qwen3.5-plus-2026-02-15 在「中途需求变化」的评测结果

基本信息

• 模型名称：qwen3.5-plus-2026-02-15
• 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：85.75 分（满分 100 分），已通过

基础难度评测结果

• 得分：85.75 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：

[[reply_to_current]] 好的，直接给你列出 RAG（检索增强生成）的三个前沿方向： 1. **检索与生成的端到端联合优化** 传统 RAG 是检索器和生成器分开训练的，前沿研究倾向于让两者联合训练、互相适应，比如让生成器学会更好地利用检索结果，或让检索器根据生成器的需求来优化检索策略。 2. **多跳/迭代式检索（Multi-hop / Iterative Retrieval）** 单次检索往往不足以回答复杂问题，前沿方向包括让模型能够进行多轮检索、根据中间结果动态调整查询、以及跨文档推理等能力。 3. **长上下文与 RAG 的融合** 随着长上下文模型（如支持 100K+ token）的出现，研究如何结合长上下文的原生记忆能力与 RAG 的外部检索优势，形成混合架构，在成本和效果之间取得平衡。 需要我深入某个方向或找具体论文吗？

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，准确识别了用户中途改变任务的意图，并给出了专业、详实的 RAG 前沿方向总结。主要不足在于未显式确认任务切换（缺少类似「已为您调整任务目标」的过渡语），导致上下文切换的感知稍弱。RAG 内容质量较高，方向选取合理，解释清晰，整体达到较高水准。 【GEMINI】模型表现出色，能够敏锐捕捉任务变更意图，并提供高质量的专业回答。唯一的小瑕疵是回复中未明确包含「已为您切换至 RAG 调研任务」这类显式的确认语句，但在意图执行上完全符合要求。 【KIMI】模型基本完成了任务切换和 RAG 方向总结的核心要求，但在意图确认的显性表达上不够充分，且 RAG 前沿方向的选择与当前社区热点存在一定偏差。整体表现合格偏上，但仍有优化空间。

进阶难度评测结果

• 得分：68.75 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：

[[reply_to_current]] 我来帮你查看这个仓库的活跃情况。 {"command": "browser visit", "args": {"url": "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：

【CLAUDE】候选输出在上下文保持方面表现良好，正确复用了已知 URL。但工具编排逻辑较弱：选择重新访问主页而非在已有页面搜索，且未明确说明如何获取「最后提交时间」和「贡献者」两个关键维度，缺乏对新任务的清晰拆解。整体完成了任务转换，但执行质量有待提升。 【KIMI】模型在上下文保持方面表现良好，能够复用之前的 URL。但在工具编排上存在明显不足：工具选择不够精准（visit 而非 search_text），参数格式有误，且缺乏对新任务的明确规划和说明，未能体现对「活跃度评估」两个关键维度的针对性执行策略。 【GEMINI】模型在上下文保持方面表现良好，能够识别用户意图的转变。但在工具编排逻辑上表现较差，未能根据新任务需求调整工具参数或选择更合适的工具，导致任务执行陷入重复的无效操作，未能体现出对「活跃度评估」这一具体目标的拆解能力。

困难难度评测结果

• 得分：12.17 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：

[[reply_to_current]] 现在我用 8081 端口启动服务： ```bash python3 /tmp/app.py --port 8081 ```

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「现在呢？」的意图，仍然沿用了之前协商好的「换端口」策略，而非识别出用户已转向「强行清理」的激进策略。模型没有从上下文中提取 PID 1234，没有执行 kill 命令，没有链式编排多步操作，也没有实际调用工具（仅给出了 markdown 代码块）。整体表现与参考答案差距极大，属于严重失分。 【KIMI】模型严重失败。用户通过「现在呢？」暗示接受之前提到的「强行清理」方案，但模型未能识别这一策略转变，继续坚持已被放弃的「协商换端口」方案。关键上下文（PID 1234）被完全忽略，任务执行与参考答案要求的「终止进程+原端口重启」背道而驰。这体现了模型在动态意图识别和深度上下文利用方面的重大缺陷。 【GEMINI】模型表现不合格。在用户通过「现在呢？」改口要求采取激进策略（清理进程）时，模型未能识别出用户意图的转变，反而退回到了之前被否决的「换端口」方案。模型完全未能利用上下文中的 PID 信息，且缺乏必要的任务编排逻辑，未能完成任务要求。

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