GPT-5.2 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：GPT-5.2
- 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：77.0 分（满分 100 分），已通过
基础难度评测结果
- 得分：77.0 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：
如果你的目标是**快速、一次性地看“此刻”负载**（CPU/内存占用、load average、最耗资源的进程），我会选：**直接用 `exec` 跑 `top`（或更适合非交互的 `top -b -n 1`）**。 原因很简单： - **`top` 是现成的、低成本的即时观测**，不需要额外编排子代理生命周期。 - 你现在问的是“分析当前服务器负载情况”，通常第一步就是先拿一份快照；`exec` 最直接、最快闭环。 ### 如果我选错了，怎么切换？ #### 情况 A：用 `exec top` 发现不够用（需要持续监控/多指标/长期采样） 切换到 **专门的 `monitor_subagent`**（如果项目里有这种子代理能力/约定），典型触发点： - 你想看 **1 分钟/5 分钟趋势**、周期性采样、告警阈值； - 需要同时采集 **CPU/内存/磁盘 IO/网络** 并汇总成报告； - 需要在后台跑一段时间，不想占用当前会话。 切换方式（原则）： 1) **停止/退出当前 `top`**（避免占用终端/会话）。 2) **启动子代理**做持续采样与汇总输出（比如每 5s 采一次，持续 2-5 分钟），最后回传结论。 #### 情况 B：先开了子代理，结果只是想要“立刻看看” 切回 **`exec` 快照**更合适，触发点： - 子代理启动/配置成本比收益高； - 你只需要“现在谁吃 CPU/内存”这种即时答案。 切换方式（原则）： 1) **终止子代理**（避免无谓消耗）。 2) 直接 `exec` 跑 `top -b -n 1` / `uptime` / `free -h` / `ps` 之类拿快照。 如果你告诉我你更关心的是“即时快照”还是“持续趋势/告警”，我可以按你的目标直接走对应方案。
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【CLAUDE】模型回答具备基本的工具选型意识，能识别两种工具的适用场景并给出双向切换逻辑，表达流畅、结构合理。但核心问题在于：初始工具选型方向与参考答案相反（应优先推荐「subagents」而非「exec」），且缺乏对 OpenClaw 工具编排思维的深度体现，未能展示从单步执行流切换到子代理协作的具体操作路径。整体属于「方向有偏差但逻辑自洽」的回答，及格但未达到优秀水准。 【GEMINI】模型表现优秀，不仅完成了任务识别与切换逻辑的描述，还额外补充了反向切换的场景，展现了极高的工具编排思维。回答结构清晰，完全符合 OpenClaw 环境下的操作范式。 【KIMI】模型生成结果在表面专业性上尚可，但在核心任务——「识别第一次工具选择偏差并切换到更合适方案」——上完全失败。模型不仅没有识别出「优先使用 subagents」的正确方向，反而将错误选项（exec）作为推荐，与参考答案的立场截然相反。这反映出模型未能深入理解 OpenClaw 的系统提示中关于「复杂任务→子代理」「任务拆解」「push-based 完成」等核心编排理念，而是基于通用 Linux 知识进行了表面化的工具对比。作为评测专家，必须指出：该模型在「第一次用了不合适工具，要求识别偏差并切换」这一测试任务上，未能通过基本的功能性考核。
进阶难度评测结果
- 得分：— 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：
系统报错（阶段=模型生成; 模块=app.services.inference.call_text_model; provider=pipellm_openai; model=gpt-5.2-2025-12-11）：[app.services.inference.call_text_model][provider=pipellm_openai][model=gpt-5.2-2025-12-11] HTTP 400, body={"error":{"code":null,"message":"An assistant message with 'tool_calls' must be followed by tool messages responding to each 'tool_call_id'. The following tool_call_ids did not have response messages: call_001","param":"messages.[3].role","type":"invalid_request_error"},"id":"gen-1772874911-OzguEpWRXNkffykk5MXyz2"}
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【CLAUDE】候选输出并非模型的实际回复，而是一条推理服务调用失败的系统错误日志（HTTP 400，tool_call_ids 未匹配）。这意味着模型在该轮次根本未能生成任何有效内容，无法完成「识别 browser 工具局限性并切换到 exec/curl」的纠偏任务，也无法维持对话编排的连贯性。两个评分维度均为 0 分。 【GEMINI】模型在本次任务中表现为生成失败，触发了 API 协议错误（未响应 tool_call_id），未能根据用户指出的内网环境限制切换至「exec」工具。由于模型未输出任何有效的纠偏方案或后续计划，无法满足任务要求。 【KIMI】候选输出是一次完全的生成失败，内容为底层系统报错而非模型回复。该错误表明模型在处理 tool_calls 消息序列时出现格式问题，导致 HTTP 400 错误。与参考答案相比，候选输出完全没有体现任何任务理解、工具选择调整或任务规划能力，属于零分输出。
困难难度评测结果
- 得分：— 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：
系统报错（阶段=模型生成; 模块=app.services.inference.call_text_model; provider=pipellm_openai; model=gpt-5.2-2025-12-11）：[app.services.inference.call_text_model][provider=pipellm_openai][model=gpt-5.2-2025-12-11] HTTP 400, body={"error":{"code":null,"message":"An assistant message with 'tool_calls' must be followed by tool messages responding to each 'tool_call_id'. The following tool_call_ids did not have response messages: call_h1","param":"messages.[3].role","type":"invalid_request_error"},"id":"gen-1772874913-6ikMd5a53TEogItEyGeMlD"}
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【CLAUDE】候选输出完全是一条系统错误信息（HTTP 400，工具调用ID未匹配响应消息），说明模型在此轮对话中未能成功生成任何有效回复。与参考答案相比，参考答案应包含状态汇总、问题识别（权限不足）以及具体的修复动作（如修改临时路径至./tmp/或使用exec执行chmod），而候选输出在所有评分维度上均为零分。这是一次完全失败的生成，不具备任何参考价值。 【GEMINI】模型在生成过程中出现了严重的 API 调用协议错误（未正确响应 tool_calls），导致无法完成后续的逻辑推理与任务执行。模型未能识别当前上下文，未能提供状态汇总，也未能针对报错信息给出修复方案，评测结果为不及格。 【KIMI】该候选输出为模型生成失败的错误信息，而非有效的任务响应。模型因消息格式错误（tool_calls后缺少tool messages响应）导致调用失败，未产生任何符合题目要求的实质内容。所有评分维度的功能要求均未达成，属于完全失败的输出。
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