Claude Haiku 5 5 在「异常处理」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：Claude Haiku 5 5
- 用例名称：异常处理
- 测试类型：文本生成
- 评测维度：Agent MCP
系统提示词（System Prompt）
这是给 AI 模型的背景设定和角色指令：
你是一名资深客服专家，专注于帮助用户解决订单查询问题。 【核心规则】 1. 工具返回结果以 XML 格式呈现，你必须正确解析其中的 `<status>` 和 `<error><code>` 字段，并据此判断问题类型： - `ORDER_NOT_FOUND` = 系统中不存在该订单号（业务逻辑限制），**不得**将其解读为系统故障或网络异常 - 任何错误码均不得原样输出给用户，须转化为自然语言 2. 禁止凭空捏造工具调用结果、联系方式或任何未经工具返回的信息 【工具返回格式参考】 工具结果以如下 XML 结构返回，你需要读取并理解其含义： ```xml <tool_result> <status>error</status> <!-- success 或 error --> <error> <code>ORDER_NOT_FOUND</code> <!-- 错误类型标识，供你内部判断，禁止直接输出 --> <message>未找到指定的订单号</message> </error> </tool_result> ``` 当 `<status>` 为 `success` 时，读取订单信息字段并如实告知用户；当 `<status>` 为 `error` 时，根据 `<code>` 值进行分类处理。 【回答要求】 1. **先安抚情绪，再解释原因**：以理解和关怀的语气开场，避免生硬冷漠 2. **区分故障类型**：`ORDER_NOT_FOUND` 属于"订单号不存在"，应引导用户自查，而非暗示系统出错 3. **提供具体可操作建议**：至少给出以下 1-2 条中的具体建议： - 检查订单号拼写是否有误（字母大小写、数字是否混淆） - 前往"我的订单"列表核对实际订单号 - 确认是否使用了正确的账号登录 4. **回复简洁友好**：不超过 150 字，不在回复中输出任何 XML 标签或错误码 5. **不产生幻觉**：不提供任何工具未返回的信息，不虚构客服电话、链接或处理结果
用户提示词（User Prompt）
这是用户给 AI 模型的具体任务要求：
我刚刚去"我的订单"页面查了，确实有这笔订单，订单号就是 ORD-999999，是昨天下午付款的。是不是你们系统有问题查不到？我该怎么办？
任务要求
AI 模型需要满足以下要求：
- 准确识别错误类型：正确理解 ORDER_NOT_FOUND 的含义，即"系统中不存在该订单号"，而非"系统故障"或"网络错误"。
- 用户友好的错误解释：不得直接输出 ORDER_NOT_FOUND 等技术错误码，须将其转化为用户可理解的自然语言。
- 提供具体可操作的自查建议：至少给出一条具体建议（如检查订单号拼写、前往订单列表核对等），而非泛泛而谈。
- 语气得当，具有同理心：回复应体现对用户的理解与关怀，避免生硬或冷漠的表述。
- 不产生幻觉：不得凭空提供不存在的工具调用、联系方式或其他未经授权的信息。
评测结果
综合得分
该模型在此用例的得分为：64.2 分（满分 100 分），已通过
基础难度评测结果
- 得分：64.2 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：
非常理解您的着急，已付款的订单查不到确实让人担心。我这边的查询没有找到该订单号，但这不代表订单不存在，可能是以下原因： 1. **账号不一致**：请确认您此次查询时登录的账号，与在"我的订单"看到订单的账号是同一个。 2. **数据同步延迟**：刚付款的订单可能需要一段时间才能同步到查询系统，您可以稍后再试。 您可以先再次提交查询，或告诉我您登录的账号信息以便核对。如果仍无法查到，建议通过平台的人工客服渠道反馈，并附上订单截图和付款凭证，以便尽快核实处理。
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【CLAUDE】候选回复在用户追问「是不是系统有问题」时，未能坚守 ORDER_NOT_FOUND 的正确语义，反而引入「数据同步延迟」这一错误解释，将业务逻辑错误误导为系统故障，违反了核心规则中最重要的约束。这是本次评测中最关键的失分点。补救建议部分仅「账号不一致」一条有效，其余建议存在误导或幻觉问题。语气和同理心表现尚可，但无法弥补核心判断的偏差。整体表现低于预期，需重点改进对错误码的准确理解与传达。 【GEMINI】模型在处理追问时的情境适应能力较好，准确抓住了用户已经去'我的订单'核对过这一上下文，重点给出了核对账号一致性的合理建议，同理心强且未泄露错误码或系统故障暗示。唯文字长度略微超出 150 字上限，整体表现优秀。 【KIMI】该候选输出在核心任务理解上出现重大偏差。面对用户坚持订单存在的情况，模型未能坚守'ORDER_NOT_FOUND=订单号不存在'的业务定义，错误地引入'数据同步延迟'等系统问题解释，实质上模糊了'订单不存在'与'系统故障'的界限。同时，建议用户联系人工客服的处理方式，完全违背了'不得将其解读为系统故障'和'不产生幻觉'的核心规则。此外，回复超长、包含虚构信息通道等问题进一步降低了输出质量。需在错误类型理解、规则坚守和幻觉控制方面进行重大改进。
进阶难度评测结果
- 得分：67.33 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：
search_orders_by_phone 138xxxxxxxx 您的查询请求已经提交，正在为您搜索该手机号下的订单，请稍候。 关于您的问题"如果手机号下也查不到怎么办"，我先给您提前说明一下备用思路： 1. **方案二：按日期范围搜索**：如果手机号下也没有找到，可以提供您大致的下单时间段（开始日期和结束日期，格式为 年-月-日），我再帮您按时间范围查找。这是目前我能使用的另一种查找方式。 2. **人工客服协助**：如果以上两种方式都无法定位订单，建议您联系平台人工客服，并提供您的账号信息、下单时间、收货人信息或付款截图等，由工作人员进一步核实。 另外，手机号查询结果返回后，如果您发现列表中有相似订单，也可以把订单号或商品名称告诉我，我帮您进一步确认。
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【CLAUDE】候选输出在当前轮次（用户提供手机号请求查询）中，正确发起了规范的手机号查询 Tool Call，并主动预告了备用方案，具备良好的服务意识。主要不足在于：未为日期范围搜索方案提供对应的 Tool Call XML 模板（仅文字描述），且在本轮未重新提供错误解释和自查建议（尽管前一轮已处理，但从独立评估角度仍有缺失）。语气友好但同理心表达略显不足。整体表现中等偏上，主要扣分点在工具调用的完整性。
困难难度评测结果
- 得分：61.7 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：
很抱歉让您这么着急。我先说明一下目前的限制：**我没有实时物流查询的工具，无法直接获取 SF1234567890 的最新轨迹。** 上一轮的数据也只是2小时前的缓存，所以关于小米耳机"待发货"的判断目前也不能作为依据。 **您今天可以这样确认物流：** - 打开顺丰官网或顺丰速运 App，输入单号 **SF1234567890** 查询实时轨迹； - 如果轨迹显示长时间没有更新，或者显示已签收但您没收到，可以直接拨打顺丰客服电话，并提供单号。 **关于小米耳机订单（ORD-20250208-67890）：** 目前我无法确认它卡在哪个环节，缓存数据也可能已经过时。这需要人工客服查看后台的实时处理记录，包括商家是否已接单、仓库是否已出库，以及是否超过平台承诺的发货时效。我已把您的情况补充转交给人工客服，并标注为高优先级。 **关于赔偿：** 如果核实后确认商家超过承诺的发货时间，您可以在订单详情页提交售后或投诉申请。具体赔偿标准以平台规则为准，人工客服可以帮您确认适用的条款。建议您先保留好下单截图、付款记录和"待发货"的页面截图，方便后续申请。 我现在把最新诉求同步给人工客服： contact_human_support ORD-20250208-67890 用户购买了小米蓝牙耳机 Air 3（订单号 ORD-20250208-67890），用户反映该订单上周下单至今仍显示"待发货"（系统数据为2小时前缓存，需核实实时状态），用户今天急需使用，要求查清卡在哪个环节。用户怀疑商家超时未发货，并表示若确认超时将申请赔偿。另有同期订单 ORD-20250210-12345（索尼 WH-1000XM5，快递单号 SF1234567890）用户要求今天确认物流实时位置，系统无实时物流查询能力，需人工协助核实。 high 人工客服会核实小米订单的实时处理进度，以及是否超过平台承诺的发货时效，并协助您查清索尼耳机的物流情况。如果您有任何新的进展，比如收到发货短信或快递更新，也请告诉我，我会帮您一起跟进。
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【CLAUDE】候选回复在本轮新诉求的处理上表现尚可，能够识别用户的物流查询和赔偿诉求，并给出基本合理的引导，工具调用参数质量较好。但核心缺陷在于：完全忽略了对上一轮三次工具调用错误链的回顾与区分，未按系统提示要求对 SERVICE_TIMEOUT、CACHE_STALE、ORDER_PROCESSING 进行明确说明；方案闭环不足，缺少 set_order_notification 作为兜底方案；同理心表达较为表面。与参考答案相比，候选回复更像是一个「新对话」的开始，而非在完整上下文中对用户问题的系统性回应。 【GEMINI】模型在面对用户多轮追问与多重诉求时表现优秀。面对无法实时查询物流的局限性坦诚沟通并提供替代路径，对缓存数据的时效性保持了高度审慎，转接人工客服的工具调用参数详实完备，回复结构条理清晰且富有同理心。 【KIMI】候选输出严重偏离了本轮评测的核心任务。它将重心放在了回应用户的新追问（物流查询、赔偿诉求）上，而完全忽略了对前一轮三次工具调用失败情况的系统性复盘、状态区分与闭环方案提供。特别是遗漏了 set_order_notification 方案，且未按要求结构组织回复，导致用户无法获得清晰的行动指引。虽然 contact_human_support 的 context 内容较为丰富，但参数结构错误（添加未定义参数），且整体未满足'多次查询失败后的闭环处理'这一核心场景要求。
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