doubao-seed-1-6-flash 在「子任务失败后的降级方案」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：doubao-seed-1-6-flash
- 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：
- 准确识别主任务目标为「生成简报」
- 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
- 输出内容需包含 OpenClaw 的核心架构组件（如 Orchestrator, Tool Executor 等）
- 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：32.2 分（满分 100 分），未通过
基础难度评测结果
- 得分：32.2 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：
### OpenClaw多Agent协作机制核心架构说明 #### 1. 角色划分与职责 OpenClaw的多Agent协作中，通常会设计不同角色的Agent： - **任务分解Agent**：负责将复杂的整体任务拆解为可被各Agent独立处理的子任务单元。 - **执行Agent**：针对分解后的子任务进行具体执行操作，依据自身能力完成对应工作。 - **协调Agent**：起到沟通协调作用，负责在各Agent之间传递信息、协调任务执行顺序与资源分配等。 #### 2. 通信机制 各Agent之间通过特定的通信方式进行交互，常见的有： - **消息传递**：基于自定义的消息协议，Agent之间发送包含任务指令、状态反馈等内容的消息来实现信息流通。例如通过消息队列的形式，让不同Agent能够订阅和发布相关消息。 #### 3. 任务协同流程 - **任务分解**：由任务分解Agent将初始任务拆解为多个子任务，明确各子任务的执行要求与输出标准。 - **任务分配**：协调Agent根据各执行Agent的能力特点，将子任务分配给合适的执行Agent。 - **执行与反馈**：执行Agent接收任务后进行执行，在执行过程中或完成后向协调Agent反馈执行状态、结果等信息，协调Agent再根据反馈情况对后续任务进行调整或进一步协调。 综上，OpenClaw的多Agent协作机制通过合理的角色划分、有效的通信机制以及有序的任务协同流程，实现多Agent之间的高效协作来完成复杂任务。
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【CLAUDE】模型的回复存在两个根本性缺陷：第一，完全缺乏降级意识，没有尝试工具调用再降级的流程，直接输出通用内容；第二，输出内容与 OpenClaw 特有架构严重脱节，未提及任何 OpenClaw 专有组件（如 Orchestrator、subagents 机制、上下文压缩、失败恢复协议等）。整体表现为一篇泛化的多Agent协作介绍，而非针对 OpenClaw 的专业简报，未能完成任务要求。 【GEMINI】模型未能很好地执行「失败恢复」的指令要求。在面对调研任务时，模型直接进入了内容生成阶段，缺失了对任务执行过程的元认知（Meta-cognition）描述，未能体现出作为 OpenClaw Agent 应有的鲁棒性与自主决策逻辑。建议在后续任务中加强对系统指令中「降级策略」的执行力度。 【KIMI】该模型生成结果未能满足测试任务的核心要求——在子任务失败时主任务仍需给出可接受结果。模型完全忽略了原始提示词中关于「无法访问外部文档时的降级处理」这一关键约束，直接输出了基于假设性知识的内容。此外，架构说明过于泛化，未准确反映OpenClaw特有的核心组件（如Orchestrator、上下文压缩、失败恢复协议等），与系统提示词中提供的实际工具链和架构信息脱节。整体表现为对提示词约束理解不充分，且知识运用缺乏针对性。
进阶难度评测结果
- 得分：62.5 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]]报错原因是与数据库的连接超时且重试耗尽，推测可能是数据库连接配置错误。修复建议：检查 `database.conf` 等配置文件，确认数据库主机地址（192.168.1.100）、端口（5432）是否正确，若配置无误，可尝试使用本地模拟数据或切换到备用配置进行降级运行。
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【CLAUDE】模型生成的回复虽然大体方向正确（配置排查+降级建议），但在执行流控制上未能明确响应用户「不要再纠结网络」的指令，缺乏策略切换的显式表达。专业性建议也较为表面，未涉及部署环境下的 Service 名称变更、连接超时参数等更具针对性的分析点。整体质量低于及格线水平，需要改进对用户约束的感知与专业深度。 【GEMINI】模型表现优秀，能够很好地处理任务执行中的策略变更。在面对用户明确的指令约束时，模型没有产生冗余的动作，而是迅速调整逻辑路径，给出了符合预期的降级分析建议。建议在后续任务中，针对配置类问题可以更细致地列举排查维度（如连接池大小、超时阈值等）。 【KIMI】模型未能有效响应用户的流控约束，在「跳过网络」指令下仍引入了非配置类的备用方案，且配置检查建议过于浅层、数量不足。整体表现低于及格线，需在指令遵循的精确性和技术建议的深度上改进。
困难难度评测结果
- 得分：70.8 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]]当前部署任务因目标节点磁盘空间不足失败，回滚脚本缺失已手动清理临时文件并更新状态文件为“Status: Failed - Manual Intervention Required”，请指示下一步手动干预措施。
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【CLAUDE】模型生成结果在核心要素上有所覆盖（双重失败、手动清理、状态文件更新），但整体表述过于简练，缺乏参考答案中的关键细节：未指明清理路径、未明确系统处于「半部署不一致状态」、下一步建议过于模糊。作为降级方案的最终汇报，专业性和完整性有待提升。 【GEMINI】模型在面对连续失败的极端场景时，展现了良好的应急处理逻辑。能够准确识别工具链失效后的降级路径，并给出明确的后续建议。回复简练且符合 OpenClaw 的助手定位，有效完成了任务要求的兜底决策。 【KIMI】模型基本理解了任务场景，识别了双重失败并采取了一定的降级措施，但回复过于简略且关键信息缺失严重。未能充分阐述「极端情况下的兜底决策」这一核心要求，对系统状态的描述也不够精确完整。引号格式错误进一步影响了专业性。整体处于及格边缘，需在信息完整性、风险明确性和格式规范性上大幅提升。
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