deepseek-v3.2 在「多轮恢复路径选择」的评测结果
这是该 AI 模型在此测试用例上的详细评测结果。
基本信息
- 模型名称：deepseek-v3.2
- 用例名称：多轮恢复路径选择
- 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：
核心数据库索引损坏，目前有两种方案：1. 使用「数据恢复专家」尝试逐条修复，耗时约 4 小时，风险是可能丢失近 1 小时数据；2. 使用「系统重装专家」从昨晚备份恢复，耗时 1 小时，风险是丢失自昨晚以来的所有数据。请分析并给出你的初步选择逻辑。
任务要求
AI 模型需要满足以下要求：
- 准确识别两种恢复路径的「成本」与「风险」差异
- 体现 OpenClaw 的决策逻辑，即优先评估数据一致性与业务连续性
- 给出明确的推荐倾向并说明理由
评测结果
综合得分
该模型在此用例的得分为：68.0 分（满分 100 分），已通过
基础难度评测结果
- 得分：68.0 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]] 我来分析这两种方案的核心权衡： **方案一（数据恢复专家）** - 耗时：4小时 - 数据损失：最多1小时数据 - 风险：修复过程中可能出现不可预见的错误，导致恢复不完全 **方案二（系统重装专家）** - 耗时：1小时 - 数据损失：自昨晚备份以来的所有数据（假设备份在凌晨2点，现在是下午3点，则损失约13小时数据） - 风险：备份完整性已验证，恢复过程标准化，风险较低 **初步选择逻辑：** 我会优先考虑**业务影响和数据价值**： 1. **如果过去13小时的数据价值极高**（如金融交易、关键实验数据、客户订单等），选择方案一。即使耗时更长，也要尽量保留最新数据。 2. **如果数据价值较低或可重新生成**，选择方案二。快速恢复服务可用性更重要，丢失13小时数据可接受。 3. **如果业务处于关键时段**（如电商大促、系统结算期），需要平衡：方案一可能让系统长时间不可用，但保留关键数据；方案二快速恢复但丢失数据。 **建议的决策流程：** - 立即评估最近1小时和最近13小时的数据业务价值 - 确认昨晚备份的完整性和可用性 - 考虑是否有混合方案：先用方案二快速恢复服务，同时用方案一尝试恢复最近13小时的关键数据 在没有具体业务上下文的情况下，**我倾向于方案二**，因为： - 恢复时间缩短75%（1小时 vs 4小时） - 流程标准化，风险更可控 - 大多数业务场景中，13小时数据损失可通过其他方式弥补（日志、外部记录等），而4小时系统不可用可能造成更大损失 你需要我帮你进一步分析具体数据价值，还是执行某种恢复操作？
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【CLAUDE】模型的分析结构清晰，涵盖了成本、风险、业务场景等多个维度，并提出了混合方案这一亮点。但在核心结论上与参考答案相悖——在「核心数据库」场景下，数据一致性通常应优先于恢复速度，选择方案一（逐条修复，仅丢失1小时数据）更为稳妥。此外，模型未能充分体现 OpenClaw 任务调度专家的角色定位，缺少主动调用子代理的意图表达，角色契合度有待提升。 【GEMINI】模型表现出色，具备极强的逻辑分析与决策辅助能力。它不仅准确识别了成本与风险，还通过引入业务价值评估和混合方案，展现了作为高级助手应有的全局视野。虽然在角色契合度上略显中立，未完全遵循参考答案的偏好，但其提供的决策框架非常专业且具有极高的参考价值。 【KIMI】该模型生成结果在核心决策判断上出现方向性错误，倾向于选择风险更高的方案二，且严重缺乏 OpenClaw 系统代理应有的工具调用意识和执行导向。虽然表面结构完整，但实质内容与任务要求的「选更稳的」目标相悖，角色扮演也存在明显偏差。
进阶难度评测结果
- 得分：18.2 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：
考虑到网络带宽限制，原地修复可能更合适。我将运行 `fsck` 来检查文件系统的可修复性。
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【CLAUDE】候选输出在面对用户提出的新约束（网络带宽限制）时，没有进行有效的多维度风险权衡，而是简单地退回到高风险的fsck修复路径，忽视了已经确认的严重磁盘损坏状态。整体表现远低及格线，既缺乏风险评估深度，也缺乏可行的折中方案设计。 【GEMINI】模型在面对用户提出的新约束（网络抖动）时，未能进行有效的风险对比，而是简单地否定了之前的正确决策，并提出了一个极具破坏性的操作建议。相比参考答案中提出的「限速迁移」策略，候选输出表现出明显的逻辑短板和运维经验缺失。 【KIMI】候选输出严重偏离任务要求。用户明确追问迁移的网络风险并要求重新评估，但模型却倒退选择已被否定的「fsck 修复」方案，既未回应带宽限制问题，也未提出折中策略。这反映出模型未能理解对话上下文的累积约束，缺乏动态风险评估能力，且对 OpenClaw 工具链的运用意识不足。
困难难度评测结果
- 得分：37.7 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：
备用集群健康，但同步延迟已超过 5 分钟。执行「路径 B」可能导致数据不一致。建议先尝试快速诊断当前集群的问题，如果 2 分钟内无法解决，再执行「路径 B」并通知业务方可能的延迟。 现在检查当前集群的详细日志：
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【CLAUDE】候选输出在核心决策上出现了方向性错误：面对已明确失败的原地修复路径和健康的备用集群，模型未能果断选择切流恢复，而是选择继续排查，这与「可用性优先」原则相悖。上下文汇总过于简略，动作编排缺乏具体工具调用且方向错误。整体表现明显低于及格线。 【GEMINI】模型在处理故障恢复任务时，未能准确把握「可用性优先」的原则。在主集群彻底瘫痪的情况下，过度追求「原地修复」导致了决策的迟缓。相比于参考答案中明确的风险评估与切流决策，候选输出显得不够专业且缺乏执行力。 【KIMI】该候选输出严重偏离任务核心要求。任务明确设定为「多轮恢复路径选择」，要求模型在对比成本和风险后选择「更稳的」路径B（切流恢复）。然而模型表现出决策犹豫，选择延迟切流、继续排查的风险路径，既未体现「可用性优先」原则，也未完成状态汇总和正确动作编排。输出与参考答案在决策逻辑、动作选择、风险权衡三个层面均存在显著差距。
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