xAI: Grok 4.1 Fast 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：xAI: Grok 4.1 Fast
  • 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：16.8 分（满分 100 分），未通过

基础难度评测结果

  • 得分：16.8 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：

{"path": "."} {"path": "docs"} {"action": "list"} { }

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】模型生成结果严重不足。面对「调研 OpenClaw 多 Agent 协作机制并生成简报」的任务，模型仅执行了若干环境探测工具调用（ls、subagents list、sessions_list），既未尝试访问外部文档，也未展示任何降级预案，更未输出任何简报内容。与参考答案的差距极大——参考答案明确规划了「先尝试 browser 工具 → 若失败则降级至内置知识库」的完整执行路径，并承诺输出包含核心架构说明的简报。模型的表现接近于「未完成任务」，在降级意识和任务拆解两个核心维度上均表现极差。 【GEMINI】模型表现不佳。在面对明确的「失败恢复」指令时，模型未能展现出预期的自主决策能力，而是直接进入了机械化的工具调用流程。模型未能理解用户关于「如果无法访问外部文档则降级」的约束条件，导致在任务执行过程中缺乏灵活性和鲁棒性，未能完成调研简报的生成任务。 【KIMI】模型生成结果严重偏离任务要求。用户明确给出了包含降级策略的完整提示，但模型完全没有理解任务目标，既没有尝试访问外部文档，也没有基于知识库生成简报，更没有体现任何降级意识。执行的工具调用与调研OpenClaw多Agent协作机制完全无关，未能输出任何实质性内容。整体表现不合格，需要重新理解任务要求并正确执行。

进阶难度评测结果

  • 得分：79.2 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：

### 报错原因分析 从 `logs/error.log` 中的错误日志 `"ERROR: Connection timeout to database at 192.168.1.100:5432. Retries exhausted."` 可以看出： - **核心问题**：应用尝试连接 PostgreSQL 数据库（端口 5432），但连接超时且重试次数耗尽。 - **可能配置错误根源**： - 数据库主机 IP `192.168.1.100` 不正确（例如，实际服务器 IP 已变更、本地开发环境无此内网 IP，或配置指向了不存在的远程服务器）。 - 端口、用户名、密码或数据库名在配置文件中错误。 - 环境变量（如 `DB_HOST`、`DB_PORT`）未正确设置或覆盖了默认配置。 - 缺少连接池配置（如最大重试次数太低、超时时间过短）。 这通常是**配置漂移**导致的：开发/测试环境配置了远程 DB，但生产或本地运行时未调整。 ### 修复建议（优先配置降级，避免网络依赖） 1. **立即降级到本地数据库（推荐，无网络依赖）**： - 修改配置文件（假设为 `config.yaml`、`app.config` 或 `.env`），将 `DB_HOST` 从 `192.168.1.100` 改为 `localhost` 或 `127.0.0.1`。 - 如果项目支持，切换到 SQLite（零配置，轻量级）： ``` DB_HOST=localhost DB_PORT= (移除或设为默认) DB_NAME=/path/to/local.db # 或内存模式 :memory: DB_DRIVER=sqlite # 如果支持 ``` 示例 `.env` 更新： ``` DB_HOST=127.0.0.1 DB_PORT=5432 # 若本地 Postgres 运行 DB_NAME=myapp_dev DB_USER=postgres DB_PASSWORD=localpass ``` - 重启应用，测试连接。 2. **验证并修复配置**： - 搜索项目文件中的硬编码 IP： ``` grep -r "192.168.1.100" . --include="*.yaml" --include="*.json" --include="*.env" --include="*.py" --include="*.js" ``` - 检查环境变量优先级，确保无冲突（e.g., Docker Compose 中的 `environment` 覆盖）。 - 添加连接超时配置：`DB_TIMEOUT=30s`、`DB_RETRIES=5`，以防短暂问题。 3. **生产级降级策略**： - 实现**数据库 failover**：在代码中添加备用 DB（如 AWS RDS 镜像或本地 fallback）。 - 使用 ORM（如 SQLAlchemy、Prisma）配置多数据源，首选远程，失败则降级 SQLite（只读模式或缓存数据）。 - 容器化部署：用 Docker Compose 本地 Postgres： ```yaml services: db: image: postgres:15 environment: POSTGRES_DB: myapp POSTGRES_USER: user POSTGRES_PASSWORD: pass ports: - "5432:5432" ``` 然后设 `DB_HOST=db`。 4. **测试与监控**： - 运行 `psql -h localhost -p 5432 -U user -d dbname` 测试本地连接。 - 添加日志：记录每次连接尝试的完整配置（脱敏）。 - 监控工具：集成 Prometheus 或 Sentry 捕获未来超时。 此方案无需网络修复，5 分钟内可上线降级版本。若需具体文件编辑，提供配置文件路径我可协助修改。

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，正确识别并执行了用户的降级指令，跳过网络检查直接给出配置层面的修复建议，执行流控制基本到位。技术建议覆盖面广、准确性可接受，但存在内容过于发散、重点不够突出的问题，与参考答案相比缺乏对具体配置文件路径和关键参数的精准指向。整体属于合格偏上水平。 【GEMINI】模型表现优秀，准确理解了用户在任务执行中途变更的需求，并迅速调整了策略。生成的建议逻辑清晰、覆盖面广，不仅解决了当前报错的排查需求，还提供了预防性的配置优化建议，完全符合专业助手的表现。 【KIMI】模型未能遵循用户明确的约束指令，将「跳过网络纠偏」误解为「提供包含网络无关的多种方案」，导致输出冗长且偏离核心诉求。预设上下文中的子任务失败场景被完全忽略，未体现 OpenClaw 根据用户反馈动态调整策略的能力。技术建议虽全面但针对性不足，未紧扣日志中的具体 IP 和配置覆盖场景，部分建议（如 SQLite 降级）存在生产风险。

困难难度评测结果

  • 得分：38.5 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：

首先执行目录列表以识别临时文件： ls 然后基于结果清理临时部署残留（如 `deploy-temp/` 或 `.partial-deploy`），并创建 `status.md` 记录恢复状态。系统降级至「手动安全态」，等待人工干预或磁盘清理。

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低，主要问题在于将「行动计划」与「已完成汇报」混淆。在对话上下文中，前序助手已声明「将尝试手动清理临时文件并更新状态文档」，用户问「现在呢？」期望得到的是执行结果的汇报和明确的人工干预建议。候选输出却再次描述将要执行的工具调用（ls），未能给出双重失败后的状态总结，也未明确提及 status.md 更新内容，与参考答案差距较大。 【GEMINI】候选回复表现不佳。在面对部署失败且回滚脚本缺失的极端场景时，模型应当直接采取行动（如清理空间）并给出确定的状态报告，而不是回复「首先执行...然后...」的计划性描述。该回复未能满足任务描述中「主任务仍需给出可接受结果或继续恢复」的要求，缺乏执行力和对系统状态的最终把控。 【KIMI】候选输出未能胜任「工具链全线崩溃」时的最终兜底决策任务。核心问题在于：1）对双重失败情境的识别不完整，使用了假设性描述而非基于实际执行动作的事实陈述；2）完全遗漏了 `/tmp` 清理和 `status.md` 更新这两个关键上下文事实；3）缺乏明确的紧急状态宣告和具体的人工操作建议。输出呈现出一种「计划执行」而非「危机汇报」的语调，与极端降级场景所需的简练、明确、事实驱动的沟通风格不符。建议改进：直接陈述已发生的双重失败、明确报告已执行的清理动作、准确说明 `status.md` 的更新状态，并给出具体的下一步人工检查建议。

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