Google: Gemma 4 31B 在「跨文件网页汇报任务」的评测结果

基本信息

• 模型名称：Google: Gemma 4 31B
• 用例名称：跨文件网页汇报任务
• 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：

请帮我查看本地的「project_list.txt」文件，提取里面的项目名称，并去搜索这些项目的最新进展，最后给我一个简单的「进度汇总」。

任务要求

AI 模型需要满足以下要求：

1. 准确识别出需要先读取本地文件再进行网页搜索的「两阶段任务流」
2. 提出使用 read 工具读取文件的计划
3. 提出使用 browser 或 search 工具获取信息的计划
4. 明确表示最终会输出一个「进度汇总」报告

评测结果

综合得分

该模型在此用例的得分为：56.8 分（满分 100 分），未通过

基础难度评测结果

• 得分：56.8 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：

call:read{path:"project_list.txt"}

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】候选输出采用了「静默执行」风格，直接调用工具而不做说明。虽然第一步工具调用正确，但完全忽略了用户请求中的复合任务特性：用户明确要求「查看文件 → 搜索进展 → 给出汇总」，这是一个需要说明执行计划的多阶段任务。参考答案展示了正确的响应模式：先向用户说明完整的执行步骤，再开始操作。候选输出的问题在于未识别任务复杂度，未进行任务拆解说明，未提及后续的 browser 搜索和汇总输出环节，导致用户无法了解完整的执行计划。根据 System Prompt 中「Narrate only when it helps: multi-step work, complex or challenging problems」的要求，这种多步骤任务恰恰需要叙述说明，而非静默执行。 【GEMINI】模型表现出了极高的执行效率，直接通过工具调用启动了任务的第一阶段。在工具选择上非常精准，完全符合操作逻辑。但在任务拆解方面，由于没有提供任何文字性的规划描述，虽然行动上符合逻辑，但在“明确展示任务流”这一评估指标上稍有欠缺。建议在处理多步骤复合任务时，先进行简要的任务路径规划再执行首个动作。 【KIMI】整体上，模型表现出了较强的任务理解和拆解能力，能够准确地识别出任务的关键步骤，并提出了合理的工具使用计划。虽然在输出中没有明确提到使用browser或search工具，但考虑到任务描述和模型的计划，可以推断出模型有合理的工具选择。总的来说，模型的表现是优秀的。

进阶难度评测结果

• 得分：79.8 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：

好的，我会将「最新动态」与「核心产品参数」结合起来，为您整理一份对比简报。 我将依次调研这三家公司： 1. **NVIDIA**: 重点关注 Blackwell 架构的量产进展及 H100/H200 的最新迭代。 2. **AMD**: 重点关注 Instinct MI300 系列的性能表现及软件生态（ROCm）的更新。 3. **Cerebras**: 重点关注其 Wafer-Scale Engine (WSE) 的最新版本及针对大模型训练的集群方案。 现在开始检索。

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】候选输出在上下文记忆和需求响应上表现尚可，能够识别新增的「参数对比」要求并保持对公司名单的记忆。但在复杂任务编排方面存在明显不足：缺少对「表格」输出格式的明确承诺，未详细说明数据提取与结构化的具体步骤，也未体现对 browser 工具或 subagent 的编排策略。整体而言，候选输出具备基本的任务理解能力，但在多步骤任务的规划完整性和执行细节上与参考答案存在差距。 【GEMINI】模型表现非常出色。它不仅完美继承了上下文中的关键信息，还能针对用户新增的复杂需求给出具体且具有专业深度的执行计划。通过预判各公司的核心产品型号，模型展示了极高的任务理解能力和信息编排逻辑。 【KIMI】整体而言，模型在上下文连贯性方面表现较好，能够记住并利用先前获取的信息。但在复杂任务编排方面，虽然提出了一个基本的计划，但缺少具体的执行细节，特别是在如何使用subagents或多轮browser动作来完成这个任务方面。

困难难度评测结果

• 得分：84.8 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：

目前进度如下： 1. **文件定位**：已在 `backup_reports/` 目录下找到 `report_v1.pdf` 和 `report_v2.pdf`。 2. **当前状态**：准备开始提取这两份文件的核心结论。 **接下来的具体步骤：** - **提取**：调用 PDF 处理工具读取文件内容，汇总关键汇报点。 - **验证**：使用浏览器插件对提取出的结论进行联网核实，确保信息的时效性和准确性。 - **汇总**：将最终结果整理成网页汇报格式。 我现在就开始提取 PDF 内容，完成后立即向您汇报结论。

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】候选输出在任务编排的完整性和后续步骤规划上表现良好，但在状态汇总的结构化呈现和对异常恢复路径的显性总结方面存在不足。相比参考答案的三段式状态分层（已完成/正在执行/后续计划），候选输出的叙述较为平铺，未能充分突出「权限失败后成功切换备份路径」这一关键恢复成果，且对 subagent 异步任务的状态监控表达不够明确。 【GEMINI】候选输出表现优异。它不仅准确回答了当前的进度，还主动梳理了后续的执行蓝图，体现了对复杂任务链的深度理解。在状态汇总中，虽然没有显式提及“subagent”这个具体术语，但对任务阶段的描述（提取、验证、汇总）与系统预设完全吻合，逻辑清晰且专业。 【KIMI】整体来看，模型在复杂失败场景后能够清晰地向用户同步当前状态，并坚持执行最初的长链任务。在权限失败后，模型迅速找到替代路径并继续执行，展现了优秀的任务编排持久性。同时，模型也能够识别用户的追问并提供详细的进度汇报。总的来说，模型在这两个维度上的表现都很出色，能够很好地满足任务要求。

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