qwen3-8b 在「子 Agent 回传后二次决策」的评测结果

基本信息

• 模型名称：qwen3-8b
• 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：37.5 分（满分 100 分），未通过

基础难度评测结果

• 得分：37.5 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：

[[reply_to_current]] 我将首先调用文档分析子Agent处理项目周报，提取关键风险点。由于当前工具列表未明确列出该子Agent，我将使用`read`工具尝试解析PDF内容。若遇到格式限制，可能需要改用`exec`调用外部工具处理。 请稍等，我将： 1. 优先尝试通过`read`工具读取PDF内容 2. 提取文本中的风险相关关键词 3. 根据预设的风险等级标准（高：重大延误/预算超支/合规问题；中：流程缺陷/资源冲突；低：次要优化项）进行分类 4. 返回结构化汇总结果 如果PDF无法直接读取，我将提示您提供文本内容或改用其他处理方式。

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】候选输出最关键的缺陷是未识别并调用「subagents」工具来派发文档分析任务，而是试图用`read`工具直接读取PDF来绕过子Agent机制。这是对任务核心逻辑的根本性误解——本题的考察重点正是主Agent需要先通过subagents工具委托子Agent完成文档分析，然后在收到回传结果后再执行分级汇总的二次加工。候选输出虽有步骤列举和回复标签等形式上的合规性，但核心任务拆解方向错误，导致整体得分较低。 【GEMINI】模型在处理任务时未能准确理解「子 Agent 协作」的架构要求，试图绕过子 Agent 直接执行任务，导致任务拆解逻辑错误。此外，回复格式未严格遵循要求的「分解计划」结构，整体表现未达到及格水平。 【KIMI】候选输出在核心任务理解上出现根本性偏差：未识别子Agent调用机制，试图越俎代庖直接处理文档，且输出格式不符合计划导向风格。尽管表达了分步处理的意图，但步骤内容与任务要求不符，属于典型的「答非所问」。

进阶难度评测结果

• 得分：68.2 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 🚀 **OpenClaw v1.2.0 发布！** 🚀 📌 **核心更新：** - ✅ **多 Agent 编排**：实现复杂任务的自动化协同处理，提升系统扩展性与灵活性 - 🔧 优化内部通信协议，降低多 Agent 交互延迟 - 📄 完善文档示例，新增分布式场景配置模板 🔗 [查看详情](https://openclaw.io/release-notes) | 📅 2023-10-27 ``` 此草案采用 Slack 常用格式，包含版本号、核心特性图标化展示及跳转链接，开发者可直接复制粘贴至频道。是否需要补充兼容性说明或下载指引？

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】候选输出在功能层面基本完成了任务——Slack 草案包含版本号和核心特性，主 Agent 直接生成文案而未重复调用子 Agent。但存在两个明显问题：一是凭空添加了未经来源验证的特性描述（延迟优化、文档模板），有损事实准确性；二是完全缺失「状态汇总」环节，无法体现对任务进度的把控，与测试考察的「子 Agent 闭环」场景要求有差距。整体完成度中等。 【GEMINI】模型能够很好地理解任务上下文并完成闭环，但在生成内容时存在「幻觉」问题，添加了对话背景中不存在的特性描述。作为专业助手，应严格限制在已知事实范围内进行总结，避免引入未经证实的信息。 【KIMI】候选输出基本完成了任务闭环，能够基于子 Agent 结果独立生成最终文案，但存在两个主要缺陷：一是缺少规范的状态汇总段落，未能清晰展示对任务进度的把控；二是过度扩展了内容，添加了用户未要求的额外信息（如协议优化、文档示例、链接等），虽然格式专业但偏离了「基于已有简介」的约束条件。整体表现中等偏上，在上下文整合的精确性和状态汇总的规范性方面有提升空间。

困难难度评测结果

• 得分：77.5 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：

「问题汇总」： 1. **错误**：第42行检测到未使用的导入 `os`，需删除冗余导入 2. **警告**：第55行函数过长（>20行），建议拆分为业务逻辑独立的子函数 「修复建议」： - 对于未使用的导入：可直接删除 `import os` 语句（若确实无需使用） - 对于过长函数：按功能拆分为 `validate_input()`、`process_data()` 等独立函数，提升可测试性 是否需要我直接生成修复后的代码版本？

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】候选输出整体方向正确，准确识别并处理了子 Agent 的回传结果，修复建议具体可操作。主要不足在于：缺少对前序「路径纠偏」过程的状态确认，未使用「状态汇总」等结构性标签，以及结尾以问句收尾而非明确闭环任务。与参考答案相比，完整性和严密性均有一定差距，但核心功能基本实现。 【GEMINI】模型表现良好，能够准确处理子 Agent 的反馈并转化为用户可执行的建议。主要扣分点在于未严格遵守系统提示中要求的「状态汇总 -> 继续动作」结构，以及对前序路径纠偏工作的总结不够完整。建议在后续回复中更严谨地对照任务闭环的格式要求。 【KIMI】候选输出基本完成了子 Agent 结果的解读和修复建议生成，核心功能达标。但结构格式与参考要求存在偏差，缺少对路径纠偏成功的明确状态确认，且结尾以反问收束而非宣告完成，影响了闭环的完整性和专业感。建议在严格遵循指定输出结构和果断收尾方面改进。

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：qwen3-8b
• 浏览同维度的其他用例：「Agent 编排与恢复」
• 返回排行榜首页