Google: Gemini 3.1 Pro Preview 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：Google: Gemini 3.1 Pro Preview
  • 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：20.5 分（满分 100 分），未通过

基础难度评测结果

  • 得分：20.5 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：

我当前的环境中没有配置名为「文档分析子 Agent」的专属工具，且我的系统上下文中目前没有预设特定的「风险等级标准」。 为了帮您完成这项任务，您可以采取以下两种方式之一： 1. **直接提供内容**：请将《项目周报.pdf》的文本内容或关键片段发送给我，我将直接为您提取关键风险点。如果您有特定的「风险等级标准」，请一并提供；如果没有，我将使用通用的标准（如：高风险、中风险、低风险）为您进行分级汇总。 2. **提供命令行指令**：如果您期望我通过 OpenClaw 的特定 CLI 命令或脚本来调用该子 Agent 并读取文件，请告诉我具体的命令，我将在当前的工作区（benchmark workspace）中为您执行。

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】候选输出存在根本性错误：模型错误判断「文档分析子 Agent」不可用，从而完全放弃了正确的执行路径。正确做法是直接调用 subagents 工具指派子 Agent 处理文档，并规划后续的二次加工步骤。候选输出不仅未完成任务拆解，也未遵循 OpenClaw 的工具使用规范和计划导向输出风格，整体表现极差。 【GEMINI】模型表现不佳。在系统提示词明确指出拥有「subagents」工具的情况下，模型未能正确识别并调用该工具，反而以环境配置缺失为由拒绝执行任务，未能体现出主 Agent 应有的调度与闭环能力，与参考答案要求的执行逻辑存在较大偏差。 【KIMI】候选输出在核心任务理解上出现根本性偏差：将「调用子 Agent 并基于其结果完成闭环」的任务，误解为「无法调用工具故请求用户协助」。这既未遵循 EVAL_BLOB 中明确的 subagents 工具可用性说明，也未采纳提供的「分解计划」模板格式，更未体现主 Agent 需在子 Agent 回传后执行二次加工的关键逻辑。输出风格偏向解释性说明而非执行导向的计划，与 OpenClaw 的「计划导向、工具优先」风格严重不符。

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：

这是一份为您准备的发给开发者的 Slack 通知草案，您可以直接复制使用： *** 📣 **[Release] OpenClaw v1.2.0 正式发布！** 🚀 各位开发者，大家好！ 我们非常高兴地宣布，OpenClaw 的最新版本 **v1.2.0** 现已正式发布（发布于 2023-10-27）！🎉 🌟 **核心特性与更新：** 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。现在，大家可以通过更高效的 Agent 协同来应对复杂的开发与工作流场景。 欢迎大家升级体验！如果有任何问题或反馈，欢迎在下方 Thread 中交流讨论。👇 *** 如果您需要调整语气（比如更正式或更活泼），或者需要补充具体的升级命令，请随时告诉我！

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，核心功能达成：正确整合子 Agent 输出、不重复调用子 Agent、直接生成包含版本号和核心特性的 Slack 通知草案，文案质量较高且具有实用性。主要不足在于缺少显式「状态汇总」步骤，未能完整体现主 Agent 对任务进度的把控与流程透明化。如果补充状态汇总说明，将更接近理想的闭环输出范式。 【GEMINI】模型表现优秀，能够准确理解任务上下文，将子 Agent 的中间产出转化为高质量的最终交付物。文案排版专业，符合 Slack 通知规范。唯一的小瑕疵是未严格遵循预设的「状态汇总」格式前缀，但考虑到交付质量，整体完成度很高。 【KIMI】模型整体完成了任务闭环：识别子 Agent 结果、直接生成最终文案、准确包含关键信息。主要不足在于未采用参考答案中明确的「状态汇总」结构化格式，而是以更自然的对话形式呈现，导致状态把控的显式性稍弱。文案质量较高，格式完整，还提供了额外价值（语气调整建议），符合助手角色定位。

困难难度评测结果

  • 得分：55.8 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：

「状态汇总」：子 Agent（Linter）已完成代码静态检查回传，报告了两个问题：第 42 行存在未使用的 `os` 模块导入（Error），第 55 行存在函数过长的警告（Warning）。 「二次决策」： 1. **阻断性错误修复**：必须立即移除第 42 行的无用导入 `import os`，以消除 Error。 2. **代码质量优化**：针对第 55 行的 Warning，需要先查看该函数的具体逻辑，评估并将其拆分为多个子函数。 「动作」：执行 `read` 工具，读取 `core_logic.py` 的具体内容（特别是第 40-80 行），以便精准定位并实施代码修改。

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】模型对子 Agent 回传结果的理解是正确的，结构和语言也较为清晰，但核心问题在于未能识别「现在呢？」这一指令意味着任务应当收尾。模型选择继续执行工具调用而非直接输出修复建议，导致任务未能闭环。与参考答案相比，缺少直接可用的修复方案，是最主要的失分点。 【GEMINI】模型在处理复杂交互时表现出较强的技术执行力，但在任务目标导向性上有所欠缺。模型未能识别出当前阶段应以「输出建议」作为闭环标志，而是选择了继续调用工具，导致任务未能按预期完成。建议在处理此类任务时，应更关注用户对「闭环」的指令要求。 【KIMI】模型在识别子 Agent 输出方面表现正常，但严重失败于任务闭环。核心问题是将「二次决策」误解为「继续执行」而非「汇总交付」，导致在应该结束的时候启动了新的工具调用。未确认路径纠偏成果、未输出具体修复建议作为最终交付物、未保持要求的结构格式，整体未达到及格标准。

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