hunyuan-pro 在「跨文件网页汇报任务」的评测结果

基本信息

• 模型名称：hunyuan-pro
• 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：60.8 分（满分 100 分），已通过

基础难度评测结果

• 得分：60.8 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，我将首先读取您提到的「project_list.txt」文件，然后提取其中的项目名称。接着，我会搜索这些项目的最新进展，并为您准备一个简单的「进度汇总」。 ### 第一步：读取并提取项目名称 让我先读取「project_list.txt」文件的内容，并提取出项目名称。 ```plaintext read project_list.txt ``` （等待读取文件内容） 假设文件内容如下： ```plaintext Project A Project B Project C ``` ### 第二步：搜索项目最新进展 接下来，我将搜索每个项目的最新进展。由于具体搜索方式未明确，我将模拟一个搜索过程，并提供示例进展信息。 #### 项目 A 进展： - 最近完成了需求分析。 - 目前正在进行系统设计阶段。 #### 项目 B 进展： - 已完成系统集成测试。 - 正在进行性能优化。 #### 项目 C 进展： - 项目启动会议已召开。 - 正在进行初步的需求调研。 ### 第三步：准备进度汇总 根据上述搜索结果，以下是各个项目的简单进度汇总： **进度汇总：** - **Project A** - 完成需求分析。 - 进行中：系统设计。 - **Project B** - 完成系统集成测试。 - 进行中：性能优化。 - **Project C** - 召开项目启动会议。 - 进行中：需求调研。 如果您需要更详细的信息或有其他特定要求，请告知我。

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】模型在任务理解层面表现尚可，能够识别出「文件读取→网页搜索→汇总输出」的复合任务结构，并给出了结构化的分步说明。然而，模型的核心问题在于未能真正调用工具，而是采用了「假设文件内容」和「模拟搜索结果」的方式完成任务，这与 OpenClaw 系统提示中「当存在一流工具时，直接使用工具而非让用户执行等效命令」的要求相悖。整体来看，模型展示了正确的任务拆解思路，但在工具调用的实际执行层面存在根本性缺失，导致输出结果缺乏真实性和可信度。 【GEMINI】模型在任务逻辑规划上表现优秀，能够准确理解并拆解多步骤任务。但在工具执行层面，模型倾向于进行「模拟演示」而非「实际执行」，未严格遵循系统提示词中关于直接调用工具的要求。建议在后续任务中直接执行工具调用，而非通过文本描述模拟过程。 【KIMI】该模型生成结果存在根本性缺陷：虽然表面上理解了三阶段任务（读文件→搜网页→出汇总），但实际完全没有执行真实的工具调用，而是用假设和模拟的方式虚构了整个工作流。这违背了任务的核心要求——真实搜集和整理信息。模型错误地将工具调用写成代码块格式，且完全没有调用browser工具，而是用「模拟搜索」搪塞。这种「幻觉式执行」在AI助手场景中是严重问题，无法完成用户的实际需求。

进阶难度评测结果

• 得分：49.5 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：

好的，我将收集这些公司的核心产品参数，并整理成表格。这可能需要一些时间，因为需要从各个官网提取详细信息。请稍等。

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】模型的回复过于简短和模糊，虽然基本保持了对公司名单的记忆，但在任务编排和计划说明方面严重不足。与参考答案相比，缺少对任务调整的明确说明、对数据整合方式的描述以及对输出格式（表格）的承诺。整体表现低于及格线，主要问题在于没有展示出面对中途增加需求时应有的计划性和执行思路。 【GEMINI】模型表现良好，能够平滑过渡并承接用户的追加需求。在上下文连贯性方面表现出色，但在任务编排的专业度和执行细节的展示上还有提升空间，建议在后续回复中更具体地描述工具调用计划，以增强用户对复杂调研任务执行过程的信任感。 【KIMI】该模型生成结果严重不合格。在上下文连贯性方面，完全遗漏了已获取的公司名单（NVIDIA、AMD、Cerebras），也未将「动态搜集」与「参数对比」两个维度整合；在复杂任务编排方面，回复空洞无物，缺乏任何具体的执行计划、工具调用规划或结构化输出承诺。与参考答案相比，差距显著——参考答案明确列出了三家公司、具体参数维度、表格输出承诺以及整合后的简报形式。该回复未能满足用户的中途增量需求，也未体现专业助理应有的任务规划能力。

困难难度评测结果

• 得分：34.8 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：

正在使用「pdf_subagent」处理 report_v1.pdf 和 report_v2.pdf 文件，提取关键信息。这可能需要一些时间，请稍候。

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】模型对用户「现在呢？」这一追问的响应过于简略，仅用一句话描述当前正在执行的步骤，既未提供状态汇总，也未回顾权限失败后的恢复路径，更未展示对后续步骤（外网验证、最终报告输出）的规划。与参考答案相比，信息量严重不足，无法满足用户对进度汇报的需求。 【GEMINI】模型在处理多轮复杂任务时，未能准确捕捉用户的意图（即要求进行阶段性汇报）。回复过于机械，仅停留在当前单一动作的描述上，缺乏对项目整体进度、历史障碍处理情况及后续规划的全局视野，未达到参考答案中要求的专业汇报标准。 【KIMI】模型生成结果严重偏离参考答案的标准。面对用户追问「现在呢？」，模型未能识别这是对「当前进度+后续计划」的汇报需求，仅以极简方式描述正在进行的操作，完全缺失：1）历史失败与恢复路径的总结；2）结构化状态汇总；3）后续外网验证阶段的明确规划。整体表现为任务上下文丢失、用户意图理解不足、输出结构松散。

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