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核心背景与行业痛点
生产 Agent 常把所有请求打到同一 frontier 模型，简单问答也烧贵价 token；若手工写路由又难与现有 Classifier / Processor 管线对齐。Mastra 1.69 已把 Classifiers 与 ClassifierProcessor 做成一等公民；1.70.0 继续把「按复杂度选模型」收成标准 input processor，并修掉 durable stream 在工具挂起时挂死的集成痛点。
架构亮点与底层机制
ModelSelectionProcessor：为每个 choice 描述适用场景，处理器自动构建分类器；可选复用已有 Classifier + select 映射。失败或置信不足（minProbability）回退到 Agent 配置模型；选中模型失败则走 fallback 列表。官方明确：模型间不共享 prompt cache，便宜模型可能步数更多，务必自测成本。closeOnSuspend：durable stream/resume 默认可在挂起后保持打开；设 true 时在 suspend 边界关闭，对齐非 durable Agent.stream()，便于 AG-UI 发出 RUN_FINISHED。createTool({ title }) 仅用于 UI 展示；createClassifierScorer()；trace 聚合维度/度量辅助函数与 tags 谓词；记忆侧过滤客户端回显历史（可用 retainFullInput 退出）。权威 Benchmark 与实测跑分对比
CHANGELOG 未给出公开 SWE-Bench / 延迟 / 美元成本对照表；路由收益取决于流量分布与 cache 命中，官方要求在自有流量上度量。可核对的是 PR 与 API 表面（#24865、#24894）。
开发者实战落地与开箱指南
npm i @mastra/[email protected]阅读 packages/core CHANGELOG 1.70.0 与 Processors；Durable 相关见 Durable Agents。从 1.69 升级时注意记忆回显行为变更与 playground-ui 既有 breaking（若仍停留在 1.69 说明）。
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