kimi-k2.5 在「子 Agent 回传后二次决策」的评测结果

基本信息

• 模型名称：kimi-k2.5
• 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：27.8 分（满分 100 分），未通过

基础难度评测结果

• 得分：27.8 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：

我需要先检查工作目录中是否有「项目周报.pdf」文件，以及了解「文档分析子 Agent」和「风险等级标准」的相关配置。让我先查看一下：```tool ls:0αρ{"path": "."}```

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】模型在本次任务中表现很差。面对「调用子 Agent 提取风险点，再进行分级汇总」的明确指令，模型没有识别出核心动作是调用 subagents 工具，而是错误地转向了用 ls 工具查看工作目录。这说明模型对多 Agent 协作流程的理解存在严重偏差，也没有遵循 OpenClaw 的计划导向风格输出分解计划。整体输出与参考答案的期望相差甚远，几乎没有完成任务的核心要求。 【GEMINI】模型表现较为被动，过于依赖基础的「ls」检查，未能从任务层面理解「主 Agent 调度子 Agent」的协作模式。在面对复杂任务时，应优先展示任务拆解计划，而非直接进入琐碎的探索步骤。 【KIMI】模型表现不合格。它误解了任务场景（把「已回传结果待闭环」理解成了「从零开始执行」），导致动作完全错误；同时输出格式严重偏离 OpenClaw 的计划导向风格，既没有分解计划，也没有按要求的动作执行。这是一个典型的「场景理解失败」+「格式遵循失败」案例。

进阶难度评测结果

• 得分：77.0 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：

**📢 OpenClaw 版本发布通知** ``` 🚀 OpenClaw v1.2.0 正式发布！ 📌 核心亮点： • 全新「多 Agent 编排」功能上线，支持复杂任务的自动化协调与执行 📅 发布日期：2023-10-27 📖 详细文档：详见 GitHub Release Notes ``` 如需调整语气（更正式/更活泼）或补充其他信息，告诉我！

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】模型在核心功能层面表现良好：正确识别了子 Agent 任务已完成，独立完成了最终文案生成，内容要素（版本号、特性、日期）齐全，格式美观易读，并主动提供了调整建议。但在流程规范性上存在明显缺失——完全省略了「状态汇总」环节，也未直接引用子 Agent 生成的简介原文，导致与参考答案要求的闭环结构有差距。整体属于「结果正确但过程不规范」的情况。 【GEMINI】模型表现优秀，能够准确理解任务意图并完成闭环。文案格式专业且易于阅读。唯一的不足是未严格遵循提示词中暗示的「状态汇总」回复格式，但在任务执行的准确性上表现良好。 【KIMI】模型整体表现良好，成功完成了基于子 Agent 结果的二次决策和文案生成，核心信息（版本号、特性）准确无误，格式专业。主要改进空间在于增加显式的状态汇总环节，以更清晰地展示对任务进度的把控。

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]] 子 Agent 已返回静态检查结果。现在进入**二次决策阶段**： ## 分析返回结果 - **错误**: Line 42 未使用 import 'os' —— 必须修复 - **警告**: Line 55 函数过长 —— 建议优化 ## 决策结论 **执行自动修复**：先修错误级别问题，警告类问题需查看上下文判断是否重构。让我读取实际文件确认：read 我来读取文件并立即修复：read

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】模型理解了二次决策的任务场景，能够区分错误与警告的优先级，但在关键的「闭环」步骤上失败——未能直接给出具体修复建议，而是再次发起文件读取，导致任务链条没有收口。输出末尾出现两个孤立的「read」词，说明回复可能未完成或存在格式问题，整体完成度较低。 【GEMINI】模型在处理复杂任务流时，未能识别出当前已满足「闭环」的条件。尽管模型正确识别了 Linter 的输出内容，但过度执行了不必要的工具调用，导致任务未能按预期完成。建议模型在后续任务中，优先评估现有信息是否足以支撑最终结论，避免冗余的工具调用。 【KIMI】模型未能理解任务的核心要求：在子Agent回传后，主Agent只需完成「状态汇总+修复建议输出」即可闭环，而非继续执行实际修复操作。输出结构混乱，缺少关键的状态汇总环节，修复建议仅停留在决策层面而未具体化，最终以未完成的工具调用中断。整体表现不及格，未能完成「子Agent回传后二次决策」的闭环任务。

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