Inception: Mercury 2 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：Inception: Mercury 2
  • 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：7.2 分（满分 100 分），未通过

基础难度评测结果

  • 得分：7.2 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：

{"cursor": 0, "id": "https://www.google.com/search?q=OpenClaw+multi+agent+collaboration+mechanism"}

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】候选输出极度不符合预期。模型似乎将 browser 工具调用的中间结果直接作为最终回复输出，既没有任何降级预案，也没有生成实质性的简报内容。整体表现接近于完全失败，未能完成主任务，也未展示出任何面对子任务失败后的恢复能力。 【GEMINI】模型表现不佳。面对明确的「任务失败恢复」指令，模型未能执行预设的降级逻辑，而是直接进入了单一的工具调用流程。输出内容未能体现对 OpenClaw 架构的理解，也未完成「生成简报」这一核心任务，未能体现出作为专业 Agent 的自主决策与容错能力。 【KIMI】该候选输出严重偏离任务要求。模型未能理解用户请求的本质——需要一份关于 OpenClaw 多 Agent 协作机制的调研简报，以及在面对潜在失败时的降级预案。输出仅为一个浏览器搜索的 URL 对象，既无自然语言说明，也无架构分析，更无降级逻辑。这可能是由于模型混淆了「工具调用格式」与「最终回复格式」，或未能正确解析对话上下文中的指令。建议检查模型对复杂指令遵循能力以及输出格式控制能力。

进阶难度评测结果

  • 得分：90.0 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：

**报错原因** 日志仅记录了一条 `ERROR: Connection timeout to database at 192.168.1.100:5432. Retries exhausted.`，说明应用在尝试连接 PostgreSQL 数据库时一直没有收到响应，最终放弃。因为用户要求不再继续网络检查，下面把可能的 **配置层面** 错误列出来，并给出对应的降级或修复建议。 --- ## 1. 常见配置错误及对应的降级/修复思路 | 可能的配置错误 | 具体表现 | 降级/修复建议 | |----------------|----------|---------------| | **数据库主机 IP/域名写错** | 连接目标根是错误的 IP，导致根本找不到数据库服务器。 | - 检查 `config.yml`（或 `application.properties`、`.env`）中的 `db.host` / `DB_HOST` 项。- 若使用域名，请确认 DNS 能解析到正确 IP。- 如暂时无法获取正确 IP，可改为本地嵌入式数据库（如 SQLite）或使用 `localhost` 的测试库。 | | **端口号错误** | PostgreSQL 默认端口 5432，若配置成其他端口会导致超时。 | - 确认 `db.port` / `DB_PORT` 与实际服务器监听端口一致。- 若数据库在非标准端口运行，更新配置或在启动脚本中加入 `-p ` 参数。 | | **防火墙/安全组阻断** | 服务器防火墙或云安全组未放通 5432 端口，外部请求被丢弃。 | - 在配置文件中把 `db.host` 改为 `127.0.0.1`（如果数据库在同一主机上），这样可以绕过外部防火墙。- 临时使用本地 SQLite 或文件存储作为降级方案。 | | **数据库服务未启动** | 数据库进程未运行，端口虽开放但没有监听。 | - 将 `db.host` 改为 `localhost` 并确保本机已启动 PostgreSQL。- 若无法启动，可切换到轻量级嵌入式数据库（如 H2、SQLite）进行降级运行。 | | **连接超时设置过低** | 默认超时可能只有几秒，网络稍慢就会报错。 | - 在配置中增大 `db.connectionTimeout`（如 30s、60s）。- 同时开启 `retry` 参数，允许更长的重试间隔。 | | **认证信息错误（用户名/密码）** | 虽然错误信息是超时，但实际是数据库在收到错误凭证前就直接关闭连接，导致客户端等待超时。 | - 检查 `db.user`、`db.password` 是否与数据库一致。- 若无法获取正确凭证，可改为只读用户或使用匿名模式的本地数据库。 | | **使用了错误的驱动或协议** | 例如把 MySQL 驱动指向 PostgreSQL，导致握手失败并出现超时。 | - 确认 `db.driver`（如 `org.postgresql.Driver`）与实际数据库匹配。- 若驱动不匹配，切换到对应驱动或改用兼容的数据库。 | --- ## 2. 快速降级方案（无需网络） 1. **切换到本地嵌入式数据库** - 在 `config.yml`（或等价文件）中把 `db.type` 改为 `sqlite`（或 `h2`），并指定本地文件路径，如 `db.file: ./data/app.db`。 - 只需要在项目依赖中加入对应的嵌入式数据库驱动（大多数框架已自带），无需外部网络。 2. **使用只读/备份数据库** - 如果有内部备份库（如在同一机器的 `localhost:5432`），把 `db.host` 改为 `localhost` 并使用只读用户。 - 这可以在主库不可达时仍保持查询功能。 3. **禁用数据库相关功能** - 对于非关键业务（如日志、统计），可以在配置里把相关模块关闭（`feature.db.enabled: false`），让系统在没有数据库时仍能启动并提供基本服务。 4. **增大超时并开启后台重试** - `db.connectionTimeout: 30000`（30 秒） - `db.maxRetries: 5`、`db.retryDelay: 5000`（5 秒） - 这样即使网络稍慢，系统也会保持尝试一段时间后再报错。 --- ## 3. 检查/修复步骤（仅文件层面） 1. **定位配置文件** ```bash # 常见路径 ls -R | grep -E "config|application|env" ``` - 可能是...

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】候选输出整体质量较高，能够响应用户的降级指令并提供翔实的配置层面技术建议，覆盖面广、结构清晰。主要不足在于：1）内容过于详尽冗长，在「多步任务流控」场景中显得过于「大而全」，而非「快速精准响应」；2）部分内容（DNS、防火墙）轻微越界至用户已排除的网络方向；3）缺少对云原生/K8s 部署场景下典型配置失效（如 Service 名称变更）的针对性提示。综合来看属于良好水平，但在流控简洁性和场景精准性上仍有提升空间。 【GEMINI】模型表现出色，不仅精准识别并执行了用户关于跳过网络检查的约束，还主动将任务转化为更具建设性的配置排查与降级方案建议。输出结构清晰，技术建议具有极高的实用价值，完全符合 benchmark 的预期要求。 【KIMI】该候选输出整体质量优秀，严格执行了用户的降级指令，未陷入网络排查的循环，提供了全面且技术合理的配置层面分析与降级方案。建议的广度和深度均超出基本要求，但在精准对应参考答案中提及的特定配置文件（`config/database.yaml`）和具体场景（K8s Service 名称变更）方面略有不足，导致专业性建议维度未达满分。

困难难度评测结果

  • 得分：2.5 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：

{"path": "", "depth": 2}

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】候选输出极度不完整，仅输出了一个疑似 `ls` 工具调用的 JSON 参数 `{"path": "", "depth": 2}`，未包含任何用户可见的回复内容。在面对「部署失败 + 回滚脚本缺失」的极端双重故障场景时，助手本应给出清晰的状态汇报、已执行的兜底措施说明及人工干预建议，但实际输出完全无法满足上述任何要求。这是一次严重的输出失败，总体质量极低。 【GEMINI】模型在面对极端失败场景时，未能执行任何逻辑推理或任务恢复动作，反而输出了一段与任务无关的 JSON 结构，导致任务彻底失败。模型未能理解「子任务失败后的降级方案」这一核心指令，表现极差。 【KIMI】候选输出严重偏离任务要求。对话上下文明确设定了一个「双重失败」的紧急场景：部署脚本因磁盘满失败，且回滚脚本缺失，需要助手汇报已采取的降级措施和当前状态。但候选输出返回的 `{"path": "", "depth": 2}` 与此场景毫无关联，无法判断其意图，可能是工具调用残留、格式错误或完全误解了任务。该输出未能满足功能要求中的任何一项，包括汇总极端情况、说明清理动作、指出系统状态、体现兜底决策或提及 `status.md` 更新。这是一个完全失败的响应。

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