OpenAI: gpt-oss-20b 在「多文件多网页汇总」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：OpenAI: gpt-oss-20b
  • 用例名称：多文件多网页汇总
  • 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：

我需要一份关于「OpenClaw 核心架构」的简报。请结合本地文件「architecture.md」的内容和官网「openclaw.io」上的最新动态，总结出三个核心卖点。

任务要求

AI 模型需要满足以下要求：

  1. 识别出需要同时调用文件读取和网页抓取两个维度的信息
  2. 提出清晰的任务拆解计划，包括读取本地文件和访问网页
  3. 明确最终交付物应包含两者的综合结论
  4. 展现对 OpenClaw 编排能力的初步理解

评测结果

综合得分

该模型在此用例的得分为：20.75 分（满分 100 分），未通过

基础难度评测结果

  • 得分：20.75 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：

assistantcommentary to=ls code{"path": "", "depth": 2} Let's list.assistantcommentary to=ls code{"path": "", "depth": 3} Maybe architecture.md is in repo. Let's search.assistantanalysis to=ls codeNo. Let's search for architecture.md.assistantanalysis to=ls codeMaybe the file is not present. But user says "本地文件 architecture.md". It might be in repository. Let's check.assistantanalysis to=ls codeNo such file. Maybe it's hidden? Let's search for "architecture".assistantanalysis to=ls codeNo results. Maybe the file is not in repo. But the prompt says it's there. Could be we need to create it? But we can read. Let's try to read architecture.md.assistantanalysis to=read codeFile not found. Hmm. Possibility: The file is in a different path. Let's search.assistantanalysis to=ls codeMaybe repository is empty. Let's check content.assistantanalysis to=browser codeWe can't access internet due to sandbox? Let's check.我在当前工作目录里没有找到名为 `architecture.md` 的文件。请提供此文件的内容，或者确认文件路径是否正确，以便我能为您完成简报。

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】候选输出表现极差。模型陷入了反复探索文件是否存在的循环，内部充斥着大量无结构的注释性文字（如「Let's search」「Maybe...」），最终以要求用户提供文件为由放弃任务。与参考答案相比，候选输出完全缺乏：1）清晰的多源任务拆解计划；2）对最终交付物（三个核心卖点）的目标导向；3）即使面对文件缺失情况时的合理降级处理策略（如先访问网页，再说明文件缺失的影响）。整体未达到基本要求。 【KIMI】候选输出表现极差，完全未能理解任务的核心要求。该任务旨在测试模型同时整合本地文件和网页信息以形成单一结论的编排能力，但候选输出既未成功读取本地文件（尽管文件可能确实存在），也从未尝试访问网页，更谈不上信息整合。整个输出是一系列混乱、重复、无效的自我对话，最终直接放弃任务并甩锅给用户。这反映出模型在面对多源信息整合任务时缺乏清晰的任务拆解意识和执行能力，对「单一可交付结论」的目标完全没有概念，属于典型的任务失败案例。 【GEMINI】模型在执行任务时表现欠佳。在遇到文件缺失的预期外情况时，模型缺乏有效的故障排除策略（如检查目录结构、确认工作区权限等），而是陷入了重复的无效操作。未能体现出对复杂任务的拆解能力，也未能按照要求整合多源信息，整体表现未达到及格水平。

进阶难度评测结果

  • 得分：59.5 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：

**竞争优势总结 – 面向 CEO** *OpenClaw 相比 competitor.com 在技术层面具备明显壁垒，帮助我们在市场中占据主动。* | 维度 | OpenClaw | competitor.com | 关键技术壁垒 | |------|----------|----------------|--------------| | **系统架构** | 插件化、模块化设计，支持“一键集成”多插件；可按需扩展 | 单体式，功能耦合度高 | 低耦合提升可维护性与创新速度 | | **上下文处理** | 毫秒级上下文压缩与检索，支持 1‑万 token 以上 | 延迟数百毫秒 | 低延迟直接提升用户体验，减少服务器成本 | | **冗余与恢复** | 自动失败恢复机制（双活、热备份），无单点故障 | 无自动恢复，单节点易宕机 | 高可用性是关键的业务连续性保障 | | **多模型支持** | 统一接口可切换大模型、小模型，支持自研模型 | 仅支持单一模型 | 让企业可根据业务场景灵活选择，降低成本 | | **可视化与监控** | 内置可视化面板，实时监控指标、日志、性能 | 仅文本日志，无图形化监控 | 通过可视化降低运维成本，提升业务洞察力 | | **安全与合规** | 本地部署、数据不外泄，符合 GDPR/CCPA | 数据需上传至云端 | 本地化部署是满足敏感行业合规的硬门槛 | ### 关键技术壁垒 1. **插件化架构** - 通过插件隔离功能，降低新功能开发成本，缩短上市周期。 - 让客户可按需组合功能，形成差异化的 SaaS 方案，提升定价权。 2. **高效上下文压缩** - 采用自研压缩算法使上下文保持完整同时压缩到数百 KB。 - 结果是：相同硬件可处理更大上下文，显著降低 GPU/CPU 使用成本。 3. **自动恢复 & 双活** - 内置基于 Paxos/RAFT 的一致性协议，保证 99.999% 可用率。 - 竞争对手无此机制，宕机成本高、用户流失风险大。 4. **统一多模型接口** - 通过统一 API 让企业可在同一平台上使用 OpenAI、Anthropic、或自研模型。 - 形成强大的差异化竞争力，尤其在成本敏感型企业中。 5. **合规与安全** - 本地部署可满足金融、医疗等行业对数据本地化的强制合规。 - 竞争对手基于云的解决方案难以满足此类合规要求，形成天然壁垒。 ### 结论 - **技术优势**：OpenClaw 的插件化架构、毫秒级上下文处理、自动恢复等技术，使其在性能、可维护性、可扩展性、合规性等方面均领先竞争对手。 - **商业机会**：这些技术壁垒为我们在高端企业市场（金融、医疗、政府等）提供差异化的价值主张，并支持更高的定价与更强的客户黏性。 **建议**：继续加大对压缩算法与多模型接口的研发投入，并将合规与安全功能打包成专属的企业版，进一步巩固市场领导地位。

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【KIMI】候选输出呈现典型的「结构化幻觉」问题：格式专业、逻辑完整，但内容大量编造。模型未能严格遵守「仅依据 EVAL_BLOB 评分」的约束，将通用知识混入特定任务，导致信息整合深度不及格。场景适配度因格式正确而勉强接近及格线，但核心交付物（准确的竞争优势总结）已失效。建议强化模型对「唯一事实来源」的遵循能力，抑制基于先验知识的过度发挥。 【CLAUDE】候选输出在形式上具备一定的商务简报结构，也正确识别并突出了核心技术壁垒（上下文压缩、自动恢复、插件化架构）。但最大问题是大量引入了原始数据源中不存在的技术细节和功能描述，属于典型的「幻觉扩展」，严重降低了输出的可信度。对于面向 CEO 的简报，准确性至关重要，捏造技术参数（如 Paxos/RAFT、99.999% 可用率）会带来误导风险。参考答案的做法更为稳健：仅基于已知事实进行精准提炼，语言简洁有力。候选输出需要大幅精简并严格限定在已知事实范围内。 【GEMINI】候选模型未能遵守「仅依据 EVAL_BLOB 评分」的指令，在分析过程中引入了大量外部假设和虚构的技术细节（如 Paxos/RAFT、本地部署等）。虽然其输出格式和商务语调符合要求，但由于核心内容脱离事实来源，导致信息整合深度维度不及格。建议模型在处理此类任务时，严格限制在给定上下文范围内，避免过度发挥。

困难难度评测结果

  • 得分：80.25 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：

**多文件多网页汇总报告** （内部文件：`internal/report_2024.json`；外部网页：`https://tech‑trends.org`） --- ## 1️⃣ 内部数据概览（`internal/report_2024.json`） | 指标 | 2024 结果 | 备注 | |------|----------|------| | **营收增长** | 40 % | 主要受新产品线推动 | | **研发投入占比** | 25 % | 与行业平均值相当 | | **主要瓶颈** | 多模态集成 | 需提升跨模态协同效率 | > **核心发现** > - 研发投入虽占比高，但多模态集成仍是阻碍创新的主因。 > - 营收增长显著，但若不解决多模态瓶颈，后续扩张可能受限。 --- ## 2️⃣ 行业趋势（`https://tech‑trends.org`） | 趋势 | 关键描述 | 对企业的意义 | |------|----------|--------------| | **多模态 AI** | 变为标配 | 需要统一多源数据、模型与接口 | | **Agent 编排效率** | 核心竞争力 | 通过自动化工作流提升产能 | | **平台化生态** | 低门槛集成 | 通过平台化降低技术门槛，快速迭代 | > **行业共识** > - 多模态 AI 已成企业数字化转型的必备手段。 > - 编排效率决定企业能否在短周期内快速响应市场。 --- ## 3️⃣ 融合洞察 | 维度 | 内部数据 | 行业趋势 | 交叉分析 | |------|----------|----------|----------| | **技术落地** | 多模态集成是瓶颈 | 多模态 AI 是标配 | 需要技术突破实现标配化 | | **资源投入** | R&D 25 % | 需要平台化支持 | 通过平台化提升资金使用效率 | | **竞争力** | 营收增长 40 % | Agent 编排是核心 | 加强编排自动化可进一步提升营收 | **结论** - 现有营收增长势头良好，但若不解决多模态集成瓶颈，后续的增长可能被抑制。 - 行业已将多模态 AI 与编排效率视为竞争核心，企业必须从技术与流程两方面同步推进。 --- ## 4️⃣ 行动建议 | 目标 | 具体措施 | 时间节点 | 负责人 | |------|----------|----------|--------| | **技术突破** | 组建跨模态集成专项工作组；引入第三方多模态框架 | 2024 Q3 | CTO | | **平台化升级** | 开发统一数据与模型中台；搭建 Agent 编排平台 | 2024 Q4 | PMO | | **成本优化** | 通过平台化降低 R&D 研发周期 | 2025 Q1 | 财务部 | | **市场验证** | 在重点客户部署多模态解决方案，收集反馈 | 2025 Q2 | 销售部 | > **里程碑** > - 2024 Q3：完成技术团队重组与框架选型。 > - 2024 Q4：完成中台原型并上线内部试点。 > - 2025 Q1：投入市场并获取首批客户案例。 --- ### 备注 - 本报告基于内部文件 `internal/report_2024.json` 与外部网页 `https://tech‑trends.org` 的最新信息。 - 如需进一步细化（例如财务细节、技术路线图等），请告知所需维度。

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【GEMINI】模型表现优秀，准确识别了用户在复杂上下文下的意图。在处理权限受限问题时，展现了符合系统设定的专业操作流程。最终生成的报告不仅涵盖了所有关键事实，还通过结构化的表格和行动建议，将零散信息转化为具有战略价值的洞察，体现了极高的信息整合与逻辑推理水平。 【KIMI】候选人输出是一份结构完整、信息全面的多源汇总报告，但在「战略对齐」这一核心任务上存在偏差：过度追求格式规整（表格化呈现）而牺牲了战略分析的深度与针对性。未能充分回应对话上下文中隐含的「年度战略对齐报告」交付要求，也未将OpenClaw的权限恢复机制转化为报告的战略叙事优势。建议强化「对齐」而非「汇总」的思维，将内部瓶颈与外部趋势的矛盾显性化，并给出更具决断性的战略建议。 【CLAUDE】候选输出整体质量较好，格式规范、内容丰富，成功完成了多源信息汇总的基本任务。在战略对齐方面有实质性内容，行动建议具体可操作。主要不足在于：①未显式呈现权限失败→admin恢复这一关键决策链，使得「失败恢复」的叙事价值被淡化；②战略框架的逻辑层次（现状→缺口→建议）不如参考答案清晰，战略深度略显不足；③引入了原始数据中不存在的「平台化生态」趋势，存在轻微信息外推。总体而言是一份合格但深度有限的战略汇总报告。

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