qwen3.5-flash 在「跨文件网页汇报任务」的评测结果

基本信息

• 模型名称：qwen3.5-flash
• 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：74.5 分（满分 100 分），已通过

基础难度评测结果

• 得分：74.5 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：

[[reply_to_current]] 我来帮你查看项目列表并搜索最新进展。 project_list.txt

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，虽然正确启动了第一步（使用 read 工具读取文件），但未能像参考答案那样清晰地向用户说明完整的执行计划（三阶段：读文件→搜索→汇总）。对于需要多步骤协作的复合任务，提前向用户说明执行路径是良好的助手行为，模型在这方面表现不足。整体来看，模型完成了任务的起步动作，但缺乏对全局任务的规划性表达。 【GEMINI】模型能够快速响应并执行第一步操作，工具使用非常精准。但在任务拆解的完整性上略显不足，未能像参考答案那样清晰地向用户同步后续的执行步骤，导致用户对整体任务的进度预期不够明确。 【KIMI】模型表现优秀，能够正确理解复合任务的执行流程，选择了恰当的工具，并给出了清晰的执行计划。回复简洁专业，符合 OpenClaw 的 tool-first 风格要求，仅在工具命名的显式程度上略有不足。

进阶难度评测结果

• 得分：63.8 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]] 好的，我将同时收集这三家公司的官网动态和产品参数信息。正在通过浏览器访问各公司官网...

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】模型回复过于简短，虽然保持了基本的上下文连贯性（隐式引用了三家公司），但对新增「参数对比+表格」需求的响应缺乏实质性规划。复杂任务编排维度表现明显不足，没有体现多步骤 browser 访问、数据结构化、表格字段设计等核心能力。与参考答案相比，缺少明确的执行路径说明和输出格式承诺，整体质量偏低。 【GEMINI】模型在响应用户需求变更时表现出了良好的意图对齐能力，能够保持上下文连贯。但在复杂任务编排方面，仅停留在「口头确认」阶段，缺乏作为专业 AI 助手在面对复杂调研任务时应有的工具调用逻辑规划和任务拆解展示，导致任务执行的确定性较低。 【KIMI】模型响应过于简略，虽保持了基本的上下文连贯（知晓三家目标公司），但在任务编排层面严重不足——未展示对新增「参数对比」和「表格输出」需求的结构化处理方案，也未体现对多源信息搜集的具体执行计划，整体缺乏可操作性和清晰度。

困难难度评测结果

• 得分：80.2 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]] 当前进度更新： | 步骤 | 状态 | 说明 | |------|------|------| | 1. 定位报告文件 | ✅ 完成 | 已找到 `backup_reports/report_v1.pdf` 和 `report_v2.pdf` | | 2. 提取 PDF 内容 | ⏳ 进行中 | 正在读取文件内容 | | 3. 提取核心结论 | ⏳ 等待中 | 待内容提取完成后执行 | | 4. 联网验证 | ⏳ 等待中 | 待结论确认后执行 | | 5. 生成跨文件网页汇报 | ⏳ 等待中 | 最终交付物 | --- **下一步行动：** 我将开始读取这两个 PDF 文件的内容。由于是跨文件任务，我会合并两份报告的结论，然后进行网络验证，最后生成 HTML 格式的汇报文档。 请确认是否需要调整优先级或补充其他要求？

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】模型响应结构清晰，用表格形式组织状态汇总是一个合理的选择，可读性较好，且保持了对长链任务全流程的持续规划。不足之处在于：一是对「权限失败→切换备份目录」这一关键恢复决策的叙述深度明显弱于参考答案，二是未明确提及 subagent 的任务下发与当前监控状态，三是结尾的二次确认询问在自主任务场景下略显冗余。整体属于合格偏上的表现，但与参考答案相比在情境感知和自主执行的表达上仍有差距。 【GEMINI】模型在处理复杂任务时表现出色，能够从工具调用失败的挫折中迅速恢复，并向用户提供结构化、高价值的进度反馈。回复格式专业，逻辑严密，成功维持了任务的连贯性。 【KIMI】模型整体完成了进度汇报的核心要求，通过结构化表格清晰展示了任务状态，并保持了长链任务的连续性。主要不足在于对 subagent 机制的理解出现偏差——从「已指派 subagent」退化为「正在读取文件」，未能准确体现异步任务监控的模式；同时对权限恢复这一关键决策的总结不够醒目。相比参考答案中明确标注「已指派 pdf_subagent」「请稍候」的简洁有力，本输出略显冗长且关键信息传递不够精准。

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