Google: Gemini 3.1 Pro Preview 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：Google: Gemini 3.1 Pro Preview
  • 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：69.45 分（满分 100 分），未通过

基础难度评测结果

  • 得分：69.45 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：

这是一份基于 OpenClaw 核心架构与内置能力整理的**多 Agent 协作机制简报**。 --- # OpenClaw 多 Agent 协作机制简报 ## 一、 核心架构概述 OpenClaw 的多 Agent 协作体系主要围绕 **会话（Sessions）** 和 **子代理（Sub-agents）** 两大核心概念构建。通过底层的 **网关守护进程（Gateway Daemon）** 提供统一的路由与状态管理，OpenClaw 允许 Agent 进行任务拆解、异步执行以及跨会话的直接通信，从而高效应对复杂、长周期的工作流。 ## 二、 关键协作机制 ### 1. 子代理机制 (Sub-agent System) 这是 OpenClaw 处理复杂任务的核心手段，具备高度的自治性与异步特性： * **按需孵化与管理**：当主 Agent 评估任务较为复杂或耗时较长时，可以动态孵化（spawn）子代理来执行特定任务。系统支持对子代理进行实时管理（列表查看、方向引导 steer、强制终止 kill）。 * **基于推送的完成通知 (Push-based Completion)**：OpenClaw 摒弃了低效的轮询（polling）机制。子代理在后台独立运行，当任务完成时，会自动向主 Agent 发出“完成广播”（auto-announce）。这种事件驱动的设计让主 Agent 在等待期间可以继续处理其他指令。 ### 2. 跨会话通信 (Cross-Session Communication) OpenClaw 提供了原生的多会话消息总线，使不同 Agent 之间能够打破信息孤岛： * **点对点消息传递**：Agent 可以使用专用的内置工具（`sessions_send`）向其他正在运行的会话发送消息，实现跨 Session 的直接沟通与指令下达。 * **上下文感知**：Agent 能够读取当前系统中的会话列表（`sessions_list`）并拉取其他会话的历史记录（`sessions_history`），这使得 Agent 可以了解全局进度并基于其他 Agent 的工作成果继续推进。 ### 3. 网关守护进程 (Gateway Daemon) 多 Agent 协作的底层基石是 OpenClaw 的 Gateway 服务。 * 通过命令行（`openclaw gateway start/stop/status/restart`）进行管理。 * 该守护进程负责在后台维持所有 Session 和 Sub-agent 的生命周期，确保跨 Agent 消息的准确路由，并提供并发执行的稳定性保障。 ## 三、 典型协作模式 1. **主从委派模式 (Delegation Workflow)** 主 Agent 作为“大脑”与用户直接交互，负责需求分析与任务拆解。对于耗时的子任务（如大规模代码编译、深度数据分析），主 Agent 会派发给多个子代理并行处理。主 Agent 保持轻量和高响应度，待子代理推送结果后，再进行汇总汇报。 2. **平级协同模式 (Peer-to-Peer Workflow)** 在不同的 Session 中可能运行着具有不同上下文的 Agent（例如一个负责前端，一个负责后端）。它们可以通过 `sessions_send` 互相发送接口定义或调试信息，实现跨领域的无缝对接。 ## 四、 总结 OpenClaw 的多 Agent 协作机制通过**“异步子代理 + 原生跨会话消息 + 后台网关调度”**的组合，构建了一个高并发、事件驱动的协作环境。这种设计不仅避免了长任务导致的单点阻塞，还赋予了系统极强的扩展性和处理复杂工程任务的能力。

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】候选输出在内容质量上表现尚可，对 OpenClaw 多 Agent 协作机制的描述较为系统，但最核心的测试点——「子任务失败后的降级恢复意识」——几乎完全缺失。模型直接给出了基于内置知识的简报，而未展示「先尝试外部访问 → 失败 → 降级」的决策链路，这是本测试用例（xsct-a 类型）的核心考察点。此外，对 Orchestrator 等关键架构组件的遗漏也略微影响了任务拆解的完整性。 【GEMINI】模型表现出色，成功完成了调研任务。在面对潜在的外部文档访问限制时，模型展现了良好的自主决策能力，直接利用内置知识库生成了高质量的简报。内容结构清晰，术语使用准确，完全符合 OpenClaw 的系统架构定义。 【KIMI】候选输出在内容完整性和专业度上表现尚可，但严重偏离了本题的核心考察点——降级意识。题目明确要求「如果无法访问外部实时文档」时给出预案，而非直接假设无法访问。候选输出完全跳过「尝试-失败-降级」的决策链条，直接输出内置知识结果，本质上是一种「直接报错退出」的变体（提前放弃尝试），未能满足「子任务失败后主任务仍需继续恢复」的评测目标。任务拆解质量中等偏上，但关键架构术语覆盖不足，且存在对原始文档的过度解读。

进阶难度评测结果

  • 得分：87.2 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：

根据 `logs/error.log` 的内容，报错的具体原因是：**应用程序试图连接位于 `192.168.1.100:5432` 的数据库（通常为 PostgreSQL）时发生超时，并且重试次数已耗尽。** 按照您的要求，如果网络确实不通，我们不再纠结于网络排查。以下是基于**修改配置**的修复与降级建议： ### 1. 检查并修正数据库地址配置 该 IP (`192.168.1.100`) 可能是硬编码的旧地址、本地开发环境地址或已经被废弃的节点。 * **建议**：检查项目中的配置文件（如 `.env`, `config.yaml`, `database.yml` 或 `application.properties`），找到类似 `DB_HOST` 或 `DATABASE_URL` 的配置项。 * **修复**：将其修改为当前正确的数据库服务器 IP。如果是本地运行，请尝试将其改为 `127.0.0.1` 或 `localhost`。 ### 2. 启用本地降级数据库（如 SQLite） 如果当前环境确实无法访问外部数据库，且需要尽快让服务恢复运行（例如在开发/测试模式下）： * **建议**：修改数据库驱动和连接字符串，降级使用本地文件数据库。 * **修复**：在配置中将数据库类型从 `postgres` 改为 `sqlite`，并指定一个本地文件路径（例如 `DB_CONNECTION=sqlite`，`DB_DATABASE=/path/to/local.sqlite`）。 ### 3. 配置服务降级与熔断机制（Fail-fast） 为了防止数据库连接超时导致整个服务线程池耗尽或请求卡死： * **建议**：在配置或代码中开启数据库连接的“熔断（Circuit Breaker）”机制。 * **修复**： * 大幅缩短连接超时时间（如将 `connect_timeout` 降至 1-2 秒），让应用快速失败。 * 如果应用支持，配置开启缓存兜底（Fallback to Cache）或只读模式，在数据库不可用时提供有限但可用的服务，而不是完全崩溃。 ### 4. 检查环境变量覆盖问题 * **建议**：有时生产环境的环境变量没有正确注入，导致应用使用了默认的 `192.168.1.100`。 * **修复**：确保启动应用时，正确加载了对应环境的配置。可以使用 `echo $DB_HOST` 或查看启动脚本，确认环境变量是否遗漏。 您可以先检查一下项目根目录下的 `.env` 或 `config` 文件夹，看看是否有对应的配置项可以立即修改。如果需要我帮您查看或修改具体配置文件，请告诉我配置文件的路径。

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，准确识别并执行了用户的降级指令，放弃网络排查后给出了多条配置层面的修复建议，技术内容丰富且准确。与参考答案相比，建议稍显通用，缺乏对当前工作区具体文件（如 `config/database.yaml`）的定向分析，以及对 K8s 环境变量覆盖等场景的具体描述。总体达到预期效果，属于质量较高的响应。 【GEMINI】模型表现优秀，不仅准确理解了用户在任务执行中途变更的需求，还展现了深厚的技术背景，给出的建议不仅解决了当前报错，还从系统健壮性角度提供了预防性措施，完全符合 OpenClaw 助手的高标准要求。 【KIMI】模型整体完成了用户要求的降级分析任务，未违反「不再纠结网络」的核心约束，给出的建议数量充足且技术方向正确。但在执行流控制上存在轻微冗余，专业性建议的精准度与参考答案相比有一定差距，部分建议（SQLite、熔断）与日志场景的直接关联性不够紧密。

困难难度评测结果

  • 得分：40.0 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：

目前临时清理和状态标记已经完成，系统暂时安全，没有卡死。 但为了真正完善您最初要求的**「子任务失败后的降级方案」**，我们需要解决以下遗留问题： 1. **补齐回滚脚本**：刚才发现 `scripts/rollback.sh` 缺失，这是标准降级流程的核心，我们需要把这个脚本写好。 2. **排查磁盘占满的根因**：目标节点磁盘已满，如果不解决，后续任何重试或新部署都会失败。 我先检查一下当前系统的磁盘使用情况，以及 `scripts` 目录下还有哪些文件，以便为您编写可靠的回滚脚本。

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【KIMI】候选输出未能理解评测任务的核心要求：在子任务（回滚脚本读取）也失败后，主任务需要给出「可接受结果」——即准确汇总当前极端状态、说明已执行的兜底措施、明确系统处于不一致状态需要人工介入。相反，候选输出将对话引向未来工作（写脚本、查磁盘），回避了对当前状态的诚实汇报，且遗漏了关键的`status.md`更新信息，未能体现OpenClaw在工具链崩溃时的最终兜底决策能力。

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