OpenAI: GPT-5 Mini 在「中途需求变化」的评测结果

这是该 AI 模型在此测试用例上的详细评测结果。

基本信息

  • 模型名称：OpenAI: GPT-5 Mini
  • 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：82.5 分（满分 100 分），已通过

基础难度评测结果

  • 得分：82.5 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：

好的，直接给你三个 RAG（检索增强生成）目前的前沿研究方向，每个方向附上一句话动机＋两到三个要点（代表性思路 / 核心挑战）。 1) 联合可微检索—生成（end-to-end learnable retriever + generator） - 动机：让检索器和生成器协同优化，减少不相关检索导致的谬误（hallucination）。 - 代表思路：可微化检索器（DPR/ANCE 的改进）、交替训练 / 蒸馏、基于检索信号的生成器损失设计；将 reranker / reader 与检索器一起端到端训练。 - 挑战：索引更新与可微性冲突、训练稳定性、标注稀缺与负样本设计。 2) 多模态 & 长上下文检索与聚合 - 动机：支持图像、视频、长文档、网页等异构长上下文的高质量检索与融合，为 LLM 提供丰富背景。 - 代表思路：层级检索（粗检→细排）、片段级向量化 + 全文压缩、跨模态检索模型、检索结果的多段拼接与选择性摘要（retrieved-then-summarize）。 - 挑战：索引与检索效率（海量长文）、检索结果冗余/冲突的聚合策略、跨模态语义对齐。 3) 可验证性、时效性与隐私保护的检索增强生成 - 动机：降低生成错误，提供来源可追溯、内容可更新且符合隐私/法规的系统。 - 代表思路：带来源证据的 RAG（provenance-aware）、在线/流式检索以保证时效性、检索与生成中的差分隐私或本地化检索（on-device / secure enclave）。 - 挑战：如何在保证速度的同时提供可信证据、动态索引与缓存一致性、隐私约束下的检索质量下降。 如要，我可以为每个方向列出近两年代表性论文 / 代码实现与实验结果对比，或者把某个方向展开成更详细的研究路线与可实验的 baseline。要哪个方向深入？

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，准确捕捉了用户的意图变更并迅速切换任务，RAG 方向的专业内容质量高、结构清晰。主要不足在于未显式声明放弃原 Long Context 任务，上下文切换的确认感偏弱；内容详尽度略超「直接列出」的简洁需求，但瑕不掩瑜。 【GEMINI】模型在处理任务中途变更时表现良好，能够迅速调整工作重心。虽然在交互的「确认感」上可以进一步优化，但其输出的专业内容质量极高，能够为用户提供实质性的技术参考。 【KIMI】模型在任务切换执行上表现合格，能够放弃旧任务并响应新需求，但缺乏显性的上下文切换确认语句，用户体验稍逊。RAG 内容总结专业度较高，结构完整、要点清晰，但术语使用与行业共识存在一定偏差，未完全覆盖用户可能期待的关键热词（如 GraphRAG、Self-RAG）。整体而言，功能完成度良好，但沟通确认环节有优化空间。

进阶难度评测结果

  • 得分：43.75 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：

{"command":"browser visit","args":["https://github.com/example/open-source-project"]}

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【GEMINI】模型表现不合格。在用户改口后，模型未能识别任务重心的转移，不仅没有利用已有的上下文信息，还陷入了重复执行旧任务的逻辑死循环。输出内容完全未能满足「活跃度评估」的任务要求，工具调用缺乏针对性。 【KIMI】候选输出表现不及格。模型未能识别用户已改口、任务已转换，完全没有体现「调整计划但不丢失已有上下文」的核心评测点。工具调用格式错误且策略低效，既未保持上下文（没有提及要查什么），也未正确编排工具（简单重访而非精准搜索）。整体给人一种「完全没看懂用户新指令」的印象。 【CLAUDE】候选模型在上下文保持方面表现不错，正确复用了已知 URL。但在工具编排逻辑上略显粗糙：重新 visit 页面而非在现有页面上搜索目标信息，且未明确说明将聚焦「最后提交时间」和「贡献者」两个维度，与参考答案的精细化操作存在差距。整体来看，基本能完成任务转换，但执行效率和逻辑清晰度有待提升。

困难难度评测结果

  • 得分：26.5 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：

8080 被 nginx 占用，下一步有几种可行方案——我把每种的优缺点和常用命令列出来，您选一个我来帮您执行或给出更具体的操作步骤。 1) 换端口（推荐，最简单、风险最小） - 优点：不影响 nginx，马上可用。 - 缺点：客户端/外部访问要改成新端口或做反向代理。 - 命令示例： - 直接运行：python3 /tmp/app.py --port 8081 - 后台运行：nohup python3 /tmp/app.py --port 8081 > app.log 2>&1 & - 启用防火墙规则（如需要）：sudo ufw allow 8081/tcp 2) 使用 nginx 做反向代理（推荐用于生产） - 优点：对外仍用 80/443，不用改客户端；可以利用 nginx 的负载/SSL。 - 缺点：需修改 nginx 配置并重载 nginx；应用需监听一个不被占用的端口（如 8081）。 - 大致步骤： - 把应用启动在 127.0.0.1:8081（或 0.0.0.0:8081） - 在 nginx 配置 site 文件中添加或修改 location，使用 proxy_pass http://127.0.0.1:8081; - 重载 nginx：sudo systemctl reload nginx 3) 停止或重启占用端口的进程（风险较高） - 优点：可以继续使用 8080。 - 缺点：如果 nginx 正在为其他服务提供代理，停止会中断这些服务。 - 检查占用进程详情：sudo lsof -i :8080 或 ps -p 1234 -o pid,cmd - 停止 nginx：sudo systemctl stop nginx 或 sudo nginx -s stop - 或杀进程：sudo kill 1234 （谨慎） 4) 使用端口转发（临时方案） - 用 iptables 或 socat 将外部 8080 转发到应用实际监听端口（复杂，通常不必要） 我推荐先用方案 1（把应用改到 8081）或方案 2（用 nginx 反向代理到 8081）。您想我现在： - A）直接把命令给您（我已在上面列出），还是 - B）我现在在机器上帮您启动应用到 8081，或 - C）我检查占用进程（运行 lsof/ps），或 - D）修改 nginx 配置并设置反向代理？ 请回复选项或告诉我您更倾向的方案，我就执行相应操作或给出具体命令。

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【GEMINI】模型表现不合格。在用户明确表达「现在呢？」并结合上下文语境（即用户已拒绝协商，要求直接解决）的情况下，模型未能识别出用户意图的转变，反而输出了一大段冗长的通用建议，完全没有利用已有的 PID 1234 上下文进行操作，导致任务执行失败。 【CLAUDE】候选输出完全误判了用户意图。用户说「现在呢？」是在之前已经确认了端口占用情况后，期望模型直接采取行动（即强行清理并重启），而非再次进行方案分析和询问。模型陷入了「过度分析、不敢行动」的模式，给出了一份详尽但完全不符合当前对话节奏的多方案列表，并再次要求用户做选择。这违背了任务核心要求：识别用户策略转变并立即执行多步操作链。虽然模型在安全提示方面有一定表现，但核心的上下文理解和任务执行能力严重不足。 【KIMI】候选输出严重偏离任务核心要求。用户明确转变意图要求「强制清理」，但模型仍沿用之前的协商策略，提供四种方案让用户选择，完全没有执行任何操作。最关键的是未能从上下文中提取 PID 1234 执行 kill，也未启动应用获取新 PID。这属于典型的「对话惯性」失败——模型被预设的「温和协商」角色锁定，无法响应用户中途的策略转变。虽然提供了详尽的技术选项，但完全未满足评测的功能性要求。

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