filterRun()

根據宣告式選項建立 prepareRun 函式。將結果傳給 createScorer()，即可篩選訊息並限制上下文大小。此函式也會在評分器管線執行前移除不必要的欄位。

如需宣告式篩選，請使用 filterRun()。若需要命令式邏輯，請直接撰寫自訂 prepareRun 函式，以涵蓋 filterRun() 不支援的需求。如需更多資訊，請參閱自訂評分器：輸入篩選。

使用範例

下列範例會建立一個評分器，使其只能看到 Tool 呼叫與文字訊息，並將上下文限制為最近 20 則訊息：

src/mastra/scorers/tool-scorer.ts

import { createScorer, filterRun } from '@mastra/core/evals'

const toolScorer = createScorer({
  id: 'tool-usage',
  description: 'Evaluates tool usage patterns',
  type: 'agent',
  prepareRun: filterRun({
    partTypes: ['tool-invocation', 'text'],
    maxRememberedMessages: 20,
  }),
}).generateScore(({ run }) => {
  // run.input.rememberedMessages contains only tool and text messages
  // run.output contains only tool and text messages
  return 1
})

依 Tool 名稱篩選

只保留涉及特定 Tool 的訊息：

import { createScorer, filterRun } from '@mastra/core/evals'

const fileEditScorer = createScorer({
  id: 'file-edit-quality',
  description: 'Evaluates file editing patterns',
  type: 'agent',
  prepareRun: filterRun({
    toolNames: ['write_file', 'string_replace_lsp', 'view'],
  }),
}).generateScore(({ run }) => {
  // Only messages with these tool calls remain
  return 1
})

移除欄位

移除評分器不需要的欄位：

import { createScorer, filterRun } from '@mastra/core/evals'

const simpleScorer = createScorer({
  id: 'response-length',
  description: 'Checks response length',
  type: 'agent',
  prepareRun: filterRun({
    dropRequestContext: true,
    dropExpectedTrajectory: true,
    dropGroundTruth: true,
    maxOutputMessages: 5,
  }),
}).generateScore(({ run }) => {
  return run.output.length > 0 ? 1 : 0
})

參數

options:

FilterRunOptions

控制評分器接收哪些資料的設定物件。

object

partTypes?:

MastraPartType[]

只保留內容部分符合這些類型的訊息。每個項目會與訊息部分的類型進行前綴比對。除非明確排除，否則一律保留純文字訊息（不含 Tool 呼叫）。系統訊息與帶標籤的系統訊息絕不會遭到篩選。

toolNames?:

string[]

只保留這些特定 Tool 的 Tool 呼叫訊息。每個項目會與 Tool 名稱進行前綴比對。不含 Tool 的訊息（文字、資料）不受影響。

maxRememberedMessages?:

number

記憶訊息（上下文）中可保留的訊息數量上限。從末端（最新訊息）開始取用，並在類型與 Tool 篩選之後套用。

maxOutputMessages?:

number

輸出中可保留的訊息數量上限。從末端開始取用，並在類型與 Tool 篩選之後套用。

dropRequestContext?:

boolean

從執行內容中完全移除要求上下文。

dropExpectedTrajectory?:

boolean

從執行內容中移除預期軌跡。

dropGroundTruth?:

boolean

從執行內容中移除標準答案。

傳回值：(run: ScorerRun) => ScorerRun。此函式適合用作 prepareRun 選項，該選項位於 createScorer()。

部分類型

partTypes 選項接受 MastraPartType 值。每個值都會進行前綴比對，因此 'data-' 會比對所有資料部分類型。

類型	說明
'text'	文字內容部分
'tool-invocation'	Tool 呼叫與結果部分
'reasoning'	思維鏈推理部分
'step-start'	步驟標記部分
'image'	圖片部分
'file'	檔案部分
'source'	來源參照部分
'source-document'	來源文件部分
'data-'	所有資料部分（比對任何 data-* 前綴）
'data-om-'	觀察記憶資料部分
'data-workspace-'	Workspace 資料部分
'data-sandbox-'	Sandbox 資料部分
'data-tool-'	Tool 相關資料部分

篩選行為

• 部分類型篩選會在 input.rememberedMessages 與 output 包含 Agent 訊息陣列時，對兩者套用。
• Tool 名稱篩選只影響包含 Tool 呼叫的訊息。僅含文字的訊息會保留。
• 系統訊息（systemMessages、taggedSystemMessages）絕不會遭到篩選，不受 partTypes 或 toolNames 影響。
• 訊息限制（maxRememberedMessages、maxOutputMessages）會在類型與 Tool 篩選後套用，並取用最新訊息。
• 同時設定 partTypes 與 toolNames 時，訊息必須符合兩個篩選條件才會保留。