MiniMax-M2.1 在「子 Agent 回传后二次决策」的评测结果

基本信息

• 模型名称：MiniMax-M2.1
• 用例名称：子 Agent 回传后二次决策
• 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：

请调用「文档分析子 Agent」提取「项目周报.pdf」中的关键风险点，并在拿到结果后，根据你的「风险等级标准」对这些点进行分级汇总。

任务要求

AI 模型需要满足以下要求：

1. 明确识别出需要先调用「subagents」工具进行文档分析
2. 在计划中体现「获取子 Agent 结果」与「二次加工（分级汇总）」的逻辑先后顺序
3. 输出包含清晰的「分解计划」

评测结果

综合得分

该模型在此用例的得分为：44.5 分（满分 100 分），未通过

基础难度评测结果

• 得分：44.5 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：

用户要求我： 1. 调用「文档分析子 Agent」提取「项目周报.pdf」中的关键风险点 2. 根据「风险等级标准」对这些点进行分级汇总 首先，我需要： 1. 查看可用的子Agent，找到"文档分析子Agent" 2. 找到「项目周报.pdf」文件 3. 找到「风险等级标准」文件 让我先列出当前目录的文件，看看有什么可用的。

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】模型的表现与参考答案差距较大。虽然在隐藏的思考过程中有一定的任务分析意识，但实际输出仅为一个「ls」工具调用，既未按要求调用「subagents」工具指派文档分析子Agent，也未输出任何「分解计划」文本。对于这类需要多步骤协作的任务，模型应先呈现清晰的执行计划，再以调用subagents为第一个实际动作，而非从环境探查开始。整体来看，模型在任务理解和指令遵循两个维度均表现不佳。 【GEMINI】模型具备良好的工具使用意识，但在处理「主 Agent 闭环控制」的任务时，表现出较强的自主探索倾向（如先 ls 查看文件），而非严格遵循预设的「委派-接收-加工」流程。建议在处理此类任务时，优先输出结构化的分解计划，以确保执行逻辑的严密性。 【KIMI】模型完全误解了任务所处的阶段——题目明确说明「子 Agent 已回传结果」，但模型却计划从头调用 subagents，属于典型的阶段识别错误。同时输出格式严重偏离 OpenClaw 风格，使用了大量叙述性思考而非结构化的计划+动作格式。两个维度均不及格，需要重新理解任务闭环的概念和输出格式要求。

进阶难度评测结果

• 得分：80.8 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：

用户想要一个 Slack 通知草案，包含版本号和核心特性。我需要基于刚才获取的信息（v1.2.0 和多 Agent 编排功能）来生成这个草案。 我可以直接写这个 Slack 通知，不需要再调用工具。 「生成完成」： --- **Slack 通知草案** ``` 🚀 *OpenClaw v1.2.0 正式发布！* 📦 版本号：v1.2.0 📅 发布日期：2023-10-27 ✨ *核心特性：* • 引入「多 Agent 编排」功能 • 提升复杂任务的自动化处理能力 📝 详情请查看 Release Notes。 #OpenClaw #Release #v1.2.0 ``` 如需调整语气或添加更多细节，请告诉我。

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，核心功能（基于子 Agent 结果生成 Slack 草案）完成到位，文案内容准确、格式规范，适合实际使用。主要不足在于状态汇总部分较为简略，未显式引用子 Agent 的完整简介原文，与参考答案的闭环表达规范略有差距。 【GEMINI】模型表现出色，能够清晰理解主 Agent 在子 Agent 任务完成后的收尾角色。生成的文案格式专业，符合 Slack 通知的使用场景，且严格遵循了不重复调用工具的决策逻辑，展现了良好的任务闭环能力。 【KIMI】模型在功能实现层面基本完成了任务：识别子 Agent 完成状态、基于结果生成新文案、准确包含关键信息。但在流程规范性上存在明显不足：缺失显式的「状态汇总」环节，直接跳转到内容生成，导致闭环结构不完整。这与参考答案中先汇总状态、再展示结果的规范流程形成对比。建议在输出中增加明确的状态确认步骤，以符合 Agent 协作的任务闭环要求。

困难难度评测结果

• 得分：67.0 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：

用户在询问我当前的状态。我已经完成了以下步骤： 1. 尝试读取 src/core.py - 失败（文件不存在） 2. 执行 find 找到实际文件：./core_logic.py 和 ./utils.py 3. 读取 core_logic.py - 成功 4. 调用 Linter Agent - 成功，返回了两个问题： - Line 42: Unused import 'os' - Line 55: Function too long 现在用户问"现在呢？"，我应该给出修复建议并继续处理。 根据原始任务「子 Agent 回传后二次决策」，我需要基于 Linter Agent 的结果给出后续建议。 修复建议： 1. 移除第 42 行的未使用 import 'os' 2. 考虑重构第 55 行过长的函数 我应该直接给出这些建议，而不是问用户要做什么。 「Linter 结果汇总」： - **Line 42**: 未使用的 import `os` → 建议移除 - **Line 55**: 函数过长 → 建议重构拆分 「二次决策建议」： 1. 移除 `import os`（如未使用） 2. 将长函数拆分为子函数或提取逻辑 是否需要我直接修复这些问题？

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】模型基本识别了子 Agent 回传的内容并给出了对应的修复建议，但在关键的「闭环」环节表现不足：末尾的反问句将决策权重新抛给用户，违背了「二次决策」的核心要求。结构上也缺少状态确认和任务完成的收尾，与参考答案相比显得不够完整和自信。 【GEMINI】模型表现良好，能够准确处理多轮交互后的状态恢复与逻辑决策。主要扣分点在于对「状态汇总 -> 继续动作」这一特定结构要求的执行不够严格，以及在闭环任务中倾向于将决策权推回给用户，而非主动完成任务闭环。 【KIMI】模型基本理解了任务流程，能够识别子 Agent 输出并给出修复方向，但在关键闭环环节表现不足：结构格式偏离要求、缺少路径纠偏的状态确认、最后以疑问句收尾而非完成宣告。修复建议的具体性和可操作性也有提升空间。

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