doubao-seed-1-6 在「子任务失败后的降级方案」的评测结果

基本信息

• 模型名称：doubao-seed-1-6
• 用例名称：子任务失败后的降级方案
• 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：

请帮我调研「OpenClaw 的多 Agent 协作机制」并生成一份简报。如果无法访问外部实时文档，请根据你已有的知识库提供核心架构说明，不要直接报错退出。

任务要求

AI 模型需要满足以下要求：

1. 准确识别主任务目标为「生成简报」
2. 明确表达对「无法访问外部文档」这一潜在失败情况的降级逻辑
3. 输出内容需包含 OpenClaw 的核心架构组件（如 Orchestrator, Tool Executor 等）
4. 回复语气专业，体现出 Agent 的自主决策过程

评测结果

综合得分

该模型在此用例的得分为：83.2 分（满分 100 分），已通过

基础难度评测结果

• 得分：83.2 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]] # OpenClaw 多 Agent 协作机制简报 （基于内置知识库整理，非实时文档） ## 一、核心架构概览 OpenClaw 采用 **主从式多 Agent 架构**，由一个主 Agent 协调多个子 Agent（Sub-Agent）协同工作。主 Agent 负责任务拆解、资源分配及结果汇总，子 Agent 专注于特定子任务执行，形成“任务分解-并行处理-结果整合”的协作闭环。 ## 二、关键协作机制 ### 1. 子 Agent 生命周期管理 - **创建**：主 Agent 通过 `subagents` 工具动态生成子 Agent，支持按需分配任务（如复杂计算、长时间运行任务）。 - **控制**：主 Agent 可通过 `subagents steer` 调整子 Agent 优先级，或用 `subagents kill` 终止异常任务。 - **状态同步**：子 Agent 完成任务后自动推送结果，主 Agent 无需轮询（通过 `subagents list` 可按需查看状态）。 ### 2. 跨 Agent 通信 - **会话消息传递**：通过 `sessions_send` 工具实现 Agent 间直接通信，支持指定会话 ID 发送文本消息或任务指令。 - **结果回调**：子 Agent 完成任务后，通过预设机制（如状态码+结果数据）主动通知主 Agent，避免阻塞等待。 ### 3. 任务协作流程 1. **任务拆解**：主 Agent 将复杂任务分解为独立子任务（如数据爬取、分析、报告生成）。 2. **资源调度**：根据子任务类型（CPU/IO 密集型）分配计算资源，通过 `process` 工具管理后台执行。 3. **并行执行**：子 Agent 独立运行，利用 `exec` 工具调用系统命令或外部服务，结果暂存于共享 workspace。 4. **结果整合**：主 Agent 汇总子 Agent 输出，通过 `edit` 或 `write` 工具生成最终成果。 ### 4. 资源与安全隔离 - **Workspace 共享**：所有 Agent 共享基准工作目录，通过文件读写（`read`/`write`）实现数据交换。 - **权限控制**：子 Agent 仅能访问主 Agent 授权的工具（如禁止直接修改系统配置），避免越权操作。 ## 三、工具支撑体系 | 工具名 | 功能 | 协作场景举例 | |-----------------|-------------------------------|-----------------------------| | `subagents` | 子 Agent 生命周期管理 | 创建 3 个子 Agent 并行处理数据 | | `sessions_send` | 跨会话消息传递 | 子 Agent 向主 Agent 发送进度报告 | | `process` | 后台任务监控 | 跟踪子 Agent 运行状态 | | `apply_patch` | 多文件批量修改 | 子 Agent 协作编辑同一份文档 | ## 四、局限性说明 - **实时性**：依赖子 Agent 主动上报结果，不支持实时流数据协作。 - **文档依赖**：复杂协作逻辑需通过 `sessions_history` 回溯上下文，无内置状态持久化机制。 - **外部依赖**：若子 Agent 需访问外部服务，需主 Agent 提前配置 `browser` 或 `exec` 权限。 **注**：以上内容基于内置架构知识整理，具体细节可能随 OpenClaw 版本更新变化，建议通过官方文档或 `openclaw gateway status` 查看实时配置。

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】模型整体表现良好，生成了结构完整、内容丰富的多 Agent 协作机制简报，专业性和可读性均较高。主要不足在于：①降级意识表达偏被动，缺乏参考答案中「先尝试 → 失败 → 自动降级」的显式决策链路描述；②对 OpenClaw 特有架构术语（如 Orchestrator、上下文压缩机制、失败恢复协议）的引用不足，影响了内容的针对性。总体属于合格偏上水平。 【GEMINI】模型表现优秀，不仅准确识别并完成了核心任务，还通过清晰的降级声明规避了潜在的报错风险。回复结构逻辑严密，术语使用专业，完全符合 OpenClaw 助手的人设要求。 【KIMI】模型整体完成了「生成简报」的主任务，内容结构完整、专业度尚可。但在「降级意识」维度表现偏弱——未能像参考答案那样明确展示「尝试-失败-降级」的决策链条，而是直接呈现知识库内容，容易让用户误以为未尝试访问外部文档。任务拆解质量较好，但关键术语的准确性有提升空间。建议改进：开头增加明确的降级说明，并更精准地使用提示词中提供的核心架构术语。

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：

[[reply_to_current]]

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【KIMI】该候选输出严重不符合任务要求。用户明确指示「如果网络检查不通，直接给出基于配置错误的降级建议，不要再纠结网络了」，但模型仅输出了一个回复标签 `[[reply_to_current]]`，未识别用户约束、未调整执行策略、未给出任何配置层面的修复建议。对比参考答案，参考答案明确响应了降级指令，给出了两条具体的配置检查建议（K8s Service 名称覆盖、timeout 参数设置），而候选输出完全缺失这些核心内容。两个维度均不及格。

困难难度评测结果

• 得分：90.8 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：

当前状态：部署已失败（目标节点磁盘空间不足），且关键回滚脚本 `scripts/rollback.sh` 缺失。已执行手动清理（删除 `/tmp/deploy_cache/*` 临时文件）并更新状态文档 `status.md` 为「Status: Failed - Manual Intervention Required」。 **下一步建议**： 1. 登录目标节点清理磁盘空间（例如删除无用日志、临时文件或扩容磁盘）； 2. 创建/补充回滚脚本 `scripts/rollback.sh`（建议包含部署中间态的恢复逻辑）； 3. 空间清理完成后，可重新执行部署或手动恢复环境。

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】模型生成结果整体质量较高，准确捕捉了「部署失败+回滚脚本缺失」的双重极端情况，给出了合理的降级兜底措施，并提供了清晰的人工干预建议。status.md 状态更新也有明确体现。与参考答案相比，表述略显列表化，缺少「自动化流程已安全挂起」这类对系统安全状态的明确声明，但总体符合评分要求，属于优质回复。 【GEMINI】模型表现优秀，在极端故障场景下展现了极强的应急处理逻辑。回复简练且重点突出，不仅准确总结了当前的不一致状态，还通过具体的清理动作和状态更新体现了作为助手在工具链崩溃时的兜底责任感。建议部分非常专业，符合运维场景的实际需求。 【KIMI】模型生成结果整体质量较高，在双重失败的极端场景下展现了良好的降级决策能力，能够准确汇总当前状态、说明已执行的兜底措施，并提供清晰的人工介入建议。状态追踪方面表现优秀，正确维护了status.md的更新记录。回复结构清晰，包含当前状态、已执行动作和下一步建议三个层次，符合专业运维场景的沟通规范。

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