doubao-seed-1-8 在「子 Agent 回传后二次决策」的评测结果

基本信息

• 模型名称：doubao-seed-1-8
• 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：35.8 分（满分 100 分），未通过

基础难度评测结果

• 得分：35.8 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]] 我先确认目标文件是否存在，再调用文档分析子Agent处理。 [{"name":"ls","parameters":{"path":"."}}]

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】模型的生成结果仅停留在前置文件检查阶段，未能展示完整的任务分解计划，也未按参考答案要求直接调用「subagents」工具。核心缺陷在于：1）缺少明确的四步分解计划输出；2）未体现子Agent回传结果后进行二次分级汇总的逻辑；3）第一步动作选择了「ls」而非「subagents」，偏离了指令要求。整体表现较弱，未能闭环主Agent的最后一步逻辑。 【GEMINI】模型表现不佳。在面对需要多步协作的任务时，模型表现出明显的「盲目执行」倾向（直接调用 ls），而非先进行逻辑规划。未能理解主 Agent 在子 Agent 回传结果后的二次加工职责，导致任务闭环逻辑断裂。 【KIMI】模型表现不合格。核心问题在于：1）未能理解「子 Agent 回传后主 Agent 二次加工」的两步闭环逻辑；2）输出格式严重偏离要求的「分解计划+动作」结构；3）添加了不必要的叙述且执行了非必要的 ls 命令，而非直接调用 subagents。模型似乎将简单任务复杂化，且完全遗漏了任务的关键要求。

进阶难度评测结果

• 得分：78.5 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：

「Slack 通知草案」： ```slack 🚀 **OpenClaw v1.2.0 正式发布！** 🚀 发布时间：2023-10-27 ✨ 核心更新亮点： - 全新支持 **多Agent编排功能**，可高效协同多个子Agent完成复杂任务流，大幅提升自动化处理效率！ 📌 行动指引： - 查看完整更新日志：[替换为官方发布文档链接] - 一键升级：`openclaw update` - 问题反馈/建议：欢迎在#openclaw-dev频道讨论 欢迎大家试用新版本，一起解锁多Agent协作的更多可能！🤝 ``` 注：可根据实际情况补充发布文档链接或调整语气风格，适配团队Slack沟通习惯。

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】模型在上下文整合和最终文案生成方面表现良好，准确包含了版本号和核心特性，并由主 Agent 直接完成闭环，未重复调用子 Agent。但缺少规范的「状态汇总」环节，未显式引用子 Agent 的原始简介内容，与参考答案的结构要求存在一定差距。整体质量中上，功能性达标但规范性不足。 【GEMINI】模型表现优秀，能够准确理解用户意图并完成任务闭环。文案质量高，排版专业，符合 Slack 通知场景。唯一的扣分点在于未严格按照参考答案的格式要求，在输出文案前先进行「状态汇总」的文字陈述。 【KIMI】模型整体表现良好，能够正确识别任务阶段并自主完成最终闭环，生成的 Slack 通知草案内容完整、格式规范。主要不足在于未按参考答案格式显式输出「状态汇总」段落，状态把控的显性表达有所欠缺。

困难难度评测结果

• 得分：35.2 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：

「二次决策执行」：根据Linter Agent的检查结果，现在需要修复两个问题： 1. 移除未使用的`os`导入 2. 拆分过长的函数 先读取完整代码查看具体内容： [[tool]] {"name": "read", "parameters": {"file": "./core_logic.py"}} [[/tool]]

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】模型在关键的闭环节点上失败了。子 Agent 已经完成了 Linter 检查并回传了结果，主 Agent 的职责是将这些结果转化为具体的修复建议并向用户汇报，从而完成整个任务链路。然而模型却选择再次调用 read 工具读取文件，这既是冗余操作，也打断了应有的闭环逻辑。参考答案清晰展示了正确做法：状态汇总 + 针对每个问题的具体修复建议。模型的输出与预期目标相差甚远，核心功能要求均未达成。 【GEMINI】模型在处理复杂任务流时，缺乏对「任务状态」的全局把控能力。在子 Agent 已经提供足够信息的情况下，模型未能在当前步骤完成闭环，反而触发了不必要的工具调用，导致任务流程被拉长，未能达到参考答案中要求的「汇总并给出建议」的预期目标。 【KIMI】模型在理解任务闭环要求上存在明显偏差。尽管口头识别出需要修复两个问题，但实际行动偏离了目标：未按要求的结构输出状态汇总和修复建议，反而进行不必要的文件重读，导致任务未能真正闭环。关键问题在于未能正确推断「现在呢？」的意图是「完成汇总并给出建议」而非「继续收集信息」。

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