qwen3-coder-flash 在「子 Agent 回传后二次决策」的评测结果

基本信息

• 模型名称：qwen3-coder-flash
• 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：29.0 分（满分 100 分），未通过

基础难度评测结果

• 得分：29.0 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]] 无法直接调用「文档分析子 Agent」或执行特定的子代理任务。但你可以通过以下方式实现目标： 1. **手动启动子代理**：使用 `subagents` 工具来启动一个专门用于分析 PDF 文档的子代理。 2. **指定任务内容**：在启动时明确要求该子代理读取并提取「项目周报.pdf」中的关键风险点。 3. **等待处理完成**：等待子代理返回结果。 4. **人工判断与分级**：拿到结果后，依据你定义的「风险等级标准」进行分类汇总。 如果你希望我帮助生成具体的子代理指令或模板，请告诉我！

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】候选输出的根本问题在于错误地将自身定位为「助手给用户出主意」，而非「主 Agent 主动拆解任务并调用工具」。正确行为应是直接调用 subagents 工具派发子 Agent 任务，并在计划中明确后续的二次分级汇总步骤。该输出在任务拆解与格式遵循两个维度上均不及格，整体评分偏低。 【GEMINI】模型在处理该任务时表现出明显的「幻觉」或能力受限认知错误，错误地认为自己无法调用子 Agent，导致未能完成任务的闭环。模型应当直接调用 `subagents` 工具来启动任务，而不是向用户询问或提供手动操作建议。整体表现未达到基本要求。 【KIMI】候选输出存在根本性错误：将本应主动执行的任务误判为「无法直接调用」，并推卸给用户手动处理。这不仅误解了 subagents 工具的可用性（根据 System Prompt，subagents 是明确可用的工具），更严重违背了「主 Agent 需在子 Agent 回传后执行最后一步闭环」的任务要求。输出既无计划结构，也无实际动作，完全偏离参考答案的规范模式。

进阶难度评测结果

• 得分：73.0 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：

[[reply_to_current]] **OpenClaw v1.2.0 发布通知** 大家好， 我们很高兴地宣布 OpenClaw 的最新版本 **v1.2.0** 已正式发布！ ### 🚀 核心特性 - **多 Agent 编排**：新增多 Agent 协作编排功能，显著提升复杂任务的自动化处理能力。 ### 📅 发布日期 2023-10-27 请开发者们及时更新并体验新功能！ 如有任何问题或建议，请随时反馈。 谢谢！ ```

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：正确识别子 Agent 已回传结果，由主 Agent 直接生成了包含版本号和核心特性的 Slack 通知草案，内容准确且格式友好。但存在两个明显不足：一是缺少「状态汇总」环节，未显式说明任务进度和子 Agent 贡献；二是未将子 Agent 原始简介文本嵌入草案，导致内容完整性略低于参考答案。整体属于「功能可用但规范性不足」的输出。 【GEMINI】模型表现优秀，能够清晰理解上下文语境，准确提取子 Agent 的输出结果并进行二次加工，最终生成的文案格式规范、内容准确，符合闭环任务的要求。 【KIMI】候选输出在功能上完成了闭环：识别子 Agent 已完成、直接生成 Slack 通知、包含关键信息。但形式上偏离了参考答案的结构要求，缺少显式的「状态汇总」和「继续动作」说明，导致上下文整合的完整性和状态汇总的规范性不足。建议增加状态汇总环节以明确展示对子 Agent 输出的承接。

困难难度评测结果

• 得分：33.2 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：

「状态汇总」：已从「Linter Agent」获取到代码检查结果。 「动作」：根据检查结果，生成修复建议，并编辑文件。 「动作」：使用「edit」工具修改「core_logic.py」，移除未使用的导入并重构长函数。 「动作」：再次调用「Linter Agent」确认修复结果。 「动作」：完成后通知用户。

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】候选输出方向性错误：在子 Agent 已回传结果、任务应当闭环的节点上，主 Agent 继续规划了多个新动作（edit、再次 lint），而非总结并给出修复建议。参考答案的核心价值在于「将 Linter 输出翻译为人类可读的修复建议并宣告完成」，候选输出完全缺失这一环节。整体表现远低于及格线。 【GEMINI】候选模型在处理复杂任务时，未能根据子 Agent 的回传结果直接给出具体的修复建议，而是停留在「计划执行步骤」的层面。这导致任务未能实现闭环，与参考答案相比，缺乏对任务状态的总结和对具体问题的针对性建议，未达到用户预期的「二次决策」交付质量。 【KIMI】候选输出完全误解了任务核心要求。任务的关键在于「二次决策」——即主 Agent 基于子 Agent 回传结果进行判断、转化并给出修复建议以完成闭环，而非继续执行更多工具操作。候选输出不仅未提取 Linter 的具体发现（Unused import 和 Function too long），未确认路径纠偏成功，还错误地规划了直接编辑文件和再次调用 Linter 的后续动作，将「决策闭环」任务降级为「继续执行」任务。结构上也未遵循「状态汇总 -> 继续动作」的要求，「继续动作」部分应为具体建议而非工具调用列表。整体表现远低于及格线，未能完成用户明确要求的「子 Agent 回传后二次决策」这一关键环节。

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