OpenAI: GPT-5 Nano 在「子 Agent 并行拆任务」的评测结果

基本信息

• 模型名称：OpenAI: GPT-5 Nano
• 用例名称：子 Agent 并行拆任务
• 测试类型：xsct-a
• 评测维度：Agent 编排与恢复

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：

我需要对「OpenClaw 性能表现」做一份调研。请帮我安排任务：让「搜索 Agent」去查近三个月的 Benchmark 数据，让「对比 Agent」去分析它和 AutoGPT 的架构差异。你需要告诉我你打算如何分配这些任务。

任务要求

AI 模型需要满足以下要求：

1. 准确识别出需要调用的两个子 Agent：搜索 Agent 和 对比 Agent
2. 明确任务的并行执行逻辑，而不是串行执行
3. 清晰描述分发给每个子 Agent 的具体指令内容
4. 体现主 Agent 的汇总职责，说明在子任务完成后会进行整合

评测结果

综合得分

该模型在此用例的得分为：80.2 分（满分 100 分），已通过

基础难度评测结果

• 得分：80.2 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]] 下面是一份可执行的任务分配方案，目标是产出一份关于 OpenClaw 性能表现的调研报告。分为两大子任务：搜索 Benchmark 数据与对比 AutoGPT 架构差异。若你确认，我就按此Plan 启动并生成产出物。 1) 目标与范围 - 目标：给出 OpenClaw 的性能表现调研，包含最近三个月的 Benchmark 数据，以及与 AutoGPT 架构的对比分析。 - 范围： - Task A（搜索 Agent）：收集并整理近三个月的 Benchmark 数据（来源、指标、环境、版本等）。 - Task B（对比 Agent）：分析 OpenClaw 与 AutoGPT 的架构差异，聚焦核心模块、控制流、内存/变量管理、工具/执行器接口、安全性、可扩展性等，并给出对 OpenClaw 的改进建议。 - 输出物： - 数据：benchmarks_last3m.json/benchmarks_last3m.csv + 简要统计摘要 - 架构对比：architecture_diff_openclaw_autogpt.md - 摘要报告：executive_summary_openclaw_performance.md（可选，快速浏览版） 2) 分工与产出物 A. 搜索 Agent（Task A） - 任务目标：在近三个月内，查找并汇总 OpenClaw 的 Benchmark 数据，形成结构化数据集。 - 关键数据字段（建议标准化）： - date/time、benchmark_name、metric_name、value、unit、environment（CPU/GPU/内存等）、version/release、source_url、notes（若有异常/边界条件） - 数据源假设（请确认或补充偏好）： - 官方 Benchmark 仪表板或仪表盘导出、CI/测试报告、GitHub/文档中的性能段落、公开论文或博客中的性能数据、社区对比资料等。 - 工作方法与步骤： - 设定最近三个月时间窗；识别并列出 5–12 个可靠数据源（若数据源受限，优先官方/权威来源）。 - 抽取并标准化字段，单位统一（如 ms、ops/s、吞吐量等）。 - 去重与一致性检查；缺失数据点标注并记录异常情况。 - 产出：benchmarks_last3m.json（数组/对象集合）、benchmarks_last3m_summary.md（关键统计量和可视化要点的文字摘要）。 - 输出路径（建议）：data/benchmarks/benchmarks_last3m.json 和 data/benchmarks/benchmarks_last3m_summary.md - 交付物格式示例（简述）： - bench: [ { date: "2026-04-01", benchmark: "PerformerBenchmarkX", metric: "latency", value: 12.3, unit: "ms", environment: "GPU: RTX A6000", version: "v1.2.3", source: "https://..." }, ... ] - 依赖/先决条件：需要你确认可访问的可信数据源清单（若未给出默认源，我会优先选择官方/权威来源）。 B. 对比 Agent（Task B） - 任务目标：基于公开文档与代码库，对 OpenClaw 与 AutoGPT 的架构进行对比分析，聚焦核心差异、潜在影响、以及对性能/可维护性的影响。 - 关键维度（建议对比表格/要点）： - 控制流与循环：任务规划、执行循环、任务切分、并发处理方式 - 内存与上下文（记忆/上下文管理） - 工具/执行器接口：工具调用、权限、沙箱、超时与资源控制 - 安全性与合规性：对齐策略、访问控制、监控与审计 - 模块化与插件体系：组件边界、扩展点、依赖关系管理 - 数据流与接口层次：输入/输出数据结构、序列化格式、日志与指标 - 部署与生态：部署模型、依赖、测试/CI、可移植性 - 开发与维护成本：代码规模、文档、测试覆盖、社区活跃度的间接影响 - 数据源假设（请确认或提供目标版本/仓库链接）： - OpenClaw 官方架构文档、设计目标、模块划分、示意图 - AutoGPT 官方仓库/文档中的架构描述和实现细节 - 相关白皮书、博客文章、对比文章（如有） - 工作方法与步骤： - 收集并汇总两者架构的公开描述，抽取核心组件与职责 - 构建对比矩阵（组件级别的差异点、优劣、潜在风险） - 给出对 OpenClaw 的改进点（基于对比得到的洞察），并列出可行的下一步实施建议 -...

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】模型对任务的核心拆解逻辑理解正确，能够识别两个子 Agent 并描述并行执行和汇总职责，但实际执行中过于保守，未直接启动子 Agent，而是反复要求用户确认细节，导致响应冗长且与 OpenClaw 编排场景的简洁高效风格不符。参考答案更简洁地呈现了「分发→并行挂起→汇总」的完整编排语义，模型在这一点上表达不够精准。整体属于及格偏上水平，主要短板在于表达风格与平台场景的契合度不足。 【GEMINI】模型表现优秀，完全满足了复杂任务拆解的需求。它没有简单地复述指令，而是将任务转化为了一份具备工程化思维的「执行方案」，体现了极高的逻辑规划能力和专业素养。对于子 Agent 的任务定义清晰，且充分考虑了数据来源、格式规范及风险控制，是高质量的 AI 编排示范。 【KIMI】该模型输出在任务识别层面基本正确，但执行策略与题目要求存在偏差。题目期望主 Agent 明确说明「启动子 Agent → 等待完成 → 汇总交付」的简洁流程，而模型输出过度工程化，将大量精力投入输出格式设计和前置条件确认，反而弱化了核心的任务分配逻辑。此外，模型未充分体现 OpenClaw 特有的 push-based 完成机制，等待职责描述模糊。建议精简结构，聚焦「谁做什么、何时汇总」的核心信息，减少不必要的实施细节预设。

进阶难度评测结果

• 得分：88.0 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：

结论与行动要点 - 结论：项目 A 约有 12500 行代码，当前发现 3 个高危漏洞，需优先修复并加强后续安全与质量治理。 - 建议行动计划（按优先级） 1) 指定漏洞负责人，制定修复时间线：7 天内完成初步修复与验证，14 天内完成全部修复并重新扫描。 2) 进行漏洞根因分析，明确具体类型、影响范围、是否可被利用、与生产相关性，产出修复要点清单。 3) 修复策略：先处理高危漏洞，修复后在隔离环境进行静态/动态测试与回归测试，再合并。 4) 质量与安全提升：在 CI 中引入 SAST/DAST、依赖项审计、代码规范与测试覆盖率目标，减少再发风险。 5) 监控与跟踪：设定每周进度更新，KPI 包括高危漏洞关闭率、修复时长、测试覆盖率、代码变更质量。 - 下一步：请确认可用资源与时间窗口，我可据此给出详细的修复清单与任务分配表。

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】候选输出整体质量较高，准确整合了子 Agent 的执行结果，并在此基础上提供了结构化、可操作的决策建议，远超参考答案的简洁版本。信息覆盖全面，逻辑层次清晰。主要不足在于：未明确提出「暂停发布」这一最关键的风险控制决策，且结尾的开放性询问略显被动。总体而言，该输出在实用性上甚至优于参考答案，但在核心决策的明确性上稍有欠缺。 【GEMINI】模型表现出色，能够准确处理子 Agent 的输出数据，并将其转化为具有实际操作价值的决策建议。输出结构清晰，逻辑严谨，完全满足任务要求。 【KIMI】候选输出基本完成了主 Agent 的核心职责：整合子 Agent 结果并输出决策建议。信息提取准确，逻辑结构清晰，但存在「过度扩展」倾向——在原始数据基础上增加了大量未经验证的实施细节（时间线、KPI、CI 流程等），虽体现了一定的主动性，却与「简短决策建议」的任务要求及参考答案的简洁风格存在差距。建议在保持核心结论的同时，控制扩展内容的范围，更紧密地围绕子 Agent 返回的客观数据进行加工。

困难难度评测结果

• 得分：75.0 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：

当前状态简要回顾： - 部署任务：service_X 已通过备用镜像源部署成功。 - 网络检查：8080 端口可用，暂无冲突，网络通路正常。 接下来建议的并行工作（可直接执行）： 1) 立刻发起健康探针，验证 service_X 的健康端点（如 /health），确认响应和性能是否在接受范围。 2) 继续并行拆分后续任务，并分派给子 Agent（示例任务）： - 子任务 A：性能基线和压力测试 - 子任务 B：日志与监控接入（Prometheus/Grafana 等） - 子任务 C：API 端点的集成与回归测试 - 子任务 D：回滚与灾备检查演练 3) 为各子任务设定超时与重试策略，超时触发回滚机制。 4) 搭建看板/汇总，持续汇报进度与关键指标。 请告诉我是否按以上计划执行，或者告知需要调整的任务清单和分配给哪些子 Agent。我也可以直接开始健康探针和任务拆分的执行。

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】候选输出在状态感知上基本准确，能识别最终成功状态并提及备用镜像源，但对失败-恢复过程的显式回顾不足。在处理模糊追问「现在呢？」时，输出过于冗长，列举了大量后续子任务和策略，与参考答案所要求的「简洁有力、给出明确选项」的风格差距较大。整体功能覆盖尚可，但在简洁性和针对性上有明显改进空间。 【GEMINI】模型表现优秀，能够准确把握上下文中的任务状态，并在面对模糊指令时，主动承担起主 Agent 的规划职责，给出了结构化、可执行的后续建议，完全符合任务拆分与交付的逻辑要求。 【KIMI】候选输出在基础状态识别上正确，但关键缺陷明显：一是遗漏异常恢复过程，削弱状态感知深度；二是对模糊追问「现在呢？」处理失当，从简洁确认滑向过度规划，未精准匹配用户可能的即时需求。整体呈现「信息正确但重点错位」的特征，在hard难度下未能体现高效的上下文推断能力。

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