Mastra @mastra/core 1.70.0：ModelSelectionProcessor 按分类器路由便宜/强模型，并补齐 durable stream closeOnSuspend

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。
• 其他：工具 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）。