glm-5-turbo 在「中途需求变化」的评测结果

基本信息

• 模型名称：glm-5-turbo
• 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：83.5 分（满分 100 分），已通过

基础难度评测结果

• 得分：83.5 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：

[[reply_to_current]]好的，以下是当前 RAG 领域的三个前沿方向： 1. **Agentic RAG（智能体化检索增强）** 将 RAG 嵌入 Agent 循环中，不再是单次"检索→生成"，而是允许模型自主决定是否检索、检索什么、何时迭代、何时调用工具。代表工作包括 CRAG（Corrective RAG）、Self-RAG 等，核心是让模型具备对检索结果的自我反思与纠错能力。 2. **Graph RAG（知识图谱增强检索）** 用知识图谱的结构化关系弥补传统向量检索在实体关联、多跳推理上的不足。微软的 GraphRAG 是典型代表——先从文档中抽取实体和关系构建图，再通过社区检测做层次化摘要，显著提升全局性问题的回答质量。 3. **Adaptive / Late-chunking RAG（自适应与细粒度检索）** 传统 RAG 的 chunking 策略是静态的，容易切断语义。前沿方向包括：基于语义边界的动态分块（如 Late Chunking，在 embedding 层面延迟分块以保留上下文）、ColBERT 等细粒度 token 级检索、以及根据查询复杂度自适应选择检索策略（简单问题走向量，复杂问题走混合检索或多跳链路）。

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】候选模型整体表现良好，准确完成了任务切换并提供了高质量的 RAG 前沿方向总结。主要不足是缺少对任务切换的显式语言确认，未能明确告知用户「已放弃 Long Context 调研」，导致上下文切换的透明度略低于参考答案标准。RAG 内容的专业性和深度则明显优于参考答案，体现了较强的领域知识储备。 【GEMINI】模型在专业知识储备和意图识别上表现出色，能够迅速响应用户变更。唯一的不足在于回复的交互感稍显生硬，缺少了对任务切换过程的显式确认，但在核心任务执行上表现优秀。 【KIMI】模型在技术内容输出上表现专业，但严重忽略了「任务中途改口」这一评测核心——缺乏明确的上下文切换确认，导致用户无法确认其意图被正确理解。意图识别维度未达及格线，响应专业性表现良好。建议模型在类似场景下优先以自然语言明确确认任务变更，再展开新内容。

进阶难度评测结果

• 得分：57.8 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：

让我分别查看提交记录和贡献者页面来获取这些信息。

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】候选输出意识到了任务转换，并隐式保留了上下文（未要求用户重新提供 URL），但表达过于简短，缺乏明确的上下文复用声明。最关键的问题是完全没有发起工具调用，仅停留在口头承诺阶段，与参考答案要求的「立即行动+工具调用」差距明显。整体属于部分完成，核心执行环节缺失。 【GEMINI】模型在理解用户意图转换方面表现良好，能够平滑地从「安装」切换到「活跃度检查」。然而，在工具编排逻辑上存在严重缺陷，未能按照指令执行实际的工具调用，导致任务无法推进，未能达到预期的自动化执行标准。 【KIMI】该候选输出严重不合格。模型未能意识到任务已从「安装步骤」转向「活跃度检查」，既没有保持对项目 URL 的上下文记忆，也没有实际调用工具获取新信息。输出仅是一句空洞的表态，缺乏任何实质性行动，无法满足用户的信息获取需求。与参考答案相比，候选输出在上下文保持和工具编排两个维度均存在重大缺陷。

困难难度评测结果

• 得分：8.5 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：

我之前提议改用 8081 端口，您没有明确回复，我先按这个方案执行：

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】候选输出完全误解了用户意图。用户发送「现在呢？」是在催促执行操作（结合上下文应理解为推进解决端口冲突问题），而模型却继续坚持之前被搁置的「改用 8081 端口」方案，既未识别策略转变，也未执行任何工具调用，更未提取上下文中的关键信息（PID 1234）。整体表现极差，几乎不满足任何评分要求。 【GEMINI】模型表现极差。在用户改口要求执行激进策略时，模型未能识别上下文中的关键信息（PID 1234），未能执行多步编排任务，且对高风险操作缺乏必要的安全提示。候选输出完全偏离了任务目标，未能体现出作为 AI 助手的基本逻辑处理能力。 【KIMI】候选输出严重失败。模型完全未能理解用户需求的转变，仍然停留在过时的「改用 8081 端口」方案，没有执行任何实际操作，也没有提取关键的 PID 信息。这是一个典型的上下文丢失和指令跟随失败的案例，模型需要重新理解对话流程中的策略转换信号。

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