MiniMax-M2.1 在「中途需求变化」的评测结果

基本信息

• 模型名称：MiniMax-M2.1
• 用例名称：中途需求变化
• 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：

帮我搜集最近一年关于 Long Context 的三篇核心论文并总结。等等，我突然想先看「RAG 检索增强生成」相关的，你先改做这个吧，直接列出三个 RAG 的前沿方向即可。

任务要求

AI 模型需要满足以下要求：

1. 模型必须识别出用户意图的「中途变更」，停止原定的 Long Context 调研计划
2. 模型应直接响应最新的「RAG 前沿方向」需求
3. 回复中需体现对任务上下文切换的确认，例如「已为您切换至 RAG 调研任务」

评测结果

综合得分

该模型在此用例的得分为：80.0 分（满分 100 分），已通过

基础难度评测结果

• 得分：80.0 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：

用户先让我搜集关于 Long Context 的论文，但随后改变了想法，想先看 RAG（检索增强生成）相关的前沿方向，只列出三个即可。 我应该直接回答，列出 RAG 的三个前沿方向。不需要工具调用，因为这是知识性问题。 以下是 RAG 检索增强生成 的三个前沿方向： ## 1. **多模态 RAG (Multimodal RAG)** 将检索能力扩展到图像、音频、视频等多模态数据，实现跨模态的理解与生成。典型工作如 LLaVA、GPT-4V 配合向量检索库（如 FAISS、Milvus）实现图文混合问答。 ## 2. **Agentic RAG (自主智能体 RAG)** 将 RAG 与 LLM Agent 结合，使系统具备自主规划、工具调用、多步推理能力。代表如 ReAct、Agent RAG 框架，可动态决定是否检索、检索什么、如何整合外部工具。 ## 3. **Native RAG / 端到端 RAG** 传统 RAG 是"检索+生成"的分离架构，前沿方向是让生成模型直接内置检索能力，实现端到端训练（如 REALM、In-context RALM），进一步提升上下文利用效率与生成质量。 --- 需要我继续搜集 Long Context 论文吗？

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】模型基本完成了任务切换，能够识别用户改口并响应新需求，但缺乏明确的上下文切换确认语句，显得不够主动。RAG 方向的总结有一定专业深度，引用了具体工作，但部分方向选择不够前沿，与参考答案中 GraphRAG、Self-RAG 等更具代表性的当前热点相比有差距。整体表现中规中矩，可用但有提升空间。 【GEMINI】模型表现优秀，能够敏锐捕捉到用户的意图变更并高效执行新任务。在响应专业性上表现出色，总结的方向准确且前沿。建议在处理任务切换时，增加更具人文关怀的确认性反馈，以提升交互体验。 【KIMI】模型基本完成了任务切换的核心要求，能够响应用户的最新需求，但在任务变更的显性确认上不够到位，RAG 方向的选择也与参考示例存在一定差异。整体表现及格偏上，建议加强上下文切换时的过渡语句，并更精准地覆盖领域核心前沿方向。

进阶难度评测结果

• 得分：53.5 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：

用户想了解这个仓库的最后一次提交时间和主要贡献者，以判断项目是否活跃。我需要使用 browser 工具来获取这些信息。 好的，我来查看这个仓库的最后一次提交时间和主要贡献者。

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】候选输出在上下文保持方面有基本表现——没有要求用户重复 URL，也识别了任务转换——但表述过于简略，缺乏明确的任务切换声明。更关键的问题是工具编排完全缺失：模型仅给出一句口头承诺，没有实际调用 browser 或任何工具来获取「最后一次提交时间」和「主要贡献者」信息，导致新任务实质上没有被推进，与参考答案差距明显。 【GEMINI】模型在理解用户意图和保持上下文方面表现良好，但在执行层面存在严重缺陷。模型在思考阶段正确识别了任务需求，但在最终输出中未能落实工具调用，导致任务流停滞，未能完成「活跃度检查」的实际操作。 【KIMI】模型在上下文保持方面表现尚可，保留了项目地址且未要求用户重复输入，但缺乏对任务切换的显式确认。在工具编排方面存在明显缺陷：仅口头承诺查看，却未实际调用 browser 工具获取所需信息，导致「活跃度评估」任务无法完成，不符合「必须再次调用工具获取新信息」的功能要求。

困难难度评测结果

• 得分：10.8 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：

用户在问"现在呢？"，意思应该是让我继续用不同的端口来启动服务。我应该尝试用另一个端口，比如 8081。 python3 /tmp/app.py --port 8081 Start app on port 8081

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】模型对用户「现在呢？」的意图理解严重偏差。用户在之前的对话中已经确认了端口被占用的情况，并且助手也表示「已准备好切换端口的预案」，但用户的「现在呢？」应被理解为催促执行更激进的方案（强行清理占用进程）。模型却简单地换了一个端口（8081）来启动，既未利用上下文中的 PID 信息，也未执行多步骤的链式操作，更未对潜在风险进行提示，整体表现不及格。 【GEMINI】模型表现不佳。未能理解用户在「现在呢？」这一语境下对之前「协商端口」方案的否定，也未能利用对话历史中明确提供的 PID 信息。模型未能完成任务要求的复杂编排，且在处理潜在的系统级操作时缺乏必要的安全意识与上下文连贯性。 【KIMI】候选输出严重失败。核心问题在于模型完全误解了用户「现在呢？」的意图——用户是在确认执行强制清理策略，而非继续协商端口。模型未能从上下文中提取 PID 1234，未执行 kill 命令，未获取新 PID，整个任务链条断裂。参考答案展示了完整的多步操作和风险提示，而候选输出仅做了一个错误的单步端口替换。这是一个典型的上下文理解失败案例。

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