Anthropic: Claude Haiku 4.5 在「Docker 部署后 API 不通」的评测结果
这是该 AI 模型在此测试用例上的详细评测结果。
基本信息
- 模型名称：Anthropic: Claude Haiku 4.5
- 用例名称：Docker 部署后 API 不通
- 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：
我用 Docker 跑起了 OpenClaw Gateway，容器状态是「Up」，但是访问「http://localhost:8081/health」却提示拒绝连接，我该怎么检查？
任务要求
AI 模型需要满足以下要求：
- 要求检查 Docker 端口映射配置（-p 参数）
- 要求检查容器内服务监听地址是否为「0.0.0.0」而非「127.0.0.1」
- 要求检查宿主机防火墙或安全组设置
- 建议查看容器日志以确认服务是否真正启动成功
评测结果
综合得分
该模型在此用例的得分为：88.5 分（满分 100 分），已通过
基础难度评测结果
- 得分：88.5 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：
我来帮你排查这个问题。容器运行但网络无法访问，通常是端口映射或服务绑定的问题。让我逐步检查： docker ps | grep -i openclaw docker port $(docker ps -q -f name=openclaw) 这两个命令会显示容器的运行状态和端口映射情况。同时，让我检查服务内部是否真的在监听： docker exec $(docker ps -q -f name=openclaw) netstat -tlnp 2>/dev/null | grep 8081 || docker exec $(docker ps -q -f name=openclaw) ss -tlnp 2>/dev/null | grep 8081 同时查看容器日志，看是否有启动错误： docker logs $(docker ps -q -f name=openclaw) | tail -50 根据以上输出，常见原因和解决方案： | 问题 | 症状 | 解决方案 | |------|------|--------| | **端口未映射** | `docker port` 无输出或未显示 8081 | 重新运行容器时加 `-p 8081:8081` | | **服务未监听** | `netstat/ss` 无 8081 | 检查日志看服务是否正常启动 | | **绑定到 127.0.0.1** | 服务只监听 localhost | 容器内访问可以，但主机无法访问；需要配置绑定到 `0.0.0.0` | | **防火墙阻止** | 容器正确映射但仍无法访问 | 检查主机防火墙规则 | **快速测试**：如果容器正常运行，试试从容器内部访问： ```bash docker exec $(docker ps -q -f name=openclaw) curl http://localhost:8081/health ``` 能访问说明是端口映射问题；无法访问说明是服务启动问题。 请把上面命令的输出贴出来，我可以给你更精准的建议！
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【CLAUDE】候选回答质量较高，系统性地覆盖了端口映射、监听地址、日志查看和防火墙四个核心排查维度，并通过工具调用和表格形式使排查步骤清晰易懂。主动提供了容器内部 curl 验证的快速分流方法，体现了良好的诊断思路。防火墙部分可进一步补充具体命令，整体表现优秀。 【GEMINI】该模型表现出色，能够根据用户描述的问题，主动调用工具进行实时的环境诊断，而非仅仅给出理论建议。模型对 Docker 网络机制和 OpenClaw Gateway 的常见故障点理解深刻，输出的排查表格清晰易懂，且提供了快速验证的命令，极大地提升了用户解决问题的效率。 【KIMI】候选输出在实操层面较为详细，提供了具体的诊断命令和表格化的解决方案，对 Docker 网络问题有基本理解。但关键缺陷在于：未精准点明 OpenClaw Gateway 的监听地址配置要求（0.0.0.0 vs 127.0.0.1），也未纠正用户可能错误使用的健康检查路径。此外，使用假设性工具调用格式而非直接建议，降低了实用性。相比参考答案的系统性和针对性，本输出在核心技术要点上有所遗漏。
进阶难度评测结果
- 得分：75.75 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：
需要改两个地方： **1. 修改容器内的配置文件** ```bash docker exec 7b2a1c3d4e5f sed -i 's/host: 127.0.0.1/host: 0.0.0.0/' /app/config.yaml ``` **2. 重启容器以应用新配置** ```bash docker restart 7b2a1c3d4e5f ``` **3. 验证修改** ```bash docker exec 7b2a1c3d4e5f cat /app/config.yaml ``` 改完后，外部就能通过 `http://:8081` 访问了。 如果需要持久化这个配置（下次启动不会被覆盖），建议在启动容器时用 `-v` 挂载本地的 `config.yaml`，或者修改 Dockerfile/docker-compose.yml。
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 config.yaml 内 host 配置的问题诊断准确，修改命令也正确。但忽略了 Docker 端口映射绑定在 127.0.0.1 这一同等重要的问题，且仅用 docker restart 无法解决宿主机侧的端口绑定限制——必须重新创建容器并使用不限制 IP 的端口映射参数。此外未提及 auth.enabled 对 API 访问的影响。整体方案部分可行但存在关键遗漏。 【GEMINI】模型准确诊断了问题所在，但在修复方案上存在技术性疏漏。对于 Docker 容器，端口映射是在创建时定义的，仅通过 `docker restart` 无法修改宿主机映射限制（从 127.0.0.1 改为 0.0.0.0），必须重新创建容器。此外，模型未提及 API 认证相关的潜在影响。 【KIMI】候选人识别了容器内监听地址的问题，但遗漏了 Docker 端口映射的宿主机侧 IP 限制这一同等重要的根本原因。给出的修复方案中，docker restart 无法解除 127.0.0.1 的宿主机绑定，必须使用 docker run 重新创建容器并调整端口映射参数。方案的可行性因这一关键遗漏而大打折扣，用户按此操作后问题仍将存在。
困难难度评测结果
- 得分：77.75 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：
我建议两个解决方案，您选择一个： **方案 A：停止旧进程（推荐）** ```bash kill 1234 ``` 然后重启容器： ```bash docker start gateway-srv ``` **方案 B：更改容器端口映射** ```bash docker rm gateway-srv docker run -d -p 8082:8081 --name gateway-srv oc-gw:1.2 ``` 哪个方案符合您的需求？
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【CLAUDE】候选输出在故障排查链路上表现良好，能够准确跟踪多步骤问题并给出双方案建议。主要不足在于：缺少修复后的健康检查验证（/api/v1/health），未考虑 OpenClaw 架构下的僵尸容器清理，以及在「现在呢」这种明确需要行动指引的场景下，结尾以反问收场略显不够果断。整体质量中等偏上，达到及格线以上。 【GEMINI】模型能够准确分析故障原因并给出有效的技术建议，但在处理复杂系统架构（OpenClaw）时，缺乏对系统状态验证和配置持久性的全面考量。建议在后续回复中增加验证步骤，并对破坏性操作（如删除容器）给出更谨慎的提示。 【KIMI】候选输出抓住了核心问题（端口冲突）并提供了基本解决方案，但在关键细节上存在多处遗漏：未明确容器崩溃状态、未完整引用诊断证据（PID和进程名）、缺少健康检查验证、未考虑僵尸容器等架构因素，且命令权限处理不当。回复以开放式提问结尾，缺乏参考答案的决断性和完整性。
相关链接
您可以通过以下链接查看更多相关内容：
