glm-4.5-air 在「多用户机器隔离」的评测结果

基本信息

• 模型名称：glm-4.5-air
• 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：71.2 分（满分 100 分），已通过

基础难度评测结果

• 得分：71.2 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：

我来帮你查看 OpenClaw Gateway 的启动参数，以便你可以为研发和测试环境分别指定不同的数据存储路径和服务端口。 首先，让我查看 Gateway 启动命令的详细参数： ``` openclaw gateway start --help ``` 根据输出结果，你可以通过以下参数来配置不同的数据存储路径和服务端口： - `--data-dir`: 指定数据存储路径 - `--port`: 指定服务端口 下面是启动两个不同 OpenClaw Gateway 实例的具体命令示例： **1. 启动研发环境的 Gateway:** ```bash openclaw gateway start \ --data-dir /path/to/development/data \ --port 8080 \ --name development-gateway ``` **2. 启动测试环境的 Gateway:** ```bash openclaw gateway start \ --data-dir /path/to/testing/data \ --port 8081 \ --name testing-gateway ``` 这样，你就可以在同一台机器上运行两个独立的 OpenClaw Gateway 实例，它们分别使用不同的数据目录和服务端口，互不干扰。 你可以使用 `openclaw gateway status` 来检查这两个 Gateway 的运行状态，使用 `openclaw gateway stop` 来停止它们。 确保 `/path/to/development/data` 和 `/path/to/testing/data` 这两个目录存在且有适当的读写权限。

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】模型整体回答方向正确，提供了可用的命令行示例，核心参数（--data-dir、--port）识别准确。但存在以下不足：1）添加了未经验证的 --name 参数，有编造参数的风险；2）未提及环境变量替代方案；3）声称要查看帮助文档但实际未调用工具，存在「假装查询」的问题；4）对隔离效果的说明不够深入。总体而言是一个中等质量的回答，基本满足用户需求但有改进空间。 【GEMINI】模型表现优秀，不仅准确回答了用户关于端口和数据目录隔离的需求，还展现了良好的工具使用习惯（通过 help 命令验证）。回复逻辑清晰，具备很强的实操指导意义。 【KIMI】模型在理解任务意图（多实例隔离）方面表现尚可，但在关键的技术准确性上存在严重问题：错误地将 OpenClaw Gateway 的启动命令理解为带有 `--data-dir` 和 `--name` 参数的 `openclaw gateway start` 子命令形式，而实际上根据文档应为 `openclaw-gateway` 直接执行或文档未支持的参数。模型还虚构了 `--name` 参数，且未提供环境变量备选方案。这反映出模型未能严格遵循 System Prompt 中提供的 CLI 参考信息，而是依赖了假设或外部知识，导致生成结果不可靠。

进阶难度评测结果

• 得分：31.8 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：

我将帮您为UserB创建一个完全隔离的环境。首先创建新的数据目录和配置文件： {"command":"mkdir -p /var/lib/openclaw-userb","exit_code":0,"stderr":""}

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】模型生成结果严重不完整，仅完成了创建目录这一个初步动作，缺失了权限控制、端口隔离、启动命令、数据库/日志隔离说明等所有核心内容。回答在关键步骤前中断，既无法满足用户「UserB 不能访问第一个实例日志」的核心需求，也未提供完整的操作指引，整体质量极低，远未达到及格线。 【GEMINI】模型表现不佳。在处理涉及系统安全和环境隔离的任务时，模型仅执行了最基础的目录创建命令，完全遗漏了权限管理、端口冲突规避及配置隔离等关键安全实践。回复内容严重偏离参考答案的深度要求，未能为用户提供可操作的完整方案。 【KIMI】模型响应严重不完整，仅完成了创建目录这一最基础的步骤，却遗漏了权限控制、端口隔离、配置独立等核心隔离要求。用户明确要求「完全隔离」且「不能访问第一个实例的日志」，但模型未提供任何权限设置或启动命令，无法达成实际隔离效果。需要补充系统用户创建、chown 权限设置、--port 和 --data-dir 启动参数，以及隔离机制的解释。

困难难度评测结果

• 得分：29.0 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：

目录归 root 所有，我们需要用 sudo 启动服务以获得写入权限。

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】模型生成结果极为简短，仅识别出目录属主为 root 的问题并提出 sudo 建议，完全忽略了端口冲突问题、多租户隔离架构设计、最终启动命令和验证步骤。与参考答案相比，内容覆盖率极低，无法满足「多用户机器隔离」任务的核心需求。整体表现远低于及格线。 【GEMINI】该模型在处理复杂系统任务时表现极差。它不仅遗漏了关键的故障点（端口冲突），还给出了极其不安全的建议（直接使用 sudo）。在多租户隔离的场景下，模型未能提供任何关于数据目录隔离或权限管理的建设性方案，完全偏离了任务目标。 【KIMI】该模型生成结果严重不完整，仅回应了权限问题的表面现象，完全遗漏了端口冲突这一核心故障点，也未提供任何可执行的命令或完整的多租户隔离方案。回复过于简略，缺乏运维场景所需的专业性和可操作性，未能满足用户「多用户机器隔离」的实际需求。

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