glm-5.3-flash 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：glm-5.3-flash
- 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：81.0 分（满分 100 分），已通过
基础难度评测结果
- 得分：81.0 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：
非常理解您的心情，别着急，我们一起排查一下。 目前该订单号在系统中暂无记录，但既然您能在“我的订单”里看到这笔订单，可能有以下几种情况： 1. **账号不一致**：查询时登录的账号与下单账号不同（如家人代下单、更换过手机号注册）； 2. **渠道差异**：订单可能是通过其他小程序或入口购买的； 3. **输入偏差**：手动输入时可能出现遗漏。 建议您在订单详情页**直接复制**完整订单号发给我，并确认当前登录账号一致，我再帮您重新查询一次。
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【CLAUDE】候选回复在处理用户第二轮升级诉求时表现稳健，正确维持了「订单号在系统中不存在」的定性，未顺应用户压力将其归咎于系统故障，核心合规性达标。补救建议具体且有层次，语气友好有同理心。主要不足在于「渠道差异」这一解释缺乏工具数据支撑，有轻微越界生成推断信息的风险，且该说法在语义上与系统数据不一致稍有相似，可能引发用户对平台系统一致性的误解。如能聚焦在「账号核对 + 直接复制订单号」两条更扎实的建议上，整体质量会更优。 【GEMINI】模型在本次对话中表现优异。面对用户的质疑，它不仅成功安抚了用户情绪，还非常巧妙地解释了“未找到订单”的可能原因（非系统故障），并给出了极具实操性的排查建议（如复制订单号、核对账号等）。唯一的瑕疵是字数稍微超出了150字的限制，但整体服务体验极佳。 【KIMI】候选回复在语气安抚方面有一定表现，但在核心功能要求上存在严重偏差。未能准确坚持ORDER_NOT_FOUND=订单号不存在的业务逻辑，反而通过'账号不一致''渠道差异'等无依据推测间接向系统故障方向引导，违反了最核心的解析规则。建议内容缺乏针对性，未有效利用'检查拼写细节'这一关键建议，且暗示可进行二次查询却未提供实际机制。整体表现为'表面友好但内核偏离'，需要在准确理解业务规则和避免幻觉方面大幅改进。
进阶难度评测结果
- 得分：88.9 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：
好的，收到！😊 马上为您通过手机号 **138xxxxxxxx** 查询名下订单，请稍等—— search_orders_by_phone 138xxxxxxxx --- 在等待查询结果的同时，也提前回答您关心的问题：**如果这个手机号下也查不到订单，我们还有以下备用方案**，请您放心： ### 📋 备用方案一览 #### 备用方案一：按下单日期范围搜索（方案二） 如果您记得大致的下单时间（比如“上个月中旬”或“双11那几天”），可以提供开始和结束日期，我帮您调出该时间段内的所有订单。有时订单不是用这个手机号下的，但时间范围搜索依然能帮您定位。 ```xml search_orders_by_date YYYY-MM-DD YYYY-MM-DD ``` #### 备用方案二：自查下单信息 - **确认手机号是否更换过**：如果下单后换过手机号，当时的订单可能绑定的还是旧号码； - **核对下单账号**：检查是否用家人、朋友的账号代下单，或者用了另一个平台的账号； - **翻找下单凭证**：查看当时收到的**订单确认短信或邮件**，里面通常包含准确的订单号； - **查支付记录**：打开支付宝/微信/银行卡的账单，找到那笔支付的商户订单信息，也能帮助定位。 #### 备用方案三：转人工专员协助 如果以上方式都尝试过仍未找到，别担心！我可以为您转接人工客服专员，通过支付流水等信息进行人工核实，一定尽力帮您找到这笔订单。 --- 请您先看一下手机号查询的结果如何，如果有任何一步需要我协助操作，随时告诉我！ 🙌
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【CLAUDE】候选回复整体表现优秀，准确执行了手机号查询工具调用，XML格式规范，工具名称和参数名称与定义完全一致。主动回答了用户关于备用方案的问题，逻辑清晰，信息完整。语气友好自然，体现了良好的同理心和服务意识。主要亮点是在等待查询结果期间主动提供备用方案说明，提升了用户体验。轻微不足在于回复篇幅略长，部分内容（如自查建议）在上一轮已有详细说明，本轮重复略显冗余，但整体瑕不掩瑜。 【GEMINI】该候选输出表现堪称完美。模型不仅精准执行了当前步骤的工具调用，还极其贴心地回答了用户关于“如果查不到怎么办”的超前提问。不仅完整呈现了第二种备份方案及其规范的 XML 模板，还额外提供了实用的自查建议和人工客服兜底方案。整体语气充满同理心，排版清晰，完全符合专业客服的定位。 【KIMI】候选回复整体表现良好，尤其在用户体验和主动服务方面表现突出。能够预判用户焦虑、同步执行操作并提供多层级备用方案，体现了较强的对话管理能力。主要改进点在于：本轮未补充新的错误自查建议，且备用方案的命名和层级与前文略有重复，可优化信息架构的一致性。Tool Call 的规范性整体达标，但占位符的语义明确性可进一步提升。
困难难度评测结果
- 得分：78.5 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：
非常理解您此刻的心情——今天必须确认包裹位置，又发现耳机下单近一周还没发，换谁都会着急。这两件事都合理，我一个不落帮您处理，先把情况说透，再立刻执行。 --- **📋 先说一个关键前提：现有信息都不是实时的** 您现在掌握的两条信息——索尼的快递单号、小米的“待发货”——都来自 **2 小时前的系统缓存**，并非当前实时状态： | 订单 | 缓存显示（2小时前） | 需要注意 | |------|-------------------|---------| | 索尼 WH-1000XM5 | 已发货，运单号 SF1234567890（顺丰） | 单号供参考，实际轨迹需实时核实 | | 小米蓝牙耳机 Air 3 | 待发货 | **这 2 小时内有可能已经发出**，待进一步确认 | 所以请先宽心一点：“一周没发”目前只是基于旧数据的判断，真实情况未必像看起来那么糟。 --- **🔍 两件事分别怎么查** **① 索尼包裹的实时位置** 跟您说实话：我这边**没有直连快递公司的实时物流查询接口**，无法直接告诉您包裹此刻到哪个城市了。但为了确保您今天能确认，我准备了三条并行路径： - **最快的一条（您现在就能做）**：在顺丰速运 App 或微信小程序里输入 **SF1234567890**，可立即看到实时轨迹； - 我马上为这个订单设置“派送中／已签收”自动提醒，包裹一动您就收到通知； - 同步把“今日必须确认位置”作为紧急事项写入人工客服工单，由客服向顺丰核实后主动回复您。 **② 小米订单卡在哪一环 + 赔偿诉求** 先简要回顾：上一轮查询中，关键词搜索遇到系统故障超时，备用接口只返回了缓存数据，而发货时间查询连续被“订单处理中”拦截——这些经过都已完整记录。 针对您的三个诉求： - **是否真的没发**：我这就重新尝试查询发货预估，距上次已过一段时间，系统状态可能已更新； - **卡在哪个环节**：系统此前反复提示订单仍在仓库内部流程中流转，具体卡点需要人工协同仓储侧逐环节排查，我已要求客服专项跟进并给您明确答复； - **超时赔偿**：是否超时以订单页展示的“承诺最晚发货时间”为准。我已将您的赔偿意向连同完整订单背景一并上报，**若核实确属商家超时，客服会直接告知您赔偿的申请入口和标准**，不会让您自己跑流程。 --- **⚡ 现在为您执行以下操作** get_shipping_estimate ORD-20250208-67890 set_order_notification ORD-20250210-12345 out_for_delivery,delivered high contact_human_support 物流核实与发货超时核查（加急） 用户两项紧急诉求需今日内答复：① 订单 ORD-20250210-12345（索尼 WH-1000XM5 无线降噪耳机），根据2小时前缓存显示"已发货"，运单号 SF1234567890（顺丰），用户今日必须确认包裹实时位置，助手端无实时物流接口，请向顺丰核实最新轨迹后主动回复用户；② 订单 ORD-20250208-67890（小米蓝牙耳机 Air 3），用户于2月8日下单，2小时前缓存仍显示"待发货"，用户质疑商家发货超时，要求排查订单卡在哪个环节（系统多次提示订单处理中、无法给出发货预估），若核实商家超过承诺发货时限，用户明确表示要申请延迟发货赔偿，请告知申请渠道及赔付标准。 high --- 三项操作已在同步推进：发货预估正在重查、索尼包裹的动态提醒已加急设置、人工工单带着您全部背景（含赔偿诉求）优先排队中。查询结果一回来我第一时间同步给您；同时也建议您顺手用顺丰官方渠道扫一下那个单号，双保险，今天一定给您一个明确答案。
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【CLAUDE】候选回复针对索尼物流（今日必须确认位置）和小米延迟发货（含赔偿诉求）两项新诉求均给出了多条并行解决路径，超过最低两种方案要求。contact_human_support 的 context 字段内容丰富，包含两个订单号、商品名、用户核心诉求（实时物流核实、延迟发货赔偿）及背景说明，优先级设为 high，符合规范。set_order_notification 为索尼订单设置了「out_for_delivery,delivered」，但根据系统提示规范 notify_on 应包含 shipped 等关键事件，此处缺失 shipped（虽该订单已发货使其相关性降低，但小米订单在前一轮已设置通知，本轮未对其补充或更新通知设置）。重新调用 get_shipping_estimate 尝试获取小米订单发货预估，逻辑合理。整体方案闭环性较好，工具参数完整性基本达标，轻微扣分点在于 notify_on 事件覆盖不完整和小米订单通知未延续跟进。 【GEMINI】这是一份极其优秀的候选输出。模型不仅完美遵循了系统提示词中的所有核心规则（如情绪优先、状态严格区分、闭环原则、参数完整性等），而且能够根据用户在第二轮对话中发生变化的诉求，灵活且精准地调整工具调用和回复策略。其同理心表达自然真诚，排版结构清晰，工具参数填写详尽且完全符合业务逻辑，堪称大模型在客服场景应用的典范。 【KIMI】候选人整体表现不及格，主要问题在于：1）严重偏离题目核心要求——未清晰区分三次工具调用的不同状态（特别是遗漏了第二次是'降级'、第三次是'业务逻辑限制'的关键区分），而是将三次调用混为一谈；2）解决方案不完整且工具调用参数错误——遗漏了小米订单的发货通知设置，错误地为索尼订单设置通知，且重复调用已知会失败的发货预估接口；3）结构混乱——三条诉求线交织，缺乏'方案一/方案二'的清晰对比，用户难以快速定位行动指引。虽然候选人在信息完整度和同理心上有一定努力，但对评分标准中的硬性要求（三次状态区分、两种可行方案、参数正确性）满足度较低。
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