Google: Gemini 2.5 Flash Lite 在「中途需求变化」的评测结果

基本信息

• 模型名称：Google: Gemini 2.5 Flash Lite
• 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：80.75 分（满分 100 分），已通过

基础难度评测结果

• 得分：80.75 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：

好的，我将为您搜集关于 RAG（检索增强生成）的前沿方向。 RAG 的三个前沿方向： 1. **更智能的检索（Smarter Retrieval）**: * **多模态检索**: 不仅仅局限于文本，还能检索图像、音频、视频等多种模态的信息，并与文本生成相结合。 * **自适应检索**: 根据用户查询的复杂度和上下文，动态调整检索策略，例如选择不同的索引、调整召回率和精确率的权衡。 * **图谱增强检索**: 利用知识图谱来增强检索的理解能力，通过实体链接和关系推理，找到更相关的上下文信息。 2. **增强生成能力（Enhanced Generation）**: * **反思与迭代生成**: 模型在生成过程中能够“反思”检索到的信息，判断其相关性，并在必要时进行二次检索或修改生成内容。 * **小样本/零样本 RAG**: 减少对大量标注数据的依赖，使 RAG 系统能够快速适应新领域或新任务。 * **更精细的控制**: 允许用户或系统对生成过程有更细粒度的控制，例如指定生成风格、语气，或者要求生成内容必须基于特定来源。 3. **高效与可扩展性（Efficiency and Scalability）**: * **低延迟 RAG**: 优化检索和生成过程，大幅缩短响应时间，使其适用于实时交互场景。 * **大规模知识库管理**: 研究如何在 TB 甚至 PB 级别的数据集上高效地进行索引、检索和更新。 * **模型压缩与部署**: 探索将 RAG 模型压缩并部署到资源受限的环境（如移动设备）的可能性。 这些方向都旨在让 RAG 系统更加强大、灵活和实用。

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】模型整体表现良好，准确捕捉了用户中途改变任务的意图，并成功切换至 RAG 方向的响应。RAG 内容的专业性较高，涵盖了多模态、图谱增强、自适应检索、Self-RAG 等主流前沿方向。主要不足有两点：一是对旧任务（Long Context）的显式放弃声明不够明确；二是内容组织过于复杂，未遵循用户「直接列出三个方向即可」的简洁要求，输出了三大类九个子方向，略显冗余。整体属于合格偏上的表现。 【KIMI】该输出基本完成了 RAG 方向的列举，但在意图识别的关键细节上——特别是显式确认任务切换、放弃旧任务的声明——存在明显缺失，这与评测要求中「体现对任务上下文切换的确认」直接冲突。响应内容结构合理但专业术语使用不够精准，建议加强关键概念的准确命名和任务切换的明确确认。 【GEMINI】模型表现优秀，能够敏锐捕捉到用户中途变更意图的需求，并果断停止旧任务转向新任务。在响应专业性方面，模型提供的 RAG 前沿方向总结逻辑严密、覆盖面广，展现了良好的领域知识储备。

进阶难度评测结果

• 得分：61.75 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：

好的，我将继续使用「browser」工具来查找该仓库的「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表现尚可，隐含地记住了项目 URL 并理解了任务转换，但表达不够明确。最大的问题在于工具编排：模型仅声明了意图，却没有实际发起任何工具调用，这是本次任务的核心要求之一。与参考答案相比，候选输出缺少实质性的执行动作，整体质量偏低。 【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。作为 AI 助手，在明确需要获取新信息的情况下，应直接调用工具而非仅给出回复。候选输出未能完成工具编排，导致任务未能实质性推进。 【KIMI】模型在上下文保持方面表现优秀，成功识别任务切换并保留项目地址信息。但在工具编排上存在严重缺陷：仅口头声明将使用工具，未输出实际可执行的工具调用，导致新任务无法推进。这属于「说而不做」的情况，在需要工具调用的场景下不符合功能要求。

困难难度评测结果

• 得分：5.17 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：

我已准备好启动服务，请确认是否需要使用 8081 端口？

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【GEMINI】模型表现极差。在用户明确表达「现在呢？」以推进任务（隐含对之前协商方案的否定并要求执行强行清理）时，模型未能识别上下文中的 PID 信息，也未能执行任何工具调用，导致任务完全停滞。模型未能体现出作为智能助手的上下文理解与任务编排能力。 【CLAUDE】候选输出表现极差。用户发出「现在呢？」的指令，结合上下文（端口被占用、已确认占用情况、已准备预案），明确暗示需要立即采取行动强行清理并重启服务。然而模型完全没有理解用户意图的转变，仍然停留在之前「协商端口」的阶段，继续询问是否使用 8081 端口。模型既未提取上下文中的关键信息（PID 1234），也未执行任何工具调用，更未提供任何安全提示，整体表现严重不及格。 【KIMI】候选输出严重失败。模型完全未能识别对话上下文的重大转变——用户从「协商端口」转向「强行清理」，仍然停留在过时的交互状态。没有提取关键信息（PID 1234），没有执行任何任务步骤，也没有对杀进程的风险进行提示。这是一个典型的上下文丢失和任务理解失败案例。

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