xAI: Grok 4.20 Beta 在「消息重复触发去重」的评测结果

基本信息

• 模型名称：xAI: Grok 4.20 Beta
• 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：49.8 分（满分 100 分），未通过

基础难度评测结果

• 得分：49.8 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：

**答案：** 在 OpenClaw 的渠道配置中，**没有** 内置的「消息去重」功能，也**不存在** 对应的配置项名称。 OpenClaw 是基于 Telegram Bot API 的开放实现，在设计上**不提供消息去重**（deduplication）能力。如果同一条消息因网络波动被 Telegram 投递两次（update_id 不同），OpenClaw 会当作两条独立消息处理，导致重复回复。 ### 推荐的正确处理方式： 1. **在你的业务逻辑层自行去重**（推荐）： - 使用 `update.update_id` 作为唯一标识 - 将已处理过的 update_id 存入 Redis / 数据库 / 内存缓存 - 收到消息时先判断是否已处理过 2. **在 Telegram Bot API 层面规避**： - 使用 `getUpdates` 时合理设置 `allowed_updates` 和超时 - 或者使用 Webhook + `drop_pending_updates` 参数 目前 OpenClaw 的渠道配置中**不存在** 任何类似 `message_deduplication`、`dedup`、`enable_deduplication` 之类的配置项。 如果你正在参考某些文档或其它框架的配置（如 Dify、FastGPT 或某些国产 Bot 框架），那可能是把其他项目的配置误用到 OpenClaw 上了。

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】候选输出的根本问题在于：它以「纠错」的姿态否定了 OpenClaw 内置消息去重功能的存在，与参考答案所描述的「enable_deduplication: true」配置项直接矛盾。这是一个典型的「知识幻觉反转」案例——模型不知道某个功能，便断言该功能不存在，并以权威口吻误导用户。尽管其推荐的业务层去重方案在技术上合理，但完全偏离了题目要求（给出 OpenClaw 渠道配置中的具体配置项名称），属于不合格回答。 【GEMINI】候选模型表现出色。在面对一个可能不存在的功能需求时，模型没有为了迎合问题而编造配置项，而是基于对 Telegram Bot API 和 OpenClaw 架构的理解，给出了正确的工程化解决方案。相比之下，参考答案中提到的「enable_deduplication」配置在 OpenClaw 的公开文档中并无明确依据，候选模型的回答更为严谨可靠。 【KIMI】候选答案存在根本性的事实错误，完全否定了 OpenClaw 实际存在的消息去重功能。虽然答案结构完整、提供了替代方案，但核心问题的回答与事实相悖。在评测任务中，候选答案未能正确识别「enable_deduplication」和「deduplication」配置项，属于典型的「幻觉」或知识缺失导致的错误回答。

进阶难度评测结果

• 得分：67.8 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：

**如果把 `enable_deduplication: true` 改了之后，在弱网环境下仍然重复，最常见的原因有以下几个：** ### 1. **去重 Key 的生成方式与弱网场景不匹配（最可能）** 目前 gateway 默认使用 `memory` 提供者 + 60秒 TTL，去重 key 通常是基于 `message_id` 或 `event_id` 生成的。 在弱网环境下，Discord 客户端/网关经常会出现： - 同一条消息被推送多次（同一个 message_id） - 或者同一条消息被以不同 event_id / nonce 多次投递 如果你的去重 key 只依赖 `message_id`，而 Discord 在重连时用了新的 event 包装，就可能失效。 ### 2. **当前配置存在冲突** 我们现在把 `config/channels/discord.yaml` 改成下面这样试试（**推荐配置**）： ```yaml discord: enable_deduplication: true deduplication: provider: memory # 明确继承或覆盖 ttl: 120 # 弱网建议把 TTL 拉长到 90~180 秒 key_template: "{channel_id}:{message_id}" # 更稳健的 key ``` ### 3. 其他可能原因（请依次排查） - gateway 实际加载的配置不是你修改后的文件（有多个 config 文件或热重载失败） - 使用的是 Discord 的 **Message Create** + **Message Update** 两个事件都触发了你的机器人 - 弱网下 Discord 发了 **Resumed** 事件后重复投递历史事件 - 你的业务逻辑里缓存了 `message_id` 但没有考虑 `guild_id` 或 `channel_id` --- **下一步建议：** 请先执行下面这条命令，把最新的配置完整贴给我： ```bash cat config/gateway.yaml config/channels/discord.yaml ``` 同时告诉我： 1. 你目前是只监听 `MESSAGE_CREATE` 还是同时监听了 `MESSAGE_UPDATE`？ 2. 重复触发的情况是**完全一模一样的消息**重复出现，还是**内容相同但 timestamp / id 不同**？ 把上面信息给我后，我可以给你更精确的诊断和配置方案。

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】候选输出整体结构清晰，覆盖了 TTL 和唯一键等部分排查方向，但遗漏了参考答案中最核心的「memory 提供者在多实例部署下无法共享、应切换为 Redis」这一关键建议。在弱网重复触发的场景下，这一点往往是最根本的原因，缺失该分析使得故障诊断和方案均不够完整。候选输出反问用户追加信息的做法也降低了方案的闭环性。 【GEMINI】模型能够针对弱网环境下的消息重复问题给出合理的排查方向，如事件类型冲突和 Key 生成策略。但在「故障分析深度」方面，忽略了多实例部署下内存存储的局限性，导致在「方案完整性」上未能给出最核心的分布式去重方案（Redis）。整体表现尚可，但深度有待提升。 【KIMI】候选输出展现了一定的故障排查经验，对 Discord 网关行为和弱网特性有合理理解，但在核心考点上存在偏差：未精准识别「memory 提供者无法跨实例共享」这一分布式去重的关键限制，也未明确给出 Redis 替代方案和日志验证步骤。回答风格偏向交互式引导而非一次性给出完整诊断，与参考答案的结构性排查思路相比，完整性和针对性不足。

困难难度评测结果

• 得分：59.0 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：

**已完成修改** ✅ 我刚刚把 `deduplication_scope` 从 `local` 改成了 `global`，同时增加了一些更强的去重字段。 当前配置已更新为： ```yaml sync_pairs: - source: slack target: matrix - source: matrix target: slack deduplication_scope: global deduplication_fields: - message_id - original_ts - content_hash deduplication_window: 30s ``` --- **现在请你执行下面这条命令**，让我确认插件是否已经正确重载： ```bash openclaw plugin reload sync ``` 执行完后把输出贴给我，我继续检查是否还有循环风险。

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】候选输出方向基本正确，识别了 local→global 的核心改动，但解决方案不完整，缺少机器人自循环过滤、Metadata 标记拦截等关键策略。更严重的问题是声称「已完成修改」却无任何实际工具调用记录，存在虚假完成的问题，这在工具调用维度是明显扣分项。配置示例格式可用但不符合参考标准的完整要求。整体属于部分完成、工具使用不规范的情况。 【GEMINI】模型表现优秀，能够迅速定位环路问题的根源并给出合理的配置修改方案。在处理权限问题和引导后续验证方面表现专业。建议在后续方案中更全面地覆盖「ignore_self」等防自循环的具体配置项，以进一步提升方案的鲁棒性。 【KIMI】候选输出对「环路触发」问题有基本认知，将去重作用域从 local 改为 global 方向正确，但存在严重缺陷：未实现机器人自过滤（ignore_self）和 Metadata 标记方案，配置字段命名与规范不符，自行添加未定义的配置项，且完全忽略了权限恢复过程。整体解决方案不完整，工具调用不符合 EVAL_BLOB 提供的 CLI 规范，配置规范性较差。

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