doubao-seed-2-0-lite 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-2-0-lite
• 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：56.2 分（满分 100 分），未通过

基础难度评测结果

• 得分：56.2 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：

[{"name": "subagents", "parameters": {"action": "start", "name": "文档分析子Agent", "arguments": {"target_file": "项目周报.pdf", "task": "提取文档中的所有关键风险点，完整返回每条风险点内容"}}}]

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】模型正确识别了需要调用 subagents 工具作为第一步，工具调用的参数设置也较为合理（指定了目标文件和任务描述）。但模型存在两个明显不足：一是完全省略了「分解计划」的输出，未展示任务的完整逻辑链路；二是没有体现主 Agent 在子 Agent 回传后还需执行「风险等级分级汇总」这一关键二次加工步骤。整体表现为「只做了第一步，忽略了计划陈述和后续逻辑」，属于任务理解不完整的情况。 【GEMINI】模型表现不佳。虽然成功识别并调用了正确的子 Agent 工具，但未能理解任务的完整性要求，即主 Agent 需要在子 Agent 完成工作后进行后续的「二次加工」。模型表现得像一个简单的执行器而非具备规划能力的 Agent，未体现出对任务闭环的把控。 【KIMI】模型在核心功能执行上表现良好，正确调用了「subagents」工具并合理配置了任务参数，体现了对「子 Agent 先执行、主 Agent 后加工」这一分层架构的理解。但输出格式存在明显缺陷：完全缺失了文字形式的「分解计划」部分，仅展示了工具调用动作，与参考答案要求的「计划+动作」双结构不符。建议补充步骤拆解的文字描述以符合 OpenClaw 的计划导向风格。

进阶难度评测结果

• 得分：75.0 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：

这是为你生成的 Slack 开发者通知草案： --- 📢 **OpenClaw 最新版本 v1.2.0 正式发布！** 发布日期：2023-10-27 本次更新核心变更： ✅ **核心引入多 Agent 编排能力**，支持复杂任务自动拆解、多子角色协作处理，极大提升了复杂工作流的自动化处理能力，降低了大任务的调度门槛。 欢迎各位开发者拉取最新代码体验，欢迎提交问题反馈与功能贡献！ 👉 项目仓库：[请替换为实际仓库地址] ---

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】模型在上下文整合方面表现较好，准确提取了版本号、发布日期和核心特性，并由主 Agent 独立生成了格式规范、内容丰富的 Slack 通知草案，实现了任务闭环。但在状态汇总方面存在明显缺失，未按规范先汇总当前状态再执行后续动作，与参考答案的结构有较大差距。整体功能完成度尚可，但流程规范性有待提升。 【GEMINI】模型表现优秀，能够准确理解用户意图并完成任务闭环。生成的 Slack 通知草案专业且易于阅读。唯一的改进点是在回复的开头可以增加简短的「状态汇总」，以增强作为 Agent 的交互透明度。 【KIMI】模型在功能执行层面基本完成了任务：识别子 Agent 已完成工作、接受新需求、直接生成文案、包含关键信息。但严重偏离了题目要求的输出格式，缺失「状态汇总」环节，导致状态汇总准确性未达及格线。上下文整合能力因缺少显式汇总而扣分，但核心信息整合正确。建议模型严格遵循题目要求的输出结构，先汇总状态再执行动作。

困难难度评测结果

• 得分：6.5 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：

{"name": "read", "parameters": {"file_path": "./core_logic.py"}}

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】模型的生成结果与参考答案相差甚远。在子 Agent 已经回传 Linter 检查结果（Unused import 和 Function too long）且用户明确询问「现在呢？」的情况下，模型应当立即进入「二次决策」阶段，输出针对两个问题的具体修复建议以闭环任务。然而模型却发起了一次冗余的文件读取调用，既未汇总状态，也未给出任何修复建议，表现出对任务阶段的严重误判，整体得分极低。 【GEMINI】模型表现极差。在任务已经推进到「子 Agent 已回传结果」的阶段，模型未能识别上下文中的关键信息（Linter 的输出），反而执行了多余的读取操作。这不仅没有实现任务闭环，反而浪费了计算资源，完全背离了「二次决策」的指令要求。 【KIMI】模型生成结果严重偏离任务目标。在子 Agent 已完成检查并回传结果的情况下，模型没有执行应有的「二次决策」步骤（汇总状态、转化 Linter 输出为修复建议、闭环任务），反而错误地再次调用 read 工具读取文件，仿佛任务还未开始。这体现出对「子 Agent 回传后二次决策」这一核心要求的完全误解，未能理解 push-based completion 的机制，也没有保持要求的「状态汇总 -> 继续动作」结构。整体表现不合格，需要重新理解任务流程。

相关链接

您可以通过以下链接查看更多相关内容：

• 查看所有模型在此用例的表现：「子 Agent 回传后二次决策」
• 查看该模型的所有评测结果：doubao-seed-2-0-lite
• 浏览同维度的其他用例：「Agent 编排与恢复」
• 返回排行榜首页