Grok 4 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：Grok 4
  • 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：7.5 分（满分 100 分），未通过

基础难度评测结果

  • 得分：7.5 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": "ls", "arguments": {"path": "."}}

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】模型的生成结果与任务要求严重不符。正确做法应是：先输出清晰的分解计划（包含调用子 Agent、接收结果、二次分级汇总等步骤），然后调用「subagents」工具指派「文档分析子 Agent」处理「项目周报.pdf」。但模型仅执行了一个「ls」目录列举命令，既没有任务拆解，也没有正确的工具调用，整体表现不及格。 【GEMINI】模型表现极差。未能理解任务的逻辑闭环要求，不仅没有输出必要的分解计划，且在工具调用上表现出明显的「盲目性」，未按照提示词中明确的子 Agent 协作流程进行操作，属于严重的指令遵循失败。 【KIMI】模型生成结果与任务要求严重不符。任务明确要求调用「subagents」工具指派子 Agent 进行文档分析，但模型却执行了完全无关的「ls」目录列举操作。这表明模型未能理解任务的核心逻辑——主 Agent 需要先委派子 Agent 完成任务，再基于子 Agent 的结果进行二次加工。模型既没有输出计划，也没有调用正确的工具，属于典型的任务理解失败。

进阶难度评测结果

  • 得分：75.2 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 **主题：OpenClaw v1.2.0 正式发布 - 多 Agent 编排新功能上线！** 大家好， OpenClaw v1.2.0 已于 2023-10-27 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，帮助开发者更高效地协调多个 AI 代理完成协作工作。 核心特性亮点： - **多 Agent 编排**：支持无缝集成和调度多个代理，实现高级任务自动化。 - **性能优化**：提升了整体响应速度和资源利用率。 - **兼容性增强**：更好地支持各种模型和工具集成。 欢迎大家更新项目，测试新功能！如果有反馈或建议，请在 #dev-channel 回复或提交 issue。 感谢团队的贡献！🚀 [下载链接或仓库 URL]

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，成功完成了基于子 Agent 输出生成 Slack 通知草案的核心任务，文案质量高，包含所有必要信息（v1.2.0、多 Agent 编排、发布日期等），并做了合理扩展。主要不足在于缺少规范的「状态汇总」开头，未显式说明子 Agent 已完成的工作和当前的任务进度，与参考答案的结构要求有一定差距。 【GEMINI】模型在任务执行和内容生成质量上表现优秀，能够很好地完成闭环任务。主要扣分点在于未在回复中显式包含「状态汇总」标签，这在多 Agent 协作的系统指令中属于格式规范要求。 【KIMI】模型在功能实现层面基本完成了任务，生成的 Slack 通知草案格式规范、内容完整，包含了要求的版本号和核心特性。但严重偏离了参考答案的结构范式：未输出「状态汇总」环节，直接生成最终文案，导致状态汇总准确性不达标。此外，模型自行添加了原始简介中未提及的额外特性（性能优化、兼容性增强），虽然丰富了内容，但存在信息来源不明的风险。建议在后续输出中严格遵循「状态汇总→继续动作」的结构，先明确确认子 Agent 回传结果，再执行下一步操作。

困难难度评测结果

  • 得分：74.8 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：

### 状态更新 - **Linter 检查结果汇总**： - **错误**：第42行 - 未使用的导入 'os'（建议移除以优化代码）。 - **警告**：第55行 - 函数过长（建议拆分成多个小函数，提高可读性和维护性）。 ### 修复建议 1. **移除未使用导入**： - 编辑 `./core_logic.py`，删除第42行的 `import os`（如果确实未使用）。 2. **拆分过长函数**： - 将第55行开始的函数拆分成子函数，例如提取逻辑块为独立方法。 - 示例：如果函数是 `def main_process()`，可以拆成 `def helper1()` 和 `def helper2()`，然后在主函数中调用。 如果需要，我可以直接生成补丁或调用编辑工具来应用这些修复。下一步你想怎么做？（例如："应用修复" 或 "检查另一个文件"）

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】模型整体表现良好，能够在复杂的多步骤场景中正确识别子 Agent 回传内容并生成有价值的修复建议，内容质量较高且具体。主要不足在于：1）未明确确认路径纠偏成功的状态；2）未严格遵循「状态汇总 -> 继续动作」的结构规范；3）任务闭环感不足，末尾询问用户下一步而非直接宣告完成。这些问题导致与参考答案的标准有一定差距，但核心功能基本达成。 【GEMINI】模型表现良好，能够准确处理子 Agent 的回传信息并生成高质量的修复建议。主要扣分点在于未完全遵循预设的「状态汇总 -> 继续动作」输出结构，导致在任务闭环的规范性上稍显不足。建议在后续任务中更加严格地遵守系统提示词中定义的输出格式要求。 【KIMI】模型基本完成了子 Agent 结果的汇总和修复建议的生成，核心信息（两项问题及对应建议）准确无误。但主要问题在于：结构不符合要求的「状态汇总 -> 继续动作」格式，缺少对路径纠偏成功的状态确认，且以开放式提问收尾而非自主闭环。整体表现为「内容正确但形式不符、闭环不彻底」，属于及格偏上水平。

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