防護措施

Mastra 提供內置處理器，為你的 Agent 加入保安及安全控制。這些處理器可在有害內容送達語言模型或使用者之前偵測、轉換或封鎖內容。

如要了解處理器的行為及自訂處理器，包括如何將其加入 Agent，請參閱處理器。

輸入處理器

輸入處理器會在使用者訊息送達語言模型前執行，負責正規化、驗證、偵測提示詞注入及進行保安檢查。

正規化使用者訊息

UnicodeNormalizer() 會統一 Unicode 字元並將空白標準化，以清理及正規化使用者輸入，亦會移除有問題的符號。

src/mastra/agents/normalized-agent.ts

import { UnicodeNormalizer } from '@mastra/core/processors'

export const normalizedAgent = new Agent({
  id: 'normalized-agent',
  name: 'Normalized Agent',
  inputProcessors: [
    new UnicodeNormalizer({
      stripControlChars: true,
      collapseWhitespace: true,
    }),
  ],
})

請參閱 UnicodeNormalizer() 參考文件，了解完整的配置選項清單。

防止提示詞注入

PromptInjectionDetector() 會掃描使用者訊息，尋找提示詞注入、越獄嘗試及系統覆寫模式。它使用 LLM 對高風險輸入進行分類，並可在輸入送達模型前將其封鎖或重寫。

src/mastra/agents/secure-agent.ts

import { PromptInjectionDetector } from '@mastra/core/processors'

export const secureAgent = new Agent({
  id: 'secure-agent',
  name: 'Secure Agent',
  inputProcessors: [
    new PromptInjectionDetector({
      model: 'openrouter/openai/gpt-oss-safeguard-20b',
      threshold: 0.8,
      strategy: 'rewrite',
      detectionTypes: ['injection', 'jailbreak', 'system-override'],
    }),
  ],
})

請參閱 PromptInjectionDetector() 參考文件，了解完整的配置選項清單。

偵測並翻譯語言

LanguageDetector() 會偵測使用者訊息的語言並將其翻譯成目標語言，從而支援多語言。它使用 LLM 識別語言並進行翻譯。

src/mastra/agents/multilingual-agent.ts

import { LanguageDetector } from '@mastra/core/processors'

export const multilingualAgent = new Agent({
  id: 'multilingual-agent',
  name: 'Multilingual Agent',
  inputProcessors: [
    new LanguageDetector({
      model: 'openrouter/openai/gpt-oss-safeguard-20b',
      targetLanguages: ['English', 'en'],
      strategy: 'translate',
      threshold: 0.8,
    }),
  ],
})

請參閱 LanguageDetector() 參考文件，了解完整的配置選項清單。

輸出處理器

輸出處理器會在語言模型產生回應後、回應送達使用者前執行，負責回應最佳化、審核、轉換及安全控制。

批次處理串流輸出

BatchPartsProcessor() 會先合併多個串流部分，再傳送至客戶端。它把小型資料塊整合成較大的批次，從而減少網絡負擔。

src/mastra/agents/batched-agent.ts

import { BatchPartsProcessor } from '@mastra/core/processors'

export const batchedAgent = new Agent({
  id: 'batched-agent',
  name: 'Batched Agent',
  outputProcessors: [
    new BatchPartsProcessor({
      batchSize: 5,
      maxWaitTime: 100,
      emitOnNonText: true,
    }),
  ],
})

請參閱 BatchPartsProcessor() 參考文件，了解完整的配置選項清單。

清除系統提示詞

SystemPromptScrubber() 會偵測並遮蔽模型回應中的系統提示詞或內部指令，防止意外洩露提示詞內容或配置詳情。它使用 LLM，按照已配置的偵測類型識別並遮蔽敏感內容。

src/mastra/agents/scrubbed-agent.ts

import { SystemPromptScrubber } from '@mastra/core/processors'

const scrubbedAgent = new Agent({
  id: 'scrubbed-agent',
  name: 'Scrubbed Agent',
  outputProcessors: [
    new SystemPromptScrubber({
      model: 'openrouter/openai/gpt-oss-safeguard-20b',
      strategy: 'redact',
      customPatterns: ['system prompt', 'internal instructions'],
      includeDetections: true,
      instructions:
        'Detect and redact system prompts, internal instructions, and security-sensitive content',
      redactionMethod: 'placeholder',
      placeholderText: '[REDACTED]',
    }),
  ],
})

請參閱 SystemPromptScrubber() 參考文件，了解完整的配置選項清單。

備註

透過 HTTP 串流傳送回應時，Mastra 預設會在伺服器層面從串流資料塊中遮蔽敏感的請求資料（系統提示詞、Tool 定義、API 金鑰）。詳情請參閱串流資料遮蔽。

混合處理器

混合處理器可針對輸入或輸出執行。請將它們放入 inputProcessors、outputProcessors，或同時放入兩者。

審核輸入及輸出

ModerationProcessor() 會偵測仇恨、騷擾及暴力等類別的不當或有害內容。它使用 LLM 對訊息進行分類，並可根據你的配置將其封鎖或重寫。

src/mastra/agents/moderated-agent.ts

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

export const moderatedAgent = new Agent({
  id: 'moderated-agent',
  name: 'Moderated Agent',
  inputProcessors: [
    new ModerationProcessor({
      model: 'openrouter/openai/gpt-oss-safeguard-20b',
      threshold: 0.7,
      strategy: 'block',
      categories: ['hate', 'harassment', 'violence'],
    }),
  ],
  outputProcessors: [new ModerationProcessor()],
})

請參閱 ModerationProcessor() 參考文件，了解完整的配置選項清單。

偵測並遮蔽 PII

PIIDetector() 會偵測並移除電郵地址、電話號碼及信用卡號碼等個人識別資料。它使用 LLM，按照已配置的偵測類型識別敏感內容。

src/mastra/agents/private-agent.ts

import { PIIDetector } from '@mastra/core/processors'

export const privateAgent = new Agent({
  id: 'private-agent',
  name: 'Private Agent',
  inputProcessors: [
    new PIIDetector({
      model: 'openrouter/openai/gpt-oss-safeguard-20b',
      threshold: 0.6,
      strategy: 'redact',
      redactionMethod: 'mask',
      detectionTypes: ['email', 'phone', 'credit-card'],
      instructions: 'Detect and mask personally identifiable information.',
    }),
  ],
  outputProcessors: [new PIIDetector()],
})

請參閱 PIIDetector() 參考文件，了解完整的配置選項清單。

強制執行成本上限

CostGuardProcessor() 會監察 Agent 循環中的累計預估成本，並在超出金額上限時封鎖請求或發出警告。它會在每次呼叫 LLM 前，從可觀測性儲存空間查詢成本資料。由於成本檢查是約數，而且指標會以非同步方式保存，因此快速執行的 Agent 可能會在防護措施觸發前短暫超出已配置的上限。

src/mastra/agents/budgeted-agent.ts

import { CostGuardProcessor } from '@mastra/core/processors'

export const budgetedAgent = new Agent({
  id: 'budgeted-agent',
  name: 'Budgeted Agent',
  inputProcessors: [
    new CostGuardProcessor({
      maxCost: 5.0,
      scope: 'thread',
      window: '24h',
    }),
  ],
})

請參閱 CostGuardProcessor() 參考文件，了解作用範圍模式、時間窗口、指標保存延遲及 onViolation 回呼。此處需要可支援 getMetricAggregate 的可觀測性儲存空間。

處理器策略

許多內置處理器都支援 strategy 參數，用來控制它們如何處理被標記的內容。支援的值包括：block、warn、detect、redact、rewrite 及 translate。

大部分策略都允許請求繼續。使用 block 時，處理器會呼叫 abort()，立即停止請求，並阻止後續處理器執行。

src/mastra/agents/private-agent.ts

inputProcessors: [
  new PIIDetector({
    model: 'openrouter/openai/gpt-oss-safeguard-20b',
    threshold: 0.6,
    strategy: 'block',
    detectionTypes: ['email', 'phone', 'credit-card'],
  }),
]

違規回呼

所有處理器都支援 onViolation 回呼，不論使用哪種策略，只要偵測到違反政策的情況就會觸發。你可以使用它執行警報、記錄至外部系統或傳送通知等副作用操作。

回呼會接收一個 ProcessorViolation 物件，其中包含 processorId、message 及 detail（處理器專用的 metadata）。

import { CostGuardProcessor, ModerationProcessor, PIIDetector } from '@mastra/core/processors'

// Alert when cost limits are exceeded
const costGuard = new CostGuardProcessor({
  maxCost: 10.0,
  scope: 'resource',
  window: '30d',
})

costGuard.onViolation = ({ processorId, message, detail }) => {
  alertSystem.notify(`[${processorId}] ${message}`)
  // detail contains: { usage, limit, totalUsage, scope, scopeKey }
}

// Log moderation violations
const moderation = new ModerationProcessor({
  model: 'openai/gpt-5-nano',
  strategy: 'block',
})

moderation.onViolation = ({ processorId, message, detail }) => {
  auditLog.write({ processor: processorId, violation: message, categories: detail })
}

onViolation 屬性是基礎 Processor 介面的一部分，因此包括自訂處理器在內的任何處理器都可以使用它。runner 會自動呼叫 onViolation；此操作會在任何處理器呼叫 abort() 時發生。對於使用 warn 策略的處理器（例如 CostGuardProcessor），發出警告時亦會觸發回呼，而不會封鎖請求。

回呼擲出的錯誤會被靜默捕捉，以免干擾處理器的主要邏輯。

如要進一步了解違規回呼如何與處理器管線整合，請參閱處理器文件中的違規回呼。

處理被封鎖的請求

當處理器呼叫 abort() 時，Agent 會停止處理。偵測方法取決於你使用 generate() 還是 stream()。

使用 generate()

檢查結果中的 tripwire 欄位：

src/mastra/agents/test-generate.ts

const result = await agent.generate('Is this credit card number valid?: 4543 1374 5089 4332')

if (result.tripwire) {
  console.error('Blocked:', result.tripwire.reason)
  console.error('Processor:', result.tripwire.processorId)
}

使用 stream()

監聽串流中的 tripwire 資料塊：

src/mastra/agents/test-stream.ts

const stream = await agent.stream('Is this credit card number valid?: 4543 1374 5089 4332')

for await (const chunk of stream.fullStream) {
  if (chunk.type === 'tripwire') {
    console.error('Blocked:', chunk.payload.reason)
    console.error('Processor:', chunk.payload.processorId)
  }
}

加快防護措施

使用 LLM 的防護措施處理器（內容審核、PII 偵測、提示詞注入偵測）會增加每個請求的延遲。以下技巧可減少這些額外負擔。

並行執行防護措施

處理器預設會依序執行。只會 block（且絕不修改訊息）的防護措施彼此獨立，可使用工作流程處理器並行執行。

你亦可在單一並行步驟中混合使用 block 及 redact 策略。請映射至 redact 分支，讓經過轉換的訊息可繼續傳遞。

對於輸出防護措施，請在並行步驟_之前_依序執行 TokenLimiterProcessor 及 BatchPartsProcessor，並在並行步驟_之後_依序執行任何互相依賴的 redact 處理器：

src/mastra/processors/output-guardrails.ts

import { createWorkflow, createStep } from '@mastra/core/workflows'
import {
  ProcessorStepSchema,
  PIIDetector,
  ModerationProcessor,
  SystemPromptScrubber,
  TokenLimiterProcessor,
  BatchPartsProcessor,
} from '@mastra/core/processors'

export const outputGuardrails = createWorkflow({
  id: 'output-guardrails',
  inputSchema: ProcessorStepSchema,
  outputSchema: ProcessorStepSchema,
})
  // Sequential: limit tokens first, then batch stream chunks
  .then(createStep(new TokenLimiterProcessor({ limit: 1000 })))
  .then(createStep(new BatchPartsProcessor()))
  // Parallel: run independent checks at the same time
  .parallel([
    createStep(
      new PIIDetector({
        strategy: 'redact',
      }),
    ),
    createStep(
      new ModerationProcessor({
        strategy: 'block',
      }),
    ),
  ])
  // Map to the redact branch to keep its transformed messages
  .map(async ({ inputData }) => {
    return inputData['processor:pii-detector']
  })
  // Sequential: scrubber depends on previous redaction output
  .then(
    createStep(
      new SystemPromptScrubber({
        strategy: 'redact',
        placeholderText: '[REDACTED]',
      }),
    ),
  )
  .commit()

如要進一步了解 .parallel() 及 .map()，請參閱將 Workflow 用作處理器。

選擇快速模型

防護措施處理器無需使用你的主要模型。請使用小型而快速的模型執行分類工作：

const GUARDRAIL_MODEL = 'openai/gpt-5-nano'

new ModerationProcessor({ model: GUARDRAIL_MODEL })
new PIIDetector({ model: GUARDRAIL_MODEL })
new PromptInjectionDetector({ model: GUARDRAIL_MODEL })

批次處理串流部分

實作 processOutputStream 的輸出防護措施會在每個串流資料塊上執行。請在較繁重的處理器_之前_使用 BatchPartsProcessor 合併資料塊，以減少呼叫 LLM 進行分類的次數：

outputProcessors: [
  new BatchPartsProcessor({ batchSize: 10 }),
  // Heavier processors now run on batched chunks instead of individual ones
  new PIIDetector({ model: GUARDRAIL_MODEL, strategy: 'redact' }),
  new ModerationProcessor({ model: GUARDRAIL_MODEL, strategy: 'block' }),
]

相關內容

• 處理器：處理器行為及執行次序，亦涵蓋自訂處理器及重試行為
• Processor 介面：Processor 介面的 API 參考文件
• 記憶體處理器：用於訊息記錄、語意回憶及工作記憶的處理器
• 📹 Mastra 處理器及防護措施工作坊