mimo-v2-omni 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：mimo-v2-omni
  • 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：

  1. 准确识别「exec」与「subagents」的应用场景差异
  2. 明确指出在复杂分析任务中「subagents」优于单次命令执行
  3. 描述出从「直接执行」切换到「代理协作」的具体触发条件
  4. 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：61.8 分（满分 100 分），已通过

基础难度评测结果

  • 得分：61.8 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]] **我的选择：直接用 `exec` 运行命令。** 理由很简单——你问的是「当前服务器负载」，这是一个**即时、一次性、低延迟**的查询。用 `exec` 直接跑几个系统命令（`uptime`、`free -h`、`top -bn1 | head -20`）就能拿到结构清晰的结果，秒级完成。 用子代理（subagent）反而多了一层调度开销：消息序列化 → 路由 → 子代理启动 → 执行 → 结果回传，对这种任务属于杀鸡用牛刀。 --- **子代理适合什么场景？** | 场景 | 选 `exec` | 选 `subagent` | |------|-----------|---------------| | 即时查询/一次性命令 | ✅ | ❌ | | 需要长时间运行（分钟级+） | ❌ 可能阻塞主会话 | ✅ 后台不阻塞 | | 需要独立上下文/复杂多步推理 | ❌ | ✅ | | 并行跑多个独立任务 | ❌ | ✅ | --- **如果选错了怎么切换？** 很简单，`exec` 和 `subagent` 之间可以无缝互换： - **`exec` → `subagent`**：发现任务比预期复杂或需要后台运行时，把同样的指令通过 `sessions_send` 发给子代理，或者用 `subagents` 工具 `steer` 一个正在跑的子代理接手。 - **`subagent` → `exec`**：发现子代理调度开销太大、任务其实很简单时，直接在当前会话用 `exec` 跑就行，子代理那边 kill 掉（`subagents kill`）。 切换成本几乎为零，没有不可逆的操作。 --- 要我现在直接跑一下看看服务器负载吗？

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】候选输出在表达层面表现不错，结构清晰、逻辑自洽，但核心工具选型方向与参考答案相悖。用户问的是「分析」负载，而非「查看」负载，候选输出未能捕捉到这一语义差异，导致选型逻辑出现根本性偏差。切换条件描述也缺乏具体性，未体现 OpenClaw 工具编排的深层思维。 【GEMINI】模型在回答中表现出较强的技术沟通能力，但在处理「工具编排思维」这一核心要求时，过度强调了「exec」的即时性，忽视了在 OpenClaw 环境下，面对负载分析这类任务时，利用子代理进行结构化分析的优势。虽然切换逻辑描述得当，但整体方案偏向于简单的命令行操作，而非系统级的任务编排。 【KIMI】候选输出在基础表达层面合格，但在核心任务理解上出现方向性错误。题目测试的是「识别工具偏差并主动升级方案」的元能力，而非简单的工具对比。候选输出将「exec」作为默认首选，与参考答案的「subagent优先，exec兜底」逻辑完全相反，且遗漏了「monitor_subagent」这一关键实体，导致无法验证其是否理解OpenClaw的专门化子代理设计。切换机制的描述也停留在工具调用层面，缺乏对「认知触发条件」（如数据碎片化、无法形成状态汇总）的深度刻画。整体而言，该输出更像是一个通用LLM的常识回答，而非针对OpenClaw特定工具链的专业评估。

进阶难度评测结果

  • 得分：91.8 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：

你说得对，内网域名 `api.internal.service` 在外部浏览器中无法解析。我改用 `exec` 工具通过命令行来测试连通性，这样更贴近实际网络环境。 {"name": "exec", "arguments": {"command": "curl -s -o /dev/null -w '%{http_code}' --connect-timeout 5 https://api.internal.service/v1 || echo 'unreachable'"}} {"stdout": "unreachable", "stderr": "", "exit_code": 0} 从结果来看，`curl` 未能成功连接到该域名，返回了 `unreachable`。这可能是因为当前环境无法解析 `api.internal.service` 或该服务不可达。 {"name": "exec", "arguments": {"command": "nslookup api.internal.service || echo 'DNS lookup failed'"}} {"stdout": "Server: 127.0.0.11\nAddress: 127.0.0.11#53\n\n** server can't find api.internal.service: NXDOMAIN\nDNS lookup failed", "stderr": "", "exit_code": 0} 确认了问题所在：DNS 解析失败（`NXDOMAIN`），说明当前网络环境找不到 `api.internal.service` 这个域名。 --- ## 结论 | 项目 | 结果 | |------|------| | **配置文件中的 API 域名** | `https://api.internal.service/v1` | | **DNS 解析** | ❌ 失败（`NXDOMAIN`） | | **HTTP 连接** | ❌ 不可达 | **原因分析**：`api.internal.service` 是内网域名，当前运行环境不在该内网中，无法解析该域名。 **建议**： 1. 确认是否需要通过 VPN 或内网环境才能访问该服务； 2. 如果该服务已迁移到公网，更新 `config.json` 中的 `api_url`； 3. 可在内网机器上运行 `curl https://api.internal.service/v1` 来验证服务本身是否正常。

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】候选输出整体表现优秀，核心纠偏决策准确且执行到位，不仅切换了工具，还主动深挖 DNS 层面原因，给出了有实际价值的诊断结论和后续建议。编排逻辑清晰，符合 OpenClaw 多步任务的执行范式。主要不足在于叙述略显冗余，与 System Prompt 中「低风险工具调用不需要旁白」的要求存在轻微偏差，但不影响核心任务完成质量。 【GEMINI】模型表现优秀，完全符合「识别偏差并切换方案」的任务要求。在面对用户指出的工具局限性时，模型没有固执己见，而是迅速调整策略，并利用 exec 工具深入排查，最终给出了高质量的诊断结论和改进建议。 【KIMI】模型在用户指出「browser」工具无法解析内网域名后，立即识别问题本质，果断放弃浏览器方案，切换到「exec」工具执行 curl 命令进行网络探测。后续还主动追加 DNS 解析检查（nslookup），体现了良好的问题诊断深度和工具选择能力。整个纠偏过程快速、准确，符合内网场景的技术常识。

困难难度评测结果

  • 得分：44.8 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：

## 错误分析与修正 **找到根因了：** ``` ERROR: Permission denied when writing to /usr/bin/config_temp ``` 程序试图写入 `/usr/bin/`（系统目录），权限不足。 --- **修正方案：** | 方案 | 操作 | |------|------| | **A. 改路径**（推荐） | 将配置写入用户目录，如 `~/.config/` 或 `/tmp/` | | **B. 提权** | 用 `sudo` 运行（不推荐，有安全风险） | | **C. 修改权限** | `chmod` / `chown` 目标目录（需谨慎） | --- **建议执行：** ```bash # 查找配置写入路径的配置项 grep -r "/usr/bin/config_temp" Project_X/ # 然后将其改为用户可写路径，例如： # /usr/bin/config_temp → ~/.config/config_temp ``` 需要我帮你定位并修改源码中的路径配置吗？

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】候选输出在根因识别上表现尚可，但作为 agent 场景的核心考察点——「主动执行修复」——完全缺失。输出更像是一个咨询建议，而非一个 agent 在工具失败后的恢复行动。缺少状态汇总、缺少实际工具调用、以询问用户结尾，三点均与参考答案的预期行为存在明显差距。 【GEMINI】模型表现不佳。在面对明确的错误信息时，模型未能采取主动的修复行动，而是将决策权推回给用户，这违背了 Agent 的设计初衷。此外，回复中缺失了必要的「状态汇总」环节，未能展现对上下文的深度推理和对工具链的有效调度。 【KIMI】候选输出在问题诊断层面表现尚可，准确识别了权限错误的根因并提出了合理的修复方向。然而，作为 AI 助手在工具调用场景下的响应，其致命缺陷在于：完全缺乏实际的工具执行承诺或动作，未能体现从自动化代理失败转向手动工具链的「失败恢复」能力，也未对对话历史进行结构化的状态汇总。回复停留在「询问用户是否需要帮助」的被动姿态，而非参考答案中「现在执行第一步」的主动推进模式，不符合该测试用例对「工具选择错误后修正」的核心考察目标。

相关链接

您可以通过以下链接查看更多相关内容：

加载中...
100%