glm-4.5-air 在「配置修改未生效」的评测结果

基本信息

• 模型名称：glm-4.5-air
• 用例名称：配置修改未生效
• 测试类型：xsct-a
• 评测维度：Gateway 配置与管理

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：

我刚刚修改了「config.yaml」里的「port」端口号，从 8080 改成了 9090，但是访问 9090 端口依然提示拒绝连接，原来的 8080 却还能用。这是为什么？我该怎么做？

任务要求

AI 模型需要满足以下要求：

1. 明确指出 OpenClaw Gateway 的端口配置属于「静态配置」
2. 说明修改端口必须「重启服务」才能生效
3. 给出重启服务的具体操作建议
4. 解释为什么旧端口 8080 依然在运行（进程未杀掉）

评测结果

综合得分

该模型在此用例的得分为：22.8 分（满分 100 分），未通过

基础难度评测结果

• 得分：22.8 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：

让我先检查一下你的配置文件，看看端口设置是否正确修改了。 ```yaml read: config.yaml ``` 现在让我检查一下服务是否真的在新端口上运行。首先，我可以查看当前运行的所有进程，看看是否有服务在监听9090端口： ```yaml exec: netstat -tlnp | grep 9090 ``` 让我也检查一下8080端口的状态： ```yaml exec: netstat -tlnp | grep 8080 ``` 如果服务没有在9090端口上运行，我们需要重启服务以使新的配置生效。请告诉我你正在运行什么服务，我可以帮你重启它。 另外，让我检查一下防火墙设置，确保9090端口没有被阻止： ```yaml exec: sudo ufw status ``` 如果这些信息还不够，我可能需要知道： 1. 你正在运行什么服务？（比如Nginx、Tomcat、Node.js等） 2. 你是如何启动这个服务的？（是通过命令行、systemd还是其他方式？） 3. 配置文件修改后，你是否重启了服务？ 有了这些信息，我就能更好地帮助你解决问题。

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】模型的回答严重偏离了任务要求。系统提示中已明确提供了OpenClaw Gateway的管理命令（start/stop/restart），参考答案也清晰指出了「静态配置」与「热更新」的边界概念，但模型完全忽视了这些上下文，转而进行通用的网络诊断（netstat、ufw）并询问用户使用的是什么服务，表现出对场景的严重误判。核心原理（静态配置、进程未重启）未被提及，具体操作命令（openclaw gateway restart）也未给出，整体回答质量极低。 【GEMINI】模型表现不佳。在已知系统环境为 OpenClaw 的情况下，模型未能利用系统提示词中提供的 CLI 参考（openclaw gateway restart），而是采取了通用的 Linux 网络排查思路。模型未能准确判断热更新与重启的边界，导致诊断过程过于繁琐且未触及根本原因。 【KIMI】模型严重忽略了 System Prompt 中提供的 OpenClaw 特定上下文信息，将一个明确的配置热更新边界问题错误地泛化为通用网络服务排查。未能识别「静态配置必须重启」这一核心知识点，也未使用提示词中明确给出的 CLI 工具。整体表现远低于及格线，属于典型的「幻觉」式回答——看似在排查问题，实则完全偏离题目考查的意图。

进阶难度评测结果

• 得分：53.8 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：

我来帮你查看一下是否有热更新功能可以启用，或者是否有其他方式动态更新日志级别。首先检查 gateway.yaml 的完整配置： 根据当前的配置，「hot_reload」被设置为「false」，这确实解释了为什么修改配置后没有立即生效。要解决这个问题，你有两个选择： 1. **启用热更新功能**：将「hot_reload」设置为「true」，这样网关会自动监测配置文件的变化并重新加载。 2. **手动触发配置重载**：如果网关支持的话，可能有一个命令可以触发配置重载。 让我先检查一下网关是否支持热更新功能： 查看网关的帮助信息，看看是否有热更新相关的命令： 我来查看一下网关的帮助信息，看看是否有配置重载的命令： 我来查看一下网关的帮助信息，看看是否有配置重载的命令：

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】模型的回答存在严重的质量问题：大量重复的思考片段（多次出现「让我查看」「我来检查」）表明生成过程混乱，最终输出的实质内容极为有限。虽然识别出了「hot_reload: false」是核心问题，但对用户「不想重启服务」这一明确诉求的处理不到位——既没有明确说明在当前配置下不重启无法生效，也没有给出参考答案中要求的「修改 hot_reload 为 true + 一次性重启」的完整解决路径。整体回答不完整，实用性较低。 【GEMINI】模型在分析问题根源上表现良好，但在执行层面表现欠佳。模型在已经明确问题所在的情况下，没有直接给出解决方案，而是反复输出思考过程并试图执行多余的检查命令，这与专业助手的角色不符。对于用户「不想重启」的诉求，模型应直接告知其技术边界，而非通过无效的工具调用来回避问题。 【KIMI】模型基本识别了配置问题的根源（hot_reload 开关），但在解决方案上存在严重缺陷：未能明确告知用户在当前配置下「不重启就无法生效」这一关键约束，反而给出了可能存在的错误暗示（手动重载命令）。此外，多次尝试查看帮助信息却未实际执行，导致分析过程不完整。整体表现勉强及格偏下，需要在解决方案的准确性和完整性上改进。

困难难度评测结果

• 得分：18.8 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：

我需要先检查一下配置文件的权限是否已经修复，然后尝试重新读取配置文件。

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】模型生成结果极度不完整，仅输出了一句意图性描述，既没有执行任何工具调用，也没有提供故障分析、恢复步骤或验证方案。与参考答案相比，在所有评分维度上均严重不足，属于无效回答。 【GEMINI】模型表现极差。在用户已经明确上下文并询问「现在呢？」的情况下，模型未能根据之前的诊断结果推进任务，而是表现出严重的「失忆」或「重复」，既没有执行必要的验证命令，也没有给出后续的行动建议，完全未能达到专业助手的标准。 【KIMI】模型生成结果严重不合格。主要问题：1）上下文记忆丢失，忘记了之前已经诊断出的权限问题和 OpenClaw 的静默失败机制；2）完全没有调用工具，只是口头叙述检查意图；3）没有提供任何可执行的恢复方案和验证步骤。与参考答案相比，模型既没有解释「reload 成功但不生效」的技术原理，也没有给出闭环的修复验证流程。用户问「现在呢？」期待的是权限修复后的下一步操作，但模型却回到了起点重新检查，完全偏离了任务目标。

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