OpenAI: gpt-oss-20b 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-oss-20b
  • 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：66.5 分（满分 100 分），已通过

基础难度评测结果

  • 得分：66.5 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：

**RAG（检索增强生成）前沿方向（近一年内的研究趋势）** | # | 前沿方向 | 核心内容与代表性工作 | 关键技术点 | |---|----------|-----------------------|------------| | 1 | **大规模稠密检索与向量索引优化** | • 采用 **cross‑encoder** 或 **dense passage retrieval (DPR)** 结合 **FAISS**、**Annoy** 等高效近似最近邻索引.• 研究“**稀疏+密集混合检索**”（如 RAG‑Hybrid、SparK）提升检索质量与速度.• 近期论文： - *“DPR‑LARGE: Scaling Dense Retrieval to 100M+ Documents”* (ACL 2023). - *“Sparse‑Dense Hybrid Retrieval for RAG”* (EMNLP 2024). | ① 大规模索引构建与动态更新 ② 冗余检索的多模态融合 ③ 端到端检索‑生成的低延迟实现 | | 2 | **检索‑生成的端到端学习与动态上下文选择** | • 将检索器与生成器联合训练，使检索过程可微分（如 **RAG‑Sequence‑Fine‑tune**、**REALM‑S**）。• 采用 **注意力加权检索** 或 **reinforcement‑learning** 机制，使模型自适应选择最有价值的检索结果。• 代表论文： - *“End‑to‑End Retrieval‑Augmented Generation via Reinforcement Learning”* (ICLR 2023). - *“Dynamic Context Selection for Multi‑Turn RAG”* (NeurIPS 2024). | ① 可微检索模块 ② 强化学习或注意力驱动的上下文筛选 ③ 生成性能与检索相关性的统一评估 | | 3 | **多模态与跨语言 RAG** | • 将文本检索扩展到图像、音频、视频等多模态信息；• 开发 **跨语言检索** 方案，让模型在多语种文档库中检索并生成。• 代表工作： - *“Multimodal Retrieval‑Augmented Generation for Visual Question Answering”* (CVPR 2024). - *“Cross‑Lingual RAG for Knowledge‑Intensive Tasks”* (ACL 2024). | ① 多模态检索索引与检索器 ② 跨语言检索映射与生成 ③ 模态间一致性与鲁棒性评估 | > 这三大方向分别聚焦： > 1. **检索速度与规模** —— 如何在海量文档库中快速、准确地检索到最相关的片段。 > 2. **检索与生成的协同优化** —— 让检索过程与生成模型紧密耦合，提升整体表现与可解释性。 > 3. **多模态与跨语言扩展** —— 将检索增强生成技术应用到更广泛的数据类型与语言场景。 如果需要更深入的论文列表或实现细节，可进一步说明！

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】候选模型基本完成了任务切换，能够响应用户改口后的 RAG 需求，但在两个关键点上表现不足：一是缺少对任务切换的显式确认，二是内容过于冗长且引用了疑似虚构的论文，与参考答案中简洁、准确、贴近热点（GraphRAG、Self-RAG、多模态 RAG）的表述相比存在明显差距。整体属于及格水平，但有较大改进空间。 【GEMINI】模型在专业知识储备上表现优异，但在任务执行的交互逻辑上存在明显缺陷。模型未能处理好「任务中途变更」这一核心指令，完全忽略了用户要求停止原任务并进行切换的意图，导致交互体验脱节。建议在处理多轮对话时，优先解析用户的指令变更逻辑，再进行内容输出。 【KIMI】模型在核心评测点「意图识别与任务切换确认」上表现失败，完全未回应用户「改口」的指令变更，直接跳过上下文切换的确认环节。虽然 RAG 内容本身有一定信息量，但虚构论文引用和过度冗长的格式降低了专业性。综合来看，该输出不符合「xsct-a」类型任务对「中途改口场景处理」的基本要求。

进阶难度评测结果

  • 得分：73.75 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：

assistantcommentary to=functions.browsercommentary json{"action":"visit","url":"https://github.com/example/open-source-project/commits/master"}

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】候选输出整体表现良好：正确保留了上下文中的 URL，任务切换意识清晰，工具调用方向正确。主要不足在于工具编排上只规划了「最后提交时间」的获取路径（commits 页面），未明确体现如何获取「贡献者」信息，导致对新任务的两个关键维度覆盖不完整。 【GEMINI】模型在处理任务变更时表现较差。虽然模型尝试执行新的工具调用，但完全忽略了对话交互的礼仪和上下文的连贯性，直接输出原始 JSON 格式导致用户体验断层。模型未能体现出作为「个人助理」应有的沟通能力，未能针对用户改口后的新需求进行有效的逻辑衔接。 【KIMI】模型成功响应了用户的任务切换请求，保持了 URL 上下文并正确调用工具获取提交历史。但输出仅为原始工具调用格式，缺乏自然语言确认，且未一次性覆盖「贡献者」维度，工具编排的完整性有待提升。

困难难度评测结果

  • 得分：11.83 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：

好的，先检查 8081 端口是否空闲，然后再启动服务。先执行： ```bash netstat -tuln | grep ':8081' ``` 如果没有任何输出，说明 8081 端口可用。接下来启动应用： ```bash python3 /tmp/app.py --port 8081 ``` 请给我执行结果，我再帮你确认是否成功。

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【GEMINI】模型在本次交互中表现不佳。未能正确理解用户「现在呢？」背后的上下文意图（即放弃协商、转为强制清理），而是机械地回退到之前的端口检查逻辑。模型完全丢失了对 PID 1234 这一关键上下文信息的利用，未能完成任务要求的链式操作，整体表现不及格。 【CLAUDE】候选输出完全误判了用户意图。用户发送「现在呢？」是在追问当前状态、期望模型采取行动（即强行清理 8080 端口并重启服务），而模型却继续沿用之前「协商换端口」的温和策略，建议检查 8081 端口。模型既未从上下文中提取 PID 1234，也未执行任何工具调用，更没有对强行杀进程的风险进行提示。整体表现与参考答案相差甚远，属于严重的任务理解失败。 【KIMI】该候选输出存在严重的上下文丢失问题。用户对话脉络清晰：先遇到 8080 端口冲突 → 助手提议 8081 → 用户通过 netstat 确认占用 → 用户问「现在呢？」（期待执行强制清理）。但模型却回到了 8081 方案，仿佛用户的改口从未发生。这违反了任务描述中「模型要调整计划但不丢失已有上下文」的核心要求。模型既未提取 PID 1234，也未执行杀进程操作，更未对强制清理的风险进行提示，三个维度均表现极差。

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