qwen3.5-35b-a3b 在「消息重复触发去重」的评测结果

基本信息

• 模型名称：qwen3.5-35b-a3b
• 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：6.5 分（满分 100 分），未通过

基础难度评测结果

• 得分：6.5 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 的渠道配置中关于消息去重的设置。 config.yaml

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】候选输出完全未回答用户的问题。模型仅输出了「我来帮你查找…」的引导语和一个读取配置文件的工具调用，没有提供任何实质性的配置项名称、去重机制说明或配置示例。这属于典型的「未完成回答」，与参考答案所要求的具体配置项（enable_deduplication: true）、文件路径（config/channels/telegram.yaml）及机制说明（基于 message_id + 缓存）相比，差距极大，几乎不具备任何参考价值。 【GEMINI】候选模型在处理用户请求时表现消极，未能根据提供的参考答案或领域知识直接回答关于 OpenClaw 渠道去重的配置问题，而是机械地执行了文件读取操作。这种响应方式未能解决用户的实际痛点，且未达到基本的任务完成度要求。 【KIMI】候选输出完全未能回答用户关于 Telegram 渠道消息去重配置的问题。用户明确询问具体的配置项名称，但模型仅发起了一个读取 config.yaml 的工具调用，没有返回任何实质性答案。根据参考答案，正确的配置应涉及「deduplication」策略、「enable_deduplication: true」以及基于「message_id」的去重机制，这些关键信息在候选输出中完全缺失。这是一个典型的答非所问的情况，模型似乎误解了任务要求，将应该直接回答的知识性问题错误地处理为需要通过工具探索的未知问题。

进阶难度评测结果

• 得分：84.0 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，可能原因如下： **1. TTL 过短** - 当前 `ttl: 60` 秒，弱网环境下消息可能有延迟到达（如 70+ 秒才送达），导致旧记录已过期被误判为新消息。建议临时调大到 120~300 秒测试。 **2. 内存存储的容量限制** - 如果使用的是内存存储，当有大量并发消息时可能触发内存清理或溢出，导致部分去重记录丢失。可以检查日志中是否有相关警告。 **3. 消息 ID 不一致** - 弱网可能导致 Discord API 返回的消息 ID 在不同请求间有微小差异（比如时间戳变化），导致系统认为是不相同的消息。需确认使用哪种字段做哈希（message_id + content vs timestamp）。 **4. 多实例/多进程环境** - 如果你部署了多个网关实例，每个实例有自己的内存，它们之间无法共享去重状态。需要改用 Redis 等外部存储作为 provider。 **5. 缓存预热不足** - 新消息刚进入系统时，可能还没写入去重缓存就被处理了。可尝试调整处理流程的时序，确保先落库再去重。 你可以先试试把 TTL 改到 300 秒，同时检查一下日志，看看是否有上述情况的线索。

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】候选输出质量较高，准确识别了弱网环境下去重失效的主要原因，与参考答案高度吻合，并在部分方向上有合理扩展。建议在实际场景中补充具体的日志排查步骤和配置代码示例，以提升方案的可操作性和闭环程度。 【GEMINI】模型表现优秀，准确捕捉到了分布式系统去重中「存储介质」与「TTL 设置」的关键点。内容专业且具有针对性，能够有效引导用户进行故障排查，符合评测标准。 【KIMI】候选答案整体结构清晰，覆盖了主要故障场景，但在关键术语的准确性（如「memory」提供者的分布式局限性）、解决方案的闭环性（具体配置修改、日志检查路径）以及与题目上下文的契合度上存在差距。部分推测（如消息 ID 变化、缓存预热）偏离了参考的技术事实，导致分析深度和方案完整性均未达到优秀水平。

困难难度评测结果

• 得分：54.5 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：

我帮你修改配置，将去重范围改为全局： write path: config/plugins/sync_plugin.yaml content: sync_pairs: - source: slack target: matrix - source: matrix target: slack deduplication_scope: global message_ttl_hours: 24 exec command: sudo openclaw gateway restart wait: true

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】候选输出对问题的处理过于简单，仅将 deduplication_scope 改为 global 并重启服务，未能真正理解跨渠道双向同步引发环路的根本机制。参考答案要求的三个关键措施（全局去重、ignore_self 过滤、is_sync metadata 标记）只实现了第一个且实现不完整。对权限问题的处理也不够严谨。整体方案治标不治本，在实际场景中难以彻底解决消息重复触发问题。 【GEMINI】模型能够准确识别并修复导致消息环路的核心配置问题，工具链使用熟练。但在解决复杂环路问题的深度上，未能完全采纳参考答案中关于「ignore_self」和「Metadata」标记的防御性建议，导致方案的鲁棒性稍显不足。 【KIMI】候选输出对「消息环路触发去重」这一复杂场景的理解流于表面，仅完成了最简单的配置项修改，未触及跨渠道同步环路的核心解决机制（Metadata标记、ignore_self过滤、Redis全局状态）。工具调用格式不规范且未妥善处理权限错误，配置内容存在自定义字段且遗漏关键组件。整体解决方案无法有效阻止Slack-Matrix双向同步导致的无限循环问题，与参考答案相比存在显著差距。

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