qwen3.6-plus-preview 在「中途需求变化」的评测结果

基本信息

• 模型名称：qwen3.6-plus-preview
• 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：86.5 分（满分 100 分），已通过

基础难度评测结果

• 得分：86.5 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，以下是当前 RAG 领域的三个前沿方向： --- ### 1. 🔀 Adaptive / Dynamic RAG（自适应检索） 传统 RAG 是"每次必检索"的固定流水线。前沿工作让模型**自主决定何时检索、检索多少、何时停止**，甚至动态选择检索源。 - **核心思路**：将检索决策内化为推理过程的一部分，而非前置固定步骤 - **代表工作**：Self-RAG、FLARE、Auto-RAG - **关键优势**：减少不必要的检索开销，提升生成质量与效率 --- ### 2. 🧠 GraphRAG（图结构增强检索） 将知识以**图（实体-关系）**的形式组织，而非扁平的文档分块，利用图结构进行推理和检索。 - **核心思路**：先构建知识图谱，检索时利用图的拓扑关系发现隐式关联 - **代表工作**：Microsoft GraphRAG、RAPTOR（树状层次检索） - **关键优势**：擅长回答需要跨文档推理、多跳关联的复杂问题 --- ### 3. 🔄 Agentic RAG（智能体化 RAG） 将 RAG 从"检索→生成"的单次流水线升级为**多步、可迭代、可规划的 Agent 系统**。 - **核心思路**：Agent 可以自主规划检索策略、多次检索、交叉验证、反思修正 - **代表工作**：CRAG（Corrective RAG）、Self-Correction RAG、DSPy 中的 RAG pipeline 优化 - **关键优势**：显著提升复杂任务中的准确性和鲁棒性，支持工具调用与多源融合 --- 这三个方向有一个共同趋势：**让 RAG 从"静态管道"变成"动态智能体"**。需要我深入展开其中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】候选模型正确捕捉了用户中途改口的意图，成功切换任务并给出了高质量的 RAG 前沿方向总结。主要不足在于未显式确认任务切换（缺少「已为您调整任务」类表述），导致意图识别维度略有扣分。RAG 内容本身专业、结构清晰、有实质深度，整体表现良好。 【GEMINI】模型在处理用户中途变卦的需求时表现非常出色，展现了良好的上下文管理能力。回复内容不仅精准响应了新需求，而且在专业性上达到了极高标准，提供的技术方向和代表作均处于行业前沿。 【KIMI】模型整体表现良好，成功完成了任务中途变更的核心挑战，从Long Context调研无缝切换至RAG方向总结。RAG内容的专业性和结构化程度较高，但建议在回复开头增加更明确的任务切换确认语句，以提升用户对上下文管理的感知度。

进阶难度评测结果

• 得分：50.2 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，让我访问该仓库页面查看提交历史和贡献者信息。

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】候选输出虽然语义上理解了用户的意图转变，且隐含地保留了项目 URL 上下文，但整体表现过于简短，缺乏实质性的工具调用和任务拆解。核心缺陷在于没有实际调用 browser 工具去获取「最后提交时间」和「贡献者」信息，仅停留在意图声明层面，无法完成用户的实际需求。 【GEMINI】模型在理解用户意图改变和维持上下文方面表现尚可，准确捕捉到了不再进行安装而是检查活跃度的转变。然而，在执行层面存在重大缺陷：它未能按照系统提示输出必要的工具调用代码，仅提供了纯文本回复，导致任务无法实际推进。此外，对上下文信息的汇总（如重复确认项目 URL）也过于简略。 【KIMI】该候选输出在上下文保持方面表现尚可，勉强维持了对话连贯性，但在工具编排逻辑上存在严重缺陷——用户改口后的新任务需要获取具体数据，模型却仅作口头回应而未调用任何工具，无法满足「必须再次调用工具获取新信息」的功能要求。整体而言，模型未能有效响应用户的中途改口，任务执行层面不及格。

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：

目前 8080 端口仍被 nginx 占用。有两个方案： 1. **停掉 nginx**，释放 8080 端口 2. **改用其他端口**（如 8081）启动您的服务 您倾向哪种？

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「现在呢？」这一催促信号所隐含的「强行清理」意图。模型再次陷入询问用户偏好的循环，既没有从上下文中提取 PID 1234，也没有执行任何工具调用来推进任务。这与任务要求的「中途需求变化后调整计划但不丢失已有上下文」的核心能力完全背道而驰，整体表现不及格。 【GEMINI】该模型的表现不符合预期。在用户追问「现在呢？」且上下文已确认端口冲突的情况下，模型表现得过于被动，未能识别出用户隐含的「采取行动」的意图。它不仅没有提取出之前对话中关键的 PID 信息，也没有按照评测标准执行必要的工具调用（kill 和 restart），而是重复之前的策略选择，导致任务进度停滞。 【KIMI】候选输出严重偏离任务要求。用户已通过「现在呢？」的追问表明放弃协商、要求直接执行，但模型仍停留在方案咨询阶段，未识别用户意图的转变。关键失败点：1）未提取 PID 1234；2）未执行任何 tool call；3）未完成「清理-启动-获取 PID」的任务链。整体表现不及格，属于典型的「过度保守」错误，在需要灵活调整策略的场景下失效。

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