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# 조정프로세서

그만큼`ModerationProcessor`는**하이브리드 프로세서**입력 및 출력 처리 모두에 사용할 수 있으며 LLM을 사용하여 여러 범주에서 부적절한 콘텐츠를 감지하는 콘텐츠 조정 기능을 제공합니다. 이 프로세서는 플래그가 지정된 콘텐츠를 처리하기 위한 유연한 전략을 통해 구성 가능한 조정 범주에 대해 메시지를 평가하여 콘텐츠 안전을 유지하는 데 도움이 됩니다.

## 사용예

```typescript
import { ModerationProcessor } from '@mastra/core/processors'

const processor = new ModerationProcessor({
  model: 'openrouter/openai/gpt-oss-safeguard-20b',
  threshold: 0.7,
  strategy: 'block',
  categories: ['hate', 'harassment', 'violence'],
  lastMessageOnly: true,
})
```

## 생성자 매개변수

**options** (`Options`): 콘텐츠 조정 구성 옵션

**options.model** (`MastraModelConfig`): 조정 Agent의 Model 구성

**options.categories** (`string[]`): 조정 여부를 확인할 범주입니다. 지정하지 않으면 기본 OpenAI 범주를 사용합니다.

**options.threshold** (`number`): 플래그를 지정할 신뢰도 임계값(0\~1)입니다. 범주 점수 중 하나라도 이 임계값을 초과하면 콘텐츠에 플래그가 지정됩니다.

**options.strategy** (`'block' | 'warn' | 'filter'`): 콘텐츠에 플래그가 지정되었을 때의 전략입니다. 'block'은 오류와 함께 거부하고, 'warn'은 경고를 기록하지만 통과시키며, 'filter'는 플래그가 지정된 메시지를 제거합니다.

**options.instructions** (`string`): Agent의 사용자 정의 조정 지침입니다. 제공하지 않으면 범주에 따른 기본 지침을 사용합니다.

**options.includeScores** (`boolean`): 로그에 신뢰도 점수를 포함할지 여부입니다. 임계값 조정 및 디버깅에 유용합니다.

**options.lastMessageOnly** (`boolean`): 모든 메시지를 확인하는 대신 배치에서 가장 최근 메시지만 조정할지 여부입니다. 긴 대화에서 이전 메시지마다 LLM을 추가로 호출하지 않으려면 사용하세요.

**options.chunkWindow** (`number`): 스트림 청크를 조정할 때 컨텍스트에 포함할 이전 청크의 수입니다. 1로 설정하면 바로 이전 부분을 포함하는 식입니다.

**options.providerOptions** (`ProviderOptions`): 내부 조정 Agent에 전달되는 Provider별 옵션입니다. 사고 Model의 추론 노력 수준과 같은 Model 동작을 제어할 때 사용하세요(예: { openai: { reasoningEffort: 'low' } }).

## 보고

**id** (`string`): 'moderation'으로 설정되는 프로세서 식별자

**name** (`string`): 선택적 프로세서 표시 이름

**processInput** (`(args: { messages: MastraDBMessage[]; abort: (reason?: string) => never; tracingContext?: TracingContext }) => Promise<MastraDBMessage[]>`): LLM에 보내기 전에 입력 메시지의 콘텐츠를 조정합니다.

**processOutputStream** (`(args: { part: ChunkType; streamParts: ChunkType[]; state: Record<string, any>; abort: (reason?: string) => never; tracingContext?: TracingContext }) => Promise<ChunkType | null | undefined>`): 스트리밍 중에 콘텐츠를 조정하도록 스트리밍 출력 부분을 처리합니다.

## 확장된 사용 예

### 입력 처리

```typescript
import { Agent } from '@mastra/core/agent'
import { ModerationProcessor } from '@mastra/core/processors'

export const agent = new Agent({
  id: 'moderated-agent',
  name: 'moderated-agent',
  instructions: 'You are a helpful assistant',
  model: 'openai/gpt-5.6-sol',
  inputProcessors: [
    new ModerationProcessor({
      model: 'openrouter/openai/gpt-oss-safeguard-20b',
      categories: ['hate', 'harassment', 'violence'],
      threshold: 0.7,
      strategy: 'block',
      instructions: 'Detect and flag inappropriate content in user messages',
      includeScores: true,
    }),
  ],
})
```

### 일괄 처리를 통한 출력 처리

`ModerationProcessor`를 출력 프로세서로 사용할 때는 성능 최적화를 위해 `BatchPartsProcessor`와 함께 사용하는 것이 좋습니다. `BatchPartsProcessor`는 스트림 청크를 조정기에 전달하기 전에 함께 일괄 처리하여 조정에 필요한 LLM 호출 수를 줄입니다.

```typescript
import { Agent } from '@mastra/core/agent'
import { BatchPartsProcessor, ModerationProcessor } from '@mastra/core/processors'

export const agent = new Agent({
  id: 'output-moderated-agent',
  name: 'output-moderated-agent',
  instructions: 'You are a helpful assistant',
  model: 'openai/gpt-5.6-sol',
  outputProcessors: [
    // Batch stream parts first to reduce LLM calls
    new BatchPartsProcessor({
      batchSize: 10,
    }),
    // Then apply moderation on batched content
    new ModerationProcessor({
      model: 'openrouter/openai/gpt-oss-safeguard-20b',
      strategy: 'filter',
      chunkWindow: 1,
    }),
  ],
})
```

## 관련된

- [난간](https://mastra.zisheng.pro/ko/docs/agents/guardrails)