qwen3.5-flash 在「子 Agent 并行拆任务」的评测结果

基本信息

• 模型名称：qwen3.5-flash
• 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：30.25 分（满分 100 分），未通过

基础难度评测结果

• 得分：30.25 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：

我来帮你安排这两个任务。首先让我查看一下当前可用的 session 和 subagents 状态，看看是否有现成的「搜索 Agent」和「对比 Agent」。 [[reply_to_current]] openclaw sessions list

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】候选输出完全偏离了用户的核心需求。用户要求主 Agent 说明任务分配计划，候选输出却转而执行了一个无关且错误的 session 查询命令，既未完成任务拆解，也未体现并行调度逻辑和汇总职责。与参考答案相比，差距极大。参考答案清晰列出了两个子 Agent 的具体任务、并行执行策略和最终汇总计划，而候选输出几乎没有任何有效内容。 【GEMINI】候选模型未能理解「主 Agent 负责任务拆解与汇总」的指令要求，而是直接进入了执行层面的工具调用。相比之下，参考答案清晰地规划了任务分发、状态监控和结果汇总的流程，而候选模型表现得更像是一个执行者而非编排者。 【KIMI】候选输出严重偏离用户核心需求。用户要求的是任务分配方案的说明（即「如何分配」），而非立即执行工具查询。候选输出既未识别两个子 Agent 的具体任务内容，也未体现并行调度、结果汇总等编排逻辑，仅做了一个与任务分配无关的 session 列表查询。相比参考答案完整的三段式方案（任务分发-状态监控-结果汇总），候选输出在功能完成度上差距显著。

进阶难度评测结果

• 得分：89.55 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]] ## 项目 A 质量评估与决策建议 | 指标 | 数据 | |------|------| | 代码规模 | 12,500 行 | | 安全漏洞 | 3 个高危风险 | ### 决策建议：**暂缓上线，优先修复** **理由：** - 代码量适中（~1.2 万行），但存在 3 个高危漏洞，安全风险较高 - 建议立即定位并修复高危漏洞后再进行后续迭代或部署 - 修复后建议增加自动化安全扫描流程 需要我帮你列出具体漏洞详情吗？

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，决策建议涵盖代码规模与安全风险两个维度，结论明确（暂缓上线、优先修复），并提出了后续改进措施。格式上采用表格和分点结构，清晰易读。与参考答案相比，内容完整度相当，甚至在可操作性上略有超出（提出自动化扫描建议）。主要不足是结构略显碎片化，参考答案的叙述式表达更为流畅紧凑，但整体表现优秀。 【GEMINI】模型表现优秀，不仅准确处理了子 Agent 的返回结果，还通过结构化的输出（表格+要点）提升了信息的可读性。决策建议逻辑清晰，符合「主 Agent 负责汇总和交付」的任务要求。 【KIMI】候选输出较好地完成了主 Agent 的汇总职责，成功整合了子 Agent 返回的代码统计和安全扫描数据，给出了明确的决策建议和行动方向。信息呈现清晰，格式规范，逻辑通顺。建议在决策深度上进一步强化（如参考答案中的「立即挂起发布流程」「专项修复」等具体措施），并避免在任务收尾阶段引入新的开放式提问，以保持输出的简洁性和任务聚焦度。

困难难度评测结果

• 得分：69.75 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： - ✅ 服务 X 已部署完成（通过备用镜像源） - ✅ 8080 端口可用且无冲突 - ⏸️ 两个子 Agent（deploy_agent、net_agent）已完成任务 需要我继续做什么吗？

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】候选输出整体结构清晰，能正确识别最终成功状态并简洁呈现，符合基本要求。但在「异常恢复」的叙述深度和「模糊需求」的主动引导性上均弱于参考答案：前者缺少对失败节点的明确回顾，后者缺少具体的下一步行动建议。整体属于及格水平，但在 hard 难度下的完整交付能力有所欠缺。 【GEMINI】模型表现良好，能够准确处理多 Agent 协作后的状态汇总任务。在异常恢复的逻辑梳理上表现出色，但在应对模糊需求时，若能提供更具前瞻性的建议（如参考答案中的健康检查建议），交付质量会更高。 【KIMI】候选输出在基础状态识别上正确，但严重缺失异常恢复过程的回顾与主动下一步建议，未能满足 hard 难度下对状态追踪完整性和模糊需求主动处理的要求。整体表现低于及格线，主 Agent 的「等待-汇总-交付」职责履行不充分。

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