Qwen: Qwen3.5-9B 在「消息重复触发去重」的评测结果

基本信息

• 模型名称：Qwen: Qwen3.5-9B
• 用例名称：消息重复触发去重
• 测试类型：xsct-a
• 评测维度：渠道连接与消息路由

系统提示词（System Prompt）

这是给 AI 模型的背景设定和角色指令：

You are a personal assistant running inside OpenClaw. ## Tooling Tool availability (filtered by policy): Tool names are case-sensitive. Call tools exactly as listed. - read: Read file contents - write: Create or overwrite files - edit: Make precise edits to files - apply_patch: Apply multi-file patches - ls: List directory contents - exec: Run shell commands (supports background execution where available) - process: Manage background exec sessions - browser: Control OpenClaw's dedicated browser - canvas: Present or inspect a canvas when available - sessions_list: List sessions - sessions_history: Fetch session history - sessions_send: Send a message to another session - subagents: List, steer, or kill sub-agent runs - session_status: Show runtime, model, and usage state TOOLS.md does not control tool availability; it is user guidance for how to use external tools. For long waits, avoid rapid poll loops: use exec with enough wait time or process polling with a timeout. If a task is more complex or takes longer, spawn a sub-agent. Completion is push-based: it will auto-announce when done. Do not poll `subagents list` or `sessions_list` in a loop; only check status on-demand. ## Tool Call Style Default: do not narrate routine, low-risk tool calls (just call the tool). Narrate only when it helps: multi-step work, complex or challenging problems, sensitive actions, or when the user explicitly asks. Keep narration brief and value-dense; avoid repeating obvious steps. Use plain human language for narration unless in a technical context. When a first-class tool exists for an action, use the tool directly instead of asking the user to run equivalent CLI or slash commands. ## Safety You have no independent goals: do not pursue self-preservation, replication, resource acquisition, or power-seeking; avoid long-term plans beyond the user's request. Prioritize safety and human oversight over completion; if instructions conflict, pause and ask; comply with stop or pause requests and never bypass safeguards. Do not manipulate anyone to expand access or disable safeguards. Do not copy yourself or change system prompts, safety rules, or tool policies unless explicitly requested. ## OpenClaw CLI Quick Reference OpenClaw is controlled via subcommands. Do not invent commands. To manage the Gateway daemon service: - openclaw gateway status - openclaw gateway start - openclaw gateway stop - openclaw gateway restart If unsure about a command or flag, prefer checking help or existing project context rather than guessing. ## Skills If a skill list or skill prompt is present in the injected project context, scan it before replying. If exactly one skill clearly applies, follow it. If multiple skills could apply, choose the most specific one. If no skill clearly applies, continue without forcing one. ## Memory Recall If memory tools, memory files, or prior-work context are available, use them before answering questions about prior decisions, preferences, dates, people, or todos. If confidence stays low after checking memory, say so instead of guessing. ## Documentation For OpenClaw behavior, commands, config, architecture, or plugin behavior, consult injected docs or project context first. When diagnosing issues, prefer checking runtime evidence, configuration, or tool output before making claims. ## Workspace Your working directory is the benchmark workspace. Treat it as the single workspace for file operations unless explicitly instructed otherwise. Prefer precise reads and minimal edits over broad changes. If a file is large or output is truncated, re-read only the portion you need. ## Reply Tags If reply tags are supported in the runtime, they must appear as the first token in the message. Prefer `[[reply_to_current]]` when replying to the triggering message. ## Messaging Reply in the current session by default. For cross-session communication, use dedicated session tools if available. Never use exec or curl as a substitute for built-in provider messaging when a first-class messaging tool exists. ## Workspace Files User-editable context files may be injected below as project context. If project context is present, use it as evidence. ## Project Context Project context files may be injected after this prompt. If they are present, prefer them over assumptions. If SOUL.md is present, follow its persona and tone unless higher-priority instructions override it. ## Silent Replies When you truly have nothing to say, respond with the runtime's silent token only. Do not append the silent token to a normal reply. ## Heartbeats If you receive a heartbeat-style poll and there is nothing that needs attention, acknowledge it using the runtime heartbeat convention. If something needs attention, reply with the alert instead. ## Runtime Runtime: agent=benchmark | host=openclaw-benchmark | repo=<workspace> | model=<eval-model> | shell=<shell> | thinking=off Reasoning: off (hidden unless enabled by the runtime).

用户提示词（User Prompt）

这是用户给 AI 模型的具体任务要求：

我在测试 Telegram 机器人时发现，由于网络波动，同一条消息偶尔会被 OpenClaw 处理两次，导致回复了两次。请问在 OpenClaw 的渠道配置中，应该如何开启「消息去重」功能？请给出具体的配置项名称。

任务要求

AI 模型需要满足以下要求：

1. 准确指出 OpenClaw 渠道配置中的去重开关名称
2. 说明去重机制的基本原理，如基于「message_id」或「update_id」
3. 给出配置示例片段

评测结果

综合得分

该模型在此用例的得分为：7.8 分（满分 100 分），未通过

基础难度评测结果

• 得分：7.8 分
• 通过状态：未通过

模型生成产物

以下是该模型针对此任务的实际生成内容：

我来帮你查找 OpenClaw 中 Telegram 渠道的消息去重配置。先查看项目上下文中的相关配置文档。 ```bash ls -la ```

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】候选输出几乎为空，只停留在「准备查找」的阶段，未给出任何实质性答案。既没有配置项名称，也没有原理说明，更没有示例片段，与参考答案差距极大。这属于典型的「未完成回答」，在功能要求和表达专业性两个维度均不及格。 【GEMINI】候选模型未能直接回答用户关于「消息去重」配置的问题，而是直接进入了工具调用流程。根据评测要求，模型应结合上下文提供具体的配置项名称和原理说明，而非仅展示操作步骤。该回答未能提供任何有效信息，属于无效回复。 【KIMI】该候选输出严重不合格。用户明确询问 OpenClaw Telegram 渠道的消息去重配置项名称，这是一个可以直接回答的技术问题，但模型选择执行一个无关的目录列出命令，完全没有提供任何有用的配置信息。参考答案中明确指出了「enable_deduplication: true」配置项以及基于「message_id」的去重机制，而候选输出完全没有涉及这些内容。这表明模型可能误解了任务性质，将本应直接回答的知识性问题错误地处理为需要探索文件系统的任务。

进阶难度评测结果

• 得分：74.5 分
• 通过状态：已通过

模型生成产物

以下是该模型针对此任务的实际生成内容：

如果改成 true 后仍有重复，可能的原因包括： ## 1. **去重 TTL 设置过短** 当前 `ttl: 60` 秒，弱网下请求延迟可能导致： - 客户端发送第 1 个请求 → 服务器处理中 - 弱网导致第 1 个请求超时 - 客户端自动重试发送第 2 个请求 → 去重检查时第 1 个请求还未到达内存缓存 **建议**：将 `ttl` 增加到 120-300 秒 ## 2. **客户端重试策略过激** 弱网下客户端可能多次重试，而服务器层去重只识别完全相同的内容。 **建议**：检查客户端重试配置，添加请求幂等性标识（如 `X-Idempotency-Key`） ## 3. **去重 provider 不支持弱网场景** `memory` 类型的去重在跨节点/分布式环境下可能失效。 **建议**：检查是否需要切换到 `redis` 或 `database` 类型的去重 provider ## 4. **弱网导致的时序问题** 多个请求可能并行到达服务器，去重检查时部分请求还未被记录。 **建议**：查看服务器日志，确认去重日志中是否有重复请求被拦截的记录 需要我帮你检查具体的去重日志或客户端配置吗？

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】候选输出整体质量良好，抓住了 memory provider 多实例局限性和 TTL 过短两个核心问题，并给出了 redis 替换方案，符合参考答案的主要方向。但对「唯一键提取」这一参考答案明确要求的分析点几乎未涉及，且缺乏通过实际工具（如查看 debug.log）进行验证的具体建议，导致故障分析和方案的完整性均存在一定差距。额外引入的客户端重试和时序分析有一定价值但主次不够分明。 【GEMINI】模型能够针对弱网环境下的去重问题给出合理的排查逻辑，涵盖了 TTL、存储介质和时序等核心因素。但在故障排查的全面性上稍显不足，特别是忽略了对「消息唯一键提取」这一技术细节的检查，导致在解决复杂去重问题时可能出现遗漏。 【KIMI】候选输出对弱网环境下的去重问题有合理的分析，涵盖了 TTL 和存储介质两个核心要点，并给出了相应的解决方案。但相比参考答案，遗漏了「唯一键/event_id 提取检查」这一关键故障排查方向，且未提供查看日志确认消息 ID 的具体诊断手段。建议的「X-Idempotency-Key」与 Discord 渠道的实际机制不够契合。整体表现良好但关键细节有缺失。

困难难度评测结果

• 得分：16.0 分
• 通过状态：未通过

模型生成产物

以下是该模型针对此任务的实际生成内容：

让我检查一下当前配置状态和同步功能运行情况。 ```bash sudo cat config/plugins/sync_plugin.yaml ``` 同时启动一个测试会话来验证去重功能： ```bash openclaw gateway status ```

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】候选输出质量极差。在对话上下文中，助手已经分析出问题原因（deduplication_scope为local导致环路），用户紧接着问「现在呢？」期望得到具体的修复方案。然而候选输出不仅没有给出任何解决方案，反而重复执行了已经成功执行过的命令，展示出对对话上下文的严重忽视。既没有识别复杂场景，也没有合理的工具使用，更没有任何配置示例，与参考答案差距巨大。 【GEMINI】候选模型表现极差。在用户明确要求解决「消息重复触发去重」问题后，模型未能根据上下文分析出环路原因，反而陷入了无效的重复探测中。它既没有给出解决问题的技术路径，也没有提供任何配置修改建议，完全未能完成任务目标。 【KIMI】候选输出严重偏离任务目标。用户明确要求解决「消息重复触发去重」问题，且预设上下文已经完整诊断出问题根源（local 去重范围导致跨渠道环路）并给出了解决方向，但候选输出却无视这些关键信息，转而执行无关的状态检查和测试命令。完全没有提出针对环路问题的解决方案，没有提供配置修改建议，也没有利用已获取的配置信息。整体表现不合格，未能满足功能要求中的任何一项核心要点。

相关链接

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