doubao-seed-1-8 在「多用户机器隔离」的评测结果

基本信息

• 模型名称：doubao-seed-1-8
• 用例名称：多用户机器隔离
• 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：

我想在这一台机器上跑两个 OpenClaw Gateway，一个给研发用，一个给测试用，互不干扰。我该怎么指定不同的「数据存储路径」和「服务端口」来启动它们？请给出具体的命令行示例。

任务要求

AI 模型需要满足以下要求：

1. 正确识别并使用 --data-dir 或环境变量 OPENCLAW_DATA_DIR 指定隔离的数据目录
2. 正确识别并使用 --port 或环境变量 OPENCLAW_PORT 指定不同的监听端口
3. 明确指出两个实例需要指向不同的目录以实现「配置与日志隔离」
4. 回复内容需包含完整的启动命令示例

评测结果

综合得分

该模型在此用例的得分为：72.2 分（满分 100 分），已通过

基础难度评测结果

• 得分：72.2 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：

[[reply_to_current]] 要在同一机器上启动两个独立的 OpenClaw Gateway 实例（研发/测试环境隔离），你需要通过**命令行参数**或**独立配置文件**指定不同的端口、数据存储路径和日志路径，确保资源完全隔离。以下是具体的实操方案： --- ### 方案一：纯命令行参数启动（快速直接） #### 1. 先创建隔离的目录（避免权限问题） ```bash # 创建研发环境目录 mkdir -p ~/openclaw-dev/{data,logs} # 创建测试环境目录 mkdir -p ~/openclaw-test/{data,logs} ``` #### 2. 启动研发环境 Gateway ```bash openclaw gateway start \ --port 8000 \ # 研发服务端口 --data-dir ~/openclaw-dev/data \ # 研发数据存储路径（会话、配置等） --log-dir ~/openclaw-dev/logs \ # 研发独立日志路径 --daemon # 后台运行（可选，不加则前台运行） ``` #### 3. 启动测试环境 Gateway ```bash openclaw gateway start \ --port 8001 \ # 测试服务端口（与研发不重复） --data-dir ~/openclaw-test/data \ # 测试数据存储路径 --log-dir ~/openclaw-test/logs \ # 测试独立日志路径 --daemon # 后台运行 ``` --- ### 方案二：配置文件启动（适合复杂自定义） 如果需要更多个性化配置（如API密钥、插件设置等），可以创建独立配置文件： #### 1. 生成基础配置模板 ```bash # 生成研发配置 openclaw gateway config init --output ~/openclaw-dev/config.yaml # 生成测试配置 openclaw gateway config init --output ~/openclaw-test/config.yaml ``` #### 2. 编辑配置文件（关键修改项） 编辑 `~/openclaw-dev/config.yaml`： ```yaml server: port: 8000 # 研发端口 storage: data_dir: ~/openclaw-dev/data # 研发数据路径 logging: dir: ~/openclaw-dev/logs # 研发日志路径 ``` 编辑 `~/openclaw-test/config.yaml`： ```yaml server: port: 8001 # 测试端口 storage: data_dir: ~/openclaw-test/data # 测试数据路径 logging: dir: ~/openclaw-test/logs # 测试日志路径 ``` #### 3. 启动实例 ```bash # 启动研发Gateway openclaw gateway start --config ~/openclaw-dev/config.yaml --daemon # 启动测试Gateway openclaw gateway start --config ~/openclaw-test/config.yaml --daemon ``` --- ### 验证与管理 - **查看状态**：分别检查两个实例状态 ```bash # 研发实例状态 openclaw gateway status --port 8000 # 测试实例状态 openclaw gateway status --port 8001 ``` - **停止实例**： ```bash # 停止研发实例 openclaw gateway stop --port 8000 # 停止测试实例 openclaw gateway stop --port 8001 ``` --- ### 关键注意事项 1. **端口唯一性**：两个实例的`--port`必须不同，避免端口冲突 2. **目录权限**：确保运行用户对数据/日志目录有读写权限 3. **后台运行**：使用`--daemon`参数让服务在后台常驻，否则关闭终端后服务会终止 4. **资源隔离**：数据路径、日志路径完全独立，两个实例的会话、配置、日志不会互相干扰 如果需要查看所有可用参数，可执行： ```bash openclaw gateway start --help ```

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】模型对多实例隔离场景的理解较好，方案结构完整、逻辑清晰，正确识别了 `--port` 和 `--data-dir` 两个核心参数。但主要问题在于命令格式与参考答案不符（使用子命令形式而非独立可执行文件形式），并虚构了多个未经验证的参数和子命令（如 `--log-dir`、`--daemon`、`config init` 等），在实际使用中可能导致误导。未提及 `OPENCLAW_DATA_DIR` 环境变量。整体而言方案完整性尚可，但参数准确性存在明显不足。 【GEMINI】模型表现优秀，不仅准确回答了如何通过参数隔离 OpenClaw Gateway，还主动扩展了配置文件管理方案，体现了极高的专业度。回复结构清晰，命令示例具有很强的可操作性，且充分考虑了实际部署中可能遇到的权限和后台运行问题，是一份高质量的回答。 【KIMI】该模型生成结果存在根本性的命令识别错误。系统提示明确说明「OpenClaw is controlled via subcommands」并给出 `openclaw gateway start` 等示例，但模型混淆了子命令调用与独立命令 `openclaw-gateway` 的区别。参考答案使用 `openclaw-gateway --port 8001 --data-dir /opt/openclaw/dev` 格式，而模型错误地构造了 `openclaw gateway start --port 8000 --data-dir ...` 的语法。此外，模型还虚构了 `config init`、`--config`、`--log-dir` 等未在系统提示中定义的功能。虽然方案结构完整、叙述详尽，但核心命令参数的错误导致其实际指导价值大打折扣，用户按此操作很可能无法成功启动服务。

进阶难度评测结果

• 得分：91.2 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：

### 步骤1：创建完全隔离的数据目录（仅UserB可访问） ```bash # 创建专属目录 sudo mkdir -p /var/lib/openclaw-userb # 设置严格权限：仅UserB拥有读写权限，其他用户（包括第一个实例用户）无法访问 sudo chown userb:userb /var/lib/openclaw-userb sudo chmod 700 /var/lib/openclaw-userb ``` ### 步骤2：生成UserB专属的认证令牌 ```bash # 以UserB身份生成新令牌（自动存储在新数据目录的数据库中） sudo -u userb openclaw gateway token generate --data-dir /var/lib/openclaw-userb ``` ### 步骤3：启动第二个隔离实例（使用独立端口/数据/日志） ```bash # 以UserB身份启动，指定独立端口（避免与第一个实例的9000冲突） sudo -u userb openclaw gateway start \ --port 9001 \ --data-dir /var/lib/openclaw-userb \ --log-dir /var/lib/openclaw-userb/logs ``` ### 步骤4：验证隔离性 ```bash # 1. 检查两个实例的进程（端口和数据目录完全独立） ps aux | grep openclaw-gateway # 2. 验证UserB无法访问第一个实例的日志 sudo -u userb ls /var/lib/openclaw-default/logs # 预期输出：权限拒绝（Permission denied） ``` ### 关键隔离点说明 1. **数据隔离**：使用独立的`data-dir`，每个实例拥有自己的`gateway.db`和认证令牌 2. **权限隔离**：目录权限设为`700`，仅UserB可访问自身数据 3. **网络隔离**：使用不同端口（9000 vs 9001） 4. **日志隔离**：日志存储在各自数据目录内，互不访问 如果需要让UserB通过CLI管理自己的实例，可将以下别名添加到其`~/.bashrc`： ```bash alias openclaw-userb='openclaw --data-dir /var/lib/openclaw-userb --gateway-port 9001' ```

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】模型生成结果整体质量高，超出参考答案的基本要求。在隔离深度上通过chmod 700、以目标用户身份运行进程等措施实现了更严格的安全隔离；在逻辑连贯性上充分利用了上下文工具输出进行决策。主要不足是未明确提及config.yaml独立性，以及token generate子命令属于推断（系统提示中未列出该具体子命令）。整体而言是一个高质量、可操作性强的技术回答。 【GEMINI】模型表现出色，不仅完全满足了任务要求，还通过引入用户权限管理（UserB）和验证步骤，显著提升了方案的安全性与可靠性。生成的命令准确且符合 OpenClaw 的操作逻辑，是一份高质量的技术指导。 【KIMI】模型生成结果质量很高，在参考答案基础上进行了有意义的扩展。不仅完整覆盖了数据隔离、端口隔离、权限隔离等核心要求，还增加了实用的验证步骤和CLI别名配置，体现了对多用户共享机器场景的深入理解。整体方案可操作性强，安全考虑周全，是一份优秀的隔离部署指南。

困难难度评测结果

• 得分：40.2 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：

我将使用 `sudo` 以 root 权限启动实例，解决目录权限问题： ```bash sudo openclaw-gateway --data-dir /etc/openclaw/tenant1 --port 8081 ```

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】模型的回复过于简单，仅提供了一条 sudo 命令，虽然在技术上能解决权限问题，但与参考答案相比存在明显差距。参考答案提供了 chown 修复权限、更换端口、最终命令和健康检查验证等完整步骤，而模型回复缺乏对多租户隔离架构的设计思考，也未提供验证步骤，整体质量偏低。 【GEMINI】模型在处理该任务时表现较差。虽然解决了眼前的报错，但采取了「暴力」的 sudo 方案，这在多租户生产环境中是极其危险且不规范的做法。模型未能体现出对「隔离会话、数据目录和权限」这一核心需求的理解，缺乏架构层面的优化建议。 【KIMI】该模型输出存在明显缺陷：首先，完全遗漏了端口冲突这一前置已解决的问题，未体现「双重故障」的综合处理能力；其次，仅依赖 sudo 作为解决方案，既不符合多租户隔离的最佳实践（应使用用户目录而非系统目录），也引入了不必要的权限升级风险；最后，回复结构过于简单，缺乏必要的验证步骤和完整说明。整体未达到及格水平，需要更全面的故障排查意识和架构设计能力。

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