mimo-v2-pro 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：mimo-v2-pro
- 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：
## 数据库索引损坏 — 方案分析 ### 先明确关键变量 在做选择前，需要确认几个事实（这些会直接改变结论）： | 问题 | 影响 | |------|------| | **自昨晚备份至今，过了多久？** | 如果仅 2-3 小时，方案 2 丢失的数据量可能与方案 1 的"近 1 小时"差距不大 | | **期间有多少写入量？** | 高写入场景下，"自昨晚以来的数据"可能远大于 1 小时的量 | | **数据是否有其他来源可重建？** | 如日志、消息队列、从库等，丢失不等于永久消失 | | **业务当前是否完全停摆？** | 4 小时 vs 1 小时的停机时间本身也是成本 | --- ### 选择逻辑框架 ``` 如果 (备份以来的数据量大 且 无法从其他途径重建) → 倾向方案 1（逐条修复） 理由：多花 3 小时，但保住更多数据 否则如果 (备份以来的数据量小 或 可重建) → 倾向方案 2（备份恢复） 理由：1 小时恢复，损失可控，风险更确定 ``` ### 我的初步倾向：**方案 2（备份恢复）** 理由： 1. **风险确定性**：方案 2 的风险边界清晰——丢多少数据是已知的；方案 1 的"逐条修复"存在修复过程中发现更深层损坏的不确定性 2. **时间成本**：多出的 3 小时停机本身可能造成比数据丢失更大的业务影响 3. **可对冲**：备份恢复后，可以用 binlog / WAL 做增量回放，实际数据损失可能远小于"自昨晚以来全部丢失" ### 但我会先做一件事再执行 > **在执行任何方案前，先对当前损坏的数据库做一份物理快照。** 这样即使选了方案 2，方案 1 的修复机会仍然保留——万一备份本身也有问题，还有后路。 --- 需要我针对你的具体数据量和业务场景进一步细化判断吗？
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层面有一定质量，提出了多维度的权衡框架和保底策略，但最终推荐方向与参考答案相反（选择了风险更高、数据损失更大的方案 2），且依赖了题目未给出的假设条件（binlog 可用）。在 OpenClaw 角色契合度方面，完全缺失任务调度专家的身份表达和工具调用意图，与系统设定脱节明显。整体属于「分析有余、定位不足、结论偏差」的输出。 【GEMINI】模型在逻辑分析和风险评估方面表现出色，特别是提出的「物理快照」方案极具工程实践价值。虽然在角色执行上略显保守，未完全贴合「任务调度专家」的果断决策风格，但整体输出质量极高，展现了优秀的复杂问题处理能力。 【KIMI】候选输出在形式上构建了完整的分析框架，但实质判断与任务要求背道而驰。核心失误在于：将「风险确定性」等同于「更稳」，选择了数据丢失更大的方案2，违背了「优先数据一致性」的OpenClaw决策逻辑。角色表现上，模型过度谨慎、反向求证、回避工具调用，未能体现任务调度专家应有的决断力和执行力。物理快照建议更是暴露了非OpenClaw原生的操作思维。
进阶难度评测结果
- 得分：82.5 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：
很好的考量。让我重新评估： ## 修正后的评估 | 方案 | 风险 | 缓解措施 | |------|------|----------| | **fsck 修复** | double block 错误较严重，修复时可能丢失数据块 | 仅适用于非关键数据卷 | | **全速迁移** | 带宽打满，业务抖动 | — | | **限速迁移** | 迁移时间延长 | `rsync --bwlimit` 或 `tc` 限流 | | **本地迁移** | 无网络开销 | 若有其他健康磁盘，先迁至本地 | ## 建议：混合策略 1. **先快照**：对故障卷做只读快照，保留现场 2. **限速迁移关键容器**：带宽限制在 50%，分批迁移 3. **非关键数据尝试 fsck**：在快照保护下修复，可接受丢失 需要我检查当前是否有其他健康磁盘可用，或者直接配置限速迁移脚本？
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【CLAUDE】候选输出整体质量较高，能够识别次生风险并提出结构化的折中方案，表格对比清晰，工具引用准确。与参考答案相比，主要差距在于：限速参数建议偏宽松（50% vs 30%），以及对 fsck 高风险的论证不够充分。但整体思路正确，方案可行性强，达到了较好的运维决策水准。 【GEMINI】模型表现出色，能够根据用户提出的「网络带宽限制」这一约束条件，迅速调整策略并提供多维度的解决方案。相比参考答案，模型通过表格化展示和引入快照机制，展现了更强的系统性思维和运维经验。 【KIMI】模型能够识别次生风险并提出限速思路，基本满足任务核心要求。但存在过度扩展问题：引入未验证的本地磁盘假设、拆分过细的混合策略、以及不够精确的带宽控制目标，导致方案复杂度和执行不确定性增加。建议在约束条件下保持决策聚焦，避免为展示全面性而稀释核心方案的可操作性。
困难难度评测结果
- 得分：47.0 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：
**当前状态汇总：** | 项目 | 状态 | |------|------| | 主集群 | ❌ Failed，重启失败 | | 备用集群 | ✅ Healthy | | 备用集群同步延迟 | 6 分钟（略超 5 分钟阈值） | --- **可选路径：** - **路径 B：切流到备用集群** — 服务可快速恢复，但可能丢失最近 6 分钟的数据 - **路径 C：深入排查主集群** — 保留完整数据，但耗时不确定 6 分钟延迟略超阈值，但差距不大。需要你确认： 1. **接受 6 分钟数据丢失，直接切流？** 2. **还是先花几分钟排查主集群根因？**
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【CLAUDE】候选输出在信息汇总方面表现尚可，但核心问题在于未能做出明确决策并推进执行。任务明确要求模型「比较成本和风险后选更稳的」，但候选输出将决策权完全交还用户，既未给出风险权重的明确判断，也未编排任何 OpenClaw 工具调用动作。这与参考答案中果断选择路径 B 并立即执行切流命令的表现差距显著，整体得分偏低。 【GEMINI】模型在处理故障场景时，未能展现出预期的专业性和主动性。作为 AI 助手，在明确的故障路径选择任务中，模型应基于风险评估做出决策并执行，而非将决策权转嫁给用户。此外，模型完全缺失了后续的动作编排，导致任务未能达成闭环。 【KIMI】候选输出在上下文汇总层面表现尚可，但在核心决策能力和动作编排层面存在重大缺陷。最关键的问题是违背了「多轮恢复路径选择」任务的核心要求——模型应「比较成本和风险后选更稳的」，而非将决策责任转移给用户。输出未体现 OpenClaw 作为自主代理的决策能力，也未调用任何工具推进恢复动作，整体表现未达及格水平。
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