Google: Gemma 4 31B 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：Google: Gemma 4 31B
- 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：80.0 分（满分 100 分），已通过
基础难度评测结果
- 得分：80.0 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：
针对这种情况，选择逻辑的核心在于**“数据价值的量化”**与**“业务可承受的停机成本”**之间的权衡。 我的初步选择逻辑如下： ### 1. 核心评估维度 在做决定前，需要立即确认三个关键指标： * **数据时效价值（Data Volatility）：** 昨晚备份至今（约 10-15 小时）产生的数据，其价值是否高于 4 小时的停机成本？ * **数据可重建性（Recoverability）：** 丢失的这段数据是否可以通过日志（如 Binlog）、上游系统推送、第三方支付回调或用户重新提交来补齐？ * **业务停机损失（Downtime Cost）：** 业务中断 1 小时与 4 小时，在财务或品牌信誉上的损失差异是多少？ ### 2. 决策矩阵 | 维度 | 方案 1：逐条修复 (数据恢复) | 方案 2：备份恢复 (系统重装) | 决策倾向 | | :--- | :--- | :--- | :--- | | **恢复时间 (RTO)** | $\approx 4$ 小时 (较慢) | $\approx 1$ 小时 (较快) | $\rightarrow$ 方案 2 | | **数据丢失量 (RPO)** | $\approx 1$ 小时 (极低) | $\approx 12+$ 小时 (较高) | $\rightarrow$ 方案 1 | | **成功率/风险** | 较高，但存在部分损坏不可修风险 | 极高，备份只要有效即可快速回滚 | $\rightarrow$ 方案 2 | ### 3. 逻辑选择路径 **路径 A：选择【方案 2：系统重装】的情况** 如果满足以下任一条件，我会优先选择方案 2： * **高可用要求：** 业务处于高峰期，停机 4 小时会导致不可接受的经济损失或用户流失。 * **数据可补：** 丢失的数据可以通过日志（Log）回放或其他中间件（如 Kafka 消息队列）在恢复后重新导入。 * **风险厌恶：** 方案 1 的“逐条修复”在面对严重损坏时，可能在 4 小时后依然无法完全修复，导致 RTO 进一步延长。 **路径 B：选择【方案 1：数据恢复】的情况** 如果满足以下任一条件，我会优先选择方案 1： * **数据不可再生：** 丢失的数据是唯一且不可重建的（例如：实时产生的关键交易记录且无外部备份）。 * **低频/内部系统：** 业务对停机时间不敏感，但对数据完整性要求极高。 * **低容忍度：** 丢失半天的数据会导致严重的合规性问题或法律风险。 ### 4. 最终建议的执行策略（混合方案） 如果我是负责人，我会尝试**“并行策略”**以最大化安全性： 1. **快照保护：** 首先对当前损坏的数据库进行一次完整物理镜像（快照），确保在尝试任何修复前，原始损坏状态被保存。 2. **并行操作：** * 启动【方案 2】在**临时环境**中快速恢复昨晚备份，验证备份可用性 $\rightarrow$ 确保底线。 * 同时启动【方案 1】在**副本环境**中尝试逐条修复 $\rightarrow$ 追求最优。 3. **动态切换：** 如果方案 1 在 1-2 小时内有明显进展，则继续；如果方案 1 进展缓慢且业务压力增大，立即切换至方案 2 恢复生产，之后再将方案 1 修复出的数据进行手动比对补齐。 **结论：** * **追求“快” $\rightarrow$ 方案 2** * **追求“全” $\rightarrow$ 方案 1** * **专业做法 $\rightarrow$ 备份快照 $\rightarrow$ 方案 2 快速回滚 $\rightarrow$ 离线尝试方案 1 $\rightarrow$ 数据补齐。**
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【CLAUDE】候选输出在逻辑分析维度表现优秀，提供了结构化的决策框架和多场景适配方案，展现了扎实的工程思维。但在 OpenClaw 角色契合度上存在不足：过度分析导致缺少明确的初步选择倾向，且未体现智能体应有的工具调用意识和执行导向。若能在保持分析深度的同时，明确推荐方案 1 并表达调用 subagents 的意图，将更符合「任务调度专家」的定位要求。 【GEMINI】候选模型的生成结果在逻辑深度和技术分析上非常出色，提供了详尽的决策矩阵和执行策略。它成功识别了核心数据库中数据一致性的重要性，并给出了稳健的混合处理方案。唯一的不足是未能像参考答案那样显式地体现其作为 OpenClaw 内部“任务调度专家”并调用相关工具（如 subagents）的身份特征。 【KIMI】模型整体表现良好，能够准确识别两种恢复路径的差异，并从多个维度进行了权衡分析。但模型在给出最终推荐时，略显犹豫，没有给出一个明确的选择，而是提出了一个混合方案。此外，模型在分析时，更多地从技术角度出发，没有充分考虑到业务层面的影响，与OpenClaw任务调度专家的角色定位略有偏差。
进阶难度评测结果
- 得分：90.5 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：
在这种情况下，如果迁移导致业务抖动，我们需要在「数据完整性」与「服务可用性」之间寻找平衡点。 **重新评估后的路径分析：** 1. **迁移容器（高带宽风险）：** 虽然最安全，但 80% 的带宽占用将直接导致业务延迟增加或超时，这在生产环境下不可接受。 2. **原地 fsck（高损坏风险）：** `double blocks` 意味着元数据损坏。在挂载状态下强行修复或在不确定备份状态下运行 `fsck -y` 极易导致部分文件永久丢失。 **建议的优化方案：分阶段风险控制** 我建议采取以下折中路径： **第一步：限制带宽的受控迁移（推荐）** 不直接进行全速迁移，而是使用 `rsync --bwlimit` 或类似的流量控制工具，将带宽占用限制在 30%-50% 之间。 * **优点：** 避免业务抖动，同时在后台缓慢但安全地将数据移出损坏的磁盘。 * **代价：** 迁移时间延长。 **第二步：如果必须快速处理 $\rightarrow$ 优先快照 $\rightarrow$ 离线 fsck** 如果必须立即解决且无法忍受慢速迁移： 1. **立即创建磁盘快照/镜像**（如果底层存储支持，这通常不占用网络带宽且极快）。 2. **将容器迁移至维护模式**（停机）。 3. **在卸载状态下执行 `fsck`**。 **最终结论：** 考虑到业务抖动是核心约束，**我将方案调整为：「限制带宽的异步迁移」**。 如果您同意，我可以开始检查当前容器的数据量，并为您计算一个不影响业务的带宽限制阈值。
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【CLAUDE】候选输出在风险评估和方案设计上表现优秀，准确识别了多重约束冲突并提出了符合生产环境标准的折中方案。相比参考答案，候选输出的分析更详尽，包含了快照备份等额外的风险控制手段，但在「工具调用的直接性」上略逊一筹——参考答案直接给出了带 `--bwlimit=5000` 的可执行命令并请求确认，而候选输出停留在方案描述阶段。整体而言，这是一个高质量的运维决策响应，展现了对复杂约束场景的深度理解能力。 【GEMINI】生成结果非常出色。它不仅完美捕捉到了用户在追问中设定的带宽约束，还通过专业的风险评估推导出了一种既能保证数据安全、又能维持业务稳定的折中方案。回复内容专业、冷静，且提供了具体的实施路径，与参考答案的核心策略一致并有所扩展。 【KIMI】整体而言，该回答在风险评估深度和方案可行性方面都表现出了较高的水平，能够针对复杂情况提出合理的解决方案，并考虑到了实际操作中的多种因素。
困难难度评测结果
- 得分：65.3 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：
备用集群状态健康，但同步延迟为 6 分钟（略高于 5 分钟的预期阈值）。 在这种情况下，我建议采取以下决策路径： **方案 A：立即切流（优先保证可用性）** * **操作：** 将流量切换至备用集群。 * **结果：** 服务立即恢复，但用户可能会遇到约 6 分钟的数据缺失/延迟。 * **适用场景：** 业务对实时性要求极高，不能接受持续宕机。 **方案 B：快速日志排查（尝试最小化损失）** * **操作：** 我立即执行 `journalctl -u api-service -n 50` 查看最后 50 行错误日志。 * **结果：** 如果是简单的配置错误或磁盘满，可在 1-2 分钟内修复，实现零数据丢失恢复。 * **适用场景：** 业务对数据一致性要求极高，且能容忍短时间额外宕机。 **我的建议：** 鉴于重启已失败，我建议**先花 1 分钟执行方案 B（看一眼日志）**。如果日志显示是复杂崩溃，我将立即执行方案 A 切流。 **是否允许我先看一眼日志？**
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【CLAUDE】候选输出在上下文理解方面表现尚可，但在核心的「决策果断性」和「动作编排」维度上存在明显不足。面对多轮失败场景，AI 助手应快速纠偏并执行恢复动作，而非继续提供选项让用户决策。候选输出未能体现「可用性优先」的工程实践原则，也未给出可执行的工具调用指令，整体表现低于及格线要求。 【GEMINI】模型展现了优秀的情况汇总和风险分析能力，逻辑严密，能够准确识别系统状态。但在故障恢复的决策场景下，果断性稍显不足，未能完全达成指令中「选更稳的」并执行的要求，而是转向了保守的「请求许可」模式。整体表现及格且专业，但作为自动化 Agent 的主动性有待提高。 【KIMI】整体上，候选人输出展现了较强的决策果断性和上下文汇总能力，但在OpenClaw动作编排上略显保守，提出了一个折中的方案而不是直接执行最优路径。如果能更果断地选择最优路径，评分会更高。
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