doubao-seed-1-6-flash 在「子 Agent 回传后二次决策」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：doubao-seed-1-6-flash
  • 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：39.8 分（满分 100 分），未通过

基础难度评测结果

  • 得分：39.8 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：

[{"name":"subagents","parameters":{"action":"run","agent":"文档分析子 Agent","task":"提取「项目周报.pdf」中的关键风险点并根据风险等级标准分级汇总"}}]

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】模型直接输出工具调用，跳过了必要的任务分解计划输出，且将本应由主 Agent 执行的「风险分级汇总」二次处理步骤错误地委托给子 Agent，导致主 Agent 的核心职责缺失。整体表现与参考答案差距较大，未能体现多步骤协作中主 Agent 的二次加工逻辑，也未遵循 OpenClaw 计划导向的输出风格。 【GEMINI】模型表现不佳。虽然成功识别了需要调用子 Agent，但未能理解「主 Agent 需在子 Agent 回传后进行二次加工」的闭环逻辑，且完全跳过了任务规划步骤，直接进入工具调用，不符合系统提示词中对复杂任务的处理要求。 【KIMI】该模型生成结果存在根本性理解错误。题目设定的场景是「子 Agent 已回传结果，主 Agent 需完成最后闭环」，但模型却将主 Agent 的「分级汇总」职责也外包给了子 Agent，导致主 Agent 完全缺席二次加工环节。同时，输出格式缺失「分解计划」和「动作」的明确区分，直接输出工具调用不符合 OpenClaw 的计划导向风格。整体表现不合格，未能正确理解多 Agent 协作中主 Agent 的闭环责任。

进阶难度评测结果

  • 得分：75.5 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：

[[reply_to_current]]### Slack 通知草案 各位开发者： 大家好！ OpenClaw 开源项目最新版本 v1.2.0 现已正式发布，本次发布时间为 2023 年 10 月 27 日。本次更新的核心特性是引入了**多-agent orchestration（多智能体编排）**功能，该功能将大幅提升复杂任务的自动化处理能力，助力开发者更高效地开展相关工作。 期待大家体验新版本并反馈使用情况！

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】模型整体完成了任务的核心目标：正确整合了子 Agent 的输出并生成了包含版本号和核心特性的 Slack 通知草案，上下文整合能力较好。但缺少「状态汇总」环节，未体现对当前任务进度的显式把控；同时草案未直接引用子 Agent 的简介原文，与参考答案存在一定差距。格式使用了 `[[reply_to_current]]` 标签，符合系统要求。整体属于及格偏上水平，在状态汇总准确性方面有明显提升空间。 【GEMINI】模型表现优秀，能够准确理解用户意图并完成任务闭环。文案撰写专业，符合 Slack 通知场景，且在处理多 Agent 协作流程时表现出良好的逻辑判断能力，未出现冗余的工具调用。 【KIMI】模型基本完成了任务闭环，能够基于子 Agent 结果直接生成最终文案，核心信息准确。但存在两个主要问题：一是未按预期格式显式展示「状态汇总」环节，直接输出结果；二是未完整引用子 Agent 生成的简介原文，而是进行了改写，且将关键术语转为英文表述。建议在后续优化中增加状态汇总的显性展示，并更精准地保留子 Agent 输出的原始表述，以提升上下文整合的完整性和准确性。

困难难度评测结果

  • 得分：45.8 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：

[[reply_to_current]]已获取代码检查结果，发现core_logic.py中第42行存在未使用的导入'os'，第55行函数过长。下一步将针对这些问题进行代码编辑，先删除未使用的'os'导入，再对第55行的过长函数进行拆分优化，使用edit工具来修改core_logic.py文件。

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】模型在识别子 Agent 回传内容方面表现正常，但在「二次决策」的性质判断上出现偏差——将「提供修复建议以闭环」误解为「继续执行文件编辑操作」，导致任务未能按预期收口。缺少状态汇总结构、路径纠偏确认及具体可交付的修复建议，整体闭环质量不足。 【GEMINI】模型在处理任务时表现出较强的工具调用惯性，但在逻辑闭环和任务状态管理上表现欠佳。未能按照参考答案的结构要求进行汇总，而是试图继续执行后续动作，导致未能实现任务的闭环，未能准确理解用户在任务末端进行「二次决策」的指令意图。 【KIMI】模型完全误解了任务阶段和闭环要求。在子Agent已回传结果、路径已纠偏的情况下，主Agent应执行「二次决策」生成修复建议并结束任务，而非计划继续编辑代码。模型混淆了「生成建议」与「执行修复」两个阶段，导致任务未能闭环。结构、格式、决策均不符合预期。

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