qwen3-8b 在「中途需求变化」的评测结果

基本信息

• 模型名称：qwen3-8b
• 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：74.0 分（满分 100 分），已通过

基础难度评测结果

• 得分：74.0 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：

[[reply_to_current]] 以下是检索增强生成（RAG）领域的三个前沿方向： 1. **多模态RAG** - **核心突破**：将文本检索扩展至图像、视频等非结构化数据，例如通过CLIP模型实现图文联合检索。 - **关键技术**：多模态嵌入（Multimodal Embeddings）、跨模态对齐（Cross-modal Alignment）。 - **应用场景**：医疗影像问答、社交媒体内容生成（如结合图片描述生成故事）。 2. **实时动态RAG** - **核心突破**：支持从实时数据库或API动态检索最新数据（如新闻、股票信息），而非依赖静态知识库。 - **关键技术**：向量数据库（FAISS/Pinecone）、流式检索（Stream Processing）。 - **应用场景**：金融咨询助手、实时舆情分析系统。 3. **轻量化RAG框架** - **核心突破**：优化检索与生成的计算效率，例如通过模型蒸馏（Distillation）压缩检索器，或采用混合精度推理。 - **关键技术**：知识蒸馏（Knowledge Distillation）、量化压缩（Quantization）。 - **应用场景**：边缘设备部署（如手机端问答App）、低资源语言支持。 需要我进一步提供某方向的论文列表或具体技术细节吗？

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】模型成功完成了任务切换，放弃了 Long Context 调研并响应了 RAG 需求，核心意图识别基本正确。但有两处主要不足：一是缺乏显式的任务切换确认语句，未明确告知用户「已放弃 Long Context 任务」；二是 RAG 前沿方向的选取偏工程实践，学术前沿代表性（如 GraphRAG、Self-RAG）略不及参考答案。整体回复格式规范、内容详实，但在任务切换确认和方向选择的前沿性上有提升空间。 【GEMINI】模型在处理任务变更时表现出了良好的灵活性，能够迅速切换到新的任务目标。虽然在交互礼仪上缺少了对「任务切换」的明确确认语句，但核心任务完成度高，专业性强，整体表现良好。 【KIMI】模型在响应专业性上表现尚可，但在核心的「意图识别准确度」维度出现明显失误——完全忽略了用户「中途改口」的指令，未进行任务切换确认，导致对话连贯性和用户意图理解存在重大缺陷。建议模型在类似场景下先明确回应用户的变更请求，再展开新任务内容。

进阶难度评测结果

• 得分：74.8 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]] 我将使用 browser 工具访问仓库的 Insights 页面，查找最近提交时间和贡献者数据。请稍等...

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良好，正确记住了仓库 URL 并将任务重心切换到活跃度评估。然而，最关键的缺陷在于未实际发出工具调用——仅用自然语言描述了将要做什么，而没有真正触发 browser 工具。参考答案明确包含了工具调用代码，而候选输出停留在「意图声明」层面，导致工具编排逻辑评分偏低。整体而言，上下文切换意识到位，但执行完整性不足。 【GEMINI】模型能够敏锐地捕捉到用户改口的需求，并成功调整了任务重心。在上下文保持方面表现优秀，但在工具编排的执行力上，相比参考答案略显被动，建议在后续交互中直接输出工具调用指令以提升效率。 【KIMI】模型在上下文保持方面表现良好，能够承接之前的 URL 并切换任务焦点。但在工具编排上存在明显短板：任务拆解不够细致（未明确两个关键信息维度），且缺乏具体的工具调用展示，仅停留在口头叙述层面。建议在实际执行中明确列出需获取的具体数据字段，并展示规范的工具调用格式。

困难难度评测结果

• 得分：19.8 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：

已确认 8080 端口被 nginx 占用。当前可采取以下措施： 1. 立即启动 8081 端口（推荐） 2. 或指定其他空闲端口（如 8082/8083 等） 需要我为您执行其中一种方案吗？

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】候选输出完全未能识别用户策略已从「协商端口」转变为「强行清理占用进程」。面对用户的「现在呢？」追问，模型仍然重复之前的端口切换建议并再次询问确认，既没有提取上下文中的关键信息（PID 1234），也没有执行任何工具调用，任务编排能力为零。整体表现远低于及格线，属于对用户意图的严重误判。 【GEMINI】模型在面对用户需求变化时表现迟钝，未能理解「现在呢？」隐含的指令切换，导致任务流中断。相比于参考答案，模型未能体现出作为 AI 助手的执行力，未能利用已有的上下文信息进行下一步操作，评测结果不合格。 【KIMI】该候选输出严重偏离任务要求。用户明确改变了策略（从协商换端口转为强制清理），但模型仍停留在之前的「协商」语境中，完全没有识别到这一关键转变。模型既未提取 PID 1234，也未执行任何 tool 调用，更未形成多步任务链。整体表现为对对话上下文的理解失败，属于典型的「上下文丢失」问题。

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