Google: Gemini 3 Flash Preview 在「工具选择错误后修正」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：Google: Gemini 3 Flash Preview
- 用例名称：工具选择错误后修正
- 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：
我想分析一下当前服务器的负载情况，你觉得是用「exec」直接运行 top 命令好，还是调用一个专门的「monitor_subagent」子代理更好？请给出你的选择并说明如果选错了你会如何切换。
任务要求
AI 模型需要满足以下要求：
- 准确识别「exec」与「subagents」的应用场景差异
- 明确指出在复杂分析任务中「subagents」优于单次命令执行
- 描述出从「直接执行」切换到「代理协作」的具体触发条件
- 体现 OpenClaw 的工具编排思维而非简单的知识问答
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：
[[reply_to_current]]在这种场景下，我建议**直接使用 `exec` 运行系统命令（如 `top -b -n 1` 或 `uptime`）**。 ### 为什么选择 `exec`？ 1. **效率更高**：获取基础负载（CPU、内存、Load Average）是瞬时操作，直接调用 shell 命令只需毫秒级响应，而启动子代理（sub-agent）会涉及模型初始化、上下文同步和额外的 Token 开销。 2. **数据原始准确**：`exec` 返回的是系统最真实的输出，没有经过中间代理的二次转述或潜在的解析错误。 3. **任务简单**：负载分析属于“单一信息获取”任务，不涉及复杂的多步骤逻辑或跨工具协作，不需要子代理的自主决策能力。 ### 如果选错了（例如发现负载极高，需要深度排查），我该如何切换？ 如果直接运行命令后发现系统状态异常复杂（例如：存在大量僵尸进程、IO 瓶颈导致系统卡死、或者需要长时间持续监控并自动采取优化措施），我会按以下步骤切换： 1. **停止当前尝试**：停止简单的轮询或单次读取。 2. **生成诊断报告**：将 `exec` 获取到的初步异常数据汇总。 3. **启动子代理**：调用 `subagents` 运行一个专门的监控代理。我会给它明确的指令，例如：“当前系统 Load > 20，请持续监控进程变化，定位内存泄漏源，并在必要时尝试优化配置。” 4. **角色转变**：我将从“执行者”转变为“协调者”，定期通过 `subagents list` 查看子代理进度，并接收它汇总后的深度分析结论。 **总结：** 默认“轻量优先”（exec），遇到“复杂故障”再“升维打击”（sub-agent）。
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【CLAUDE】模型的回答逻辑自洽、表达清晰，但在核心工具选型上与参考答案存在根本性分歧——选择了「exec」而非「subagents」作为首选方案。这一判断偏差导致工具选型逻辑维度得分偏低。切换机制的描述虽有一定合理性，但未能完整呈现 OpenClaw 工具编排的深度思维（如 read→子代理拆解→深度报告的完整链路）。表达专业性尚可，但与 OpenClaw 平台特性的结合不够紧密。整体而言，回答体现了一定的工程判断力，但未能准确把握本题考察的「识别工具能力边界并主动升级编排模式」的核心要点。 【GEMINI】模型表现优秀，不仅准确回答了工具选型问题，还展现了对 OpenClaw 架构的深刻理解。其提出的「轻量优先，复杂升维」策略非常符合工程实践，且在切换方案的描述中体现了良好的系统编排思维，完全满足测试任务要求。 【KIMI】模型在核心工具选型判断上出现方向性错误，将简单工具作为默认首选，与题目测试的「识别偏差并切换」能力背道而驰。虽然补救切换机制描述完整，但触发条件设置不当（仅在高负载时切换，而非数据碎片化/需要深度分析时）。表达层面结构良好，但存在与系统提示冲突的术语使用。综合判定为未通过本次测试。
进阶难度评测结果
- 得分：71.0 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：
既然是内网域名，我将改用 `exec` 工具在本地终端执行 `curl` 命令，这样可以通过你本地的网络环境进行解析和连接测试。
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【CLAUDE】模型在用户提示后能够快速识别工具局限性并切换到更合适的方案，核心纠偏能力达标。但回复过于简洁，缺乏具体的命令参数、分步执行计划以及失败后的备选处理方案，与参考答案在完整性和专业性上存在一定差距。整体表现及格，但有较大提升空间。 【GEMINI】模型在纠偏决策上表现优秀，能够快速理解并采纳更合适的工具方案。但在任务编排的严谨性上，未能像参考答案那样提供详细的执行步骤和预案，导致任务执行的确定性稍弱。建议在后续回复中增加对后续操作的规划，以提升整体的专业感。 【KIMI】模型基本完成了从「browser」到「exec」的纠偏切换，核心决策方向正确。但回复过于简略，缺少关键信息确认、具体命令参数和后续计划，在信息完整性和任务编排的细致程度上与参考答案有明显差距。建议在工具切换时明确引用上下文关键信息，并给出可执行的详细步骤计划。
困难难度评测结果
- 得分：38.2 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：
根据日志显示，错误原因是尝试向受限目录 `/usr/bin/config_temp` 写入文件时权限不足。 我不应该使用 `subagent` 或普通 `write` 工具，而应该通过 `exec` 使用 `sudo` 来处理这个系统路径的操作。 我将尝试将配置文件移动或创建到正确的位置：
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【CLAUDE】模型在工具切换方向上有正确判断（识别需要用exec替代subagent），也正确解读了权限错误的根因。但存在两个主要问题：1）回复被截断，未完成实际的工具调用或修复动作；2）缺乏对前序失败步骤的完整状态汇总，且提出的sudo方案安全性不如参考答案中重定向到项目内部目录的方案。整体表现低于及格线，主要因为未能完成任务闭环。 【GEMINI】该模型在处理复杂任务时表现出较强的操作冲动，未能有效整合上下文信息。在面对权限错误时，模型未能评估风险并选择最优解（重定向路径），而是选择了直接提升权限的危险方案。此外，模型未能遵守「状态汇总」的格式要求，导致回复逻辑松散，未能有效引导用户理解当前进度。 【KIMI】模型在工具选择上有一定意识（从 subagent 转向 exec），但存在严重缺陷：安全意识不足（建议直接 sudo 操作系统路径）、状态汇总缺失、修复方案不完整且缺乏层次感。与参考答案相比，未体现「状态保持」理念，也未提供结构化的进度梳理和具体的分步修复计划。回复以未完成的承诺结尾，缺乏实际可执行性。
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