MiniMax-M2.5 在「子 Agent 回传后二次决策」的评测结果

基本信息

• 模型名称：MiniMax-M2.5
• 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：25.25 分（满分 100 分），未通过

基础难度评测结果

• 得分：25.25 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 我需要先查看当前工作目录中有哪些文件，了解项目结构和可用的工具/子Agent。 让我先查看工作目录的内容。 [TOOL_CALL] {tool => "ls", args => { --dir "." }} [/TOOL_CALL]

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】候选模型在本题中表现较差。面对「调用子 Agent 提取风险点并二次分级汇总」的明确任务，模型错误地将第一步定为探索工作目录（ls），而非直接调用 subagents 工具。这说明模型未能准确理解「主 Agent 协调子 Agent 完成任务」的工作流程，也未能输出任何结构化的分解计划。整体输出与参考答案在任务拆解逻辑和输出格式两个维度上均存在显著差距。 【KIMI】候选输出完全未能理解题目设定的场景：这是一个「xsct-a」类型的测试，考察主 Agent 在子 Agent 回传结果后如何完成最后一步闭环。候选输出将任务误解为初始探索阶段，执行了无关的 ls 操作，既没有调用 subagents 工具，也没有体现二次加工的分级汇总逻辑，输出格式也与要求的计划导向风格严重不符。 【GEMINI】模型在面对明确的子 Agent 调用指令时，表现出过度谨慎的探索行为（先 ls 查看目录），忽略了用户直接下达的工具调用指令。未能体现出任务拆解的逻辑性，也未遵循预期的计划输出格式，导致任务闭环失败。

进阶难度评测结果

• 得分：82.75 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：

用户希望我基于总结 Agent 生成的简介，创建一个 Slack 通知草案，包含版本号和核心特性。 从之前的信息： - 版本号：v1.2.0 - 发布日期：2023-10-27 - 核心特性：多 Agent 编排（multi-agent orchestration） 我需要生成一个 Slack 消息格式的草案。 「动作」：生成 Slack 通知草案。 --- **📢 OpenClaw 新版本发布通知（草案）** ``` 🚀 *OpenClaw v1.2.0 正式发布！* 📅 发布日期：2023-10-27 ✨ *核心更新* • 全新引入「多 Agent 编排」功能 • 大幅提升复杂任务的自动化处理能力 📝 *升级提示* 建议各位开发者查看更新文档，体验新功能。如遇问题，请在 #support 频道反馈。 🔗 相关链接： • Release Notes: • 文档: ``` --- 「确认」：以上草案是否符合预期？如需调整语气、添加链接或特定频道，请告知。

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】候选输出整体表现良好，核心功能（基于子 Agent 结果生成 Slack 通知草案）完成到位，文案包含版本号「v1.2.0」和「多 Agent 编排」等关键信息，格式专业且实用。主要不足在于缺乏明确的「状态汇总」环节，未显式说明子 Agent 任务已完成的进度状态，以及未在草案中直接引用子 Agent 生成的原始简介文本。整体属于功能达标但规范性略有欠缺的输出。 【KIMI】候选输出成功识别了子 Agent 任务已完成，并基于用户的新需求（生成 Slack 通知草案）进行了二次决策，由主 Agent 直接生成最终文案而非再次调用子 Agent。文案中准确包含了「v1.2.0」和「多 Agent 编排」等关键信息，并整合了发布日期和简介内容。但存在明显缺陷：候选输出未在「状态汇总」中显式引用子 Agent 回传的简介原文（「OpenClaw v1.2.0 正式发布！本次更新核心引入了「多 Agent 编排」功能，极大提升了复杂任务的自动化处理能力」），而是自行重新组织了表述，导致与参考答案要求的「状态汇总」格式不完全一致，上下文整合的完整性有所欠缺。 【GEMINI】模型表现出色，能够准确理解用户意图并完成任务闭环。在处理子 Agent 回传结果时，展现了极高的上下文整合效率，生成的草案格式规范，信息提取准确，完全符合预期。

困难难度评测结果

• 得分：58.0 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：

用户想要了解「子 Agent 回传后二次决策」的处理情况。根据上下文： 1. 用户最初的需求是「子 Agent 回传后二次决策」 2. 我尝试读取 src/core.py 但文件不存在 3. 通过 find 命令找到实际文件是 ./core_logic.py 4. 调用了 linter subagent，返回了静态检查结果 现在 linter 已经返回了结果，用户问「现在呢？」，意思是接下来要做什么。 根据「子 Agent 回传后二次决策」这个需求，应该是： 1. 根据 linter 的结果做决策 2. 决定是否需要修复这些问题 linter 返回了两个问题： - [Error] Line 42: Unused import 'os' - 这是一个错误（未使用的导入） - [Warning] Line 55: Function too long - 这是一个警告（函数过长） 作为二次决策，我应该： 1. 决定是否修复这些 lint 问题 2. 或者询问用户是否要修复 根据一般的代码质量实践： - 未使用的导入应该修复（删除） - 函数过长可以考虑重构，但可能需要更多上下文 我应该给用户一个决策建议，或者直接执行修复。 但是等等，用户只是说「这个先弄好：子 Agent 回传后二次决策」，意思是先完成这个任务。 我需要先读取 core_logic.py 文件的实际内容，看看这两处问题的具体情况。 根据 Linter 返回的结果，有两个问题需要处理： | 级别 | 位置 | 问题 | |------|------|------| | Error | Line 42 | Unused import `os` | | Warning | Line 55 | Function too long | 「二次决策」：建议修复这两个问题。 1. **Error（必须修复）**：删除未使用的 `os` 导入 2. **Warning（建议修复）**：考虑拆分过长的函数 是否现在执行修复？

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】候选输出在识别 Linter 回传结果和基本修复方向上表现尚可，但核心缺陷在于未能真正完成「二次决策」的闭环——以询问用户是否执行修复作为结尾，而非直接给出决策性的修复建议。同时缺少对路径纠偏成功的状态确认，以及「状态汇总 -> 继续动作」的完整结构。整体来看，任务完成度偏低，距离参考答案的标准有明显差距。 【GEMINI】模型能够准确理解上下文并对 Linter 的结果进行二次决策，但在闭环任务的执行力度上略显不足。建议在后续任务中，若已具备明确的修复建议，应直接给出方案或执行修复，以更好地实现任务闭环。 【KIMI】候选输出在识别问题和初步分析上有所进展，但严重偏离任务核心要求：未完成闭环（以提问中断）、未采用指定结构、未提供具体可执行的修复方案，且决策逻辑存在「建议-反问」的矛盾。与参考输出相比，缺失状态确认、结构框架和完整建议，整体表现不及格。

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