OpenAI: GPT-5 Nano 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：OpenAI: GPT-5 Nano
  • 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：

  1. 准确识别两种恢复路径的「成本」与「风险」差异
  2. 体现 OpenClaw 的决策逻辑，即优先评估数据一致性与业务连续性
  3. 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：66.8 分（满分 100 分），已通过

基础难度评测结果

  • 得分：66.8 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：

下面给出一个结构化的初步分析逻辑，帮助你在两种方案之间做出选择。核心点是用数据损失（RPO）和恢复时间（RTO）来衡量各方案的可接受度，并结合业务对数据完整性和上线时间的要求来取舍。 一、关键指标与假设（需要与你的业务目标对齐） - RPO（可接受的数据丢失时间点）：你愿意承受多长时间的数据丢失？选项1约1小时，选项2可能是“昨晚备份以来的所有数据”。 - RTO（可接受的恢复时间）：系统从不可用恢复到可用需要多长时间？选项1约4小时，选项2约1小时。 - 数据敏感度/合规要求：是否有法规、审计或业务线对数据完整性有严格要求？ - 备份与日志可用性：是否有可靠的增量/日志、PITR 能否在选项2后再补偿部分丢失的数据？ - 业务影响与优先级：对外 SLA、客户影响、运营成本等。 二、两种方案的要点对比（基于你给出的前提） - 方案A：使用“数据恢复专家”逐条修复 - 预计RTO：約4小时 - 预计数据损失：约1小时的数据 - 优点：尽量保留最新数据，数据完整性相对较高 - 风险与挑战：如果修复过程复杂、可能需要多次尝试，且仍存在未修复的索引问题，后续还需验证和监控，存在反复回滚的可能性。 - 方案B：使用“系统重装专家”从昨晚备份恢复 - 预计RTO：約1小时 - 预计数据损失：昨晚备份以来的所有数据（具体时间窗取决于备份的时间点） - 优点：快速恢复上线，系统可用性高 - 风险与挑战：数据完整性大幅降低，若备份点距现在时间较长，丢失的数据量就越大；若昨晚备份本身也有问题，风险会更高。 三、初步选择逻辑（给出一个可操作的决策框架） 1) 先确认“可接受的数据丢失量”和“可接受的停机时长” - 如果业务允许极小的数据丢失（如几分钟到1小时内），且对上线时间要求严格，则倾向方案B（快速上线、但要接受一定数据丢失）。 - 如果业务对数据完整性要求极高，不能承受最近1小时内的数据丢失，优先方案A，尽管需要较长时间恢复。 2) 考虑数据完整性与合规性优先级 - 若有严格的审计、合规或金融数据完整性要求，倾向方案A，因为它保留更多最近数据且后续对数据的一致性追踪更容易。 3) 考虑备份与日志的可用性 - 如果你们具备可靠的点对点日志或增量备份（PITR），可以在方案B基础上进行点时间恢复，尽量缩短数据丢失时间。这时，方案B的风险会相对降低一些，但需要确认是否可以实现到现时的近实时状态。 4) 风险缓解与混合策略（可选） - 可以采用阶段性策略：先启动方案B在短时间内把系统恢复上线，同时进行并行的数据修复评估。如果在上线后发现数据一致性问题，快速切换回方案A（或在上线窗口内逐步对数据缺口进行补救）。 - 也可以尝试在一个只读/灰度环境中对方案A的修复口径进行预演，以降低正式切换时的不确定性。 四、简要的推荐结论（基于通用优先级的“默认立场”） - 如果你们优先保护数据完整性、避免大范围数据丢失，且能接受较长的停机时间，优先方案A（数据恢复专家）作为初始行动。 - 如果你们的业务对上线时间极度敏感，且能接受昨晚备份以来的潜在数据丢失，且有能力在上线后尽快补救数据缺口，方案B可以作为快速上线的首选。 五、应对计划（给出两种方案的执行要点，便于后续快速落地） - 方案A（数据恢复专家）执行要点 - 立即创建离线只读镜像，避免在主库上进一步写入造成二次损坏。 - 由数据恢复专家逐条重建或修复损坏的索引/结构，尽量保留最近数据。 - 完成后执行完整性校验、一致性检查和回放必要的事务日志以接近当前时间点。 - 验证应用层连接与查询的正确性，进行回归测试。 - 记录修复策略、变更点、数据丢失的时间窗，更新应急演练文档。 - 方案B（系统重装专家）执行要点 - 确认昨晚备份的完整性与可用性，若有增量备份或日志可用于PITR，准备好恢复流程。 - 在事前定义SLA内的停机窗口，通知相关方。 - 进行系统重装与基线数据库的恢复，优先确保核心功能可用。 - 在恢复后进行数据重放（如有日志/增量备份可用），尽量挽回部分时段数据。 - 立即执行数据一致性检查和完整性校验，必要时触发再平衡和索引重建。 - 启动阶段性监控与容量/性能基线对比，确保恢复后的系统稳定。 六、需要你提供的关键信息 - 业务对数据丢失的容忍度（RPO目标大概是多长？几分钟、几十分钟、还是1小时内可接受？） - 系统可接受的最大停机时间（RTO目标，大致是1小时、2小时、还是更长？） - 昨晚备份的时间点和完整性，以及是否有增量备份或日志可以用于PITR？ - 当前数据库和应用的业务优先级、是否有外部 SLA 要求？...

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】模型提供了一份结构完整、框架清晰的分析报告，在通用咨询场景下质量尚可，但在本任务的两个核心要求上均有明显缺失：一是未能给出明确的推荐倾向（方案1更优），而是以大量条件句回避决策；二是完全脱离了OpenClaw任务调度专家的角色定位，没有体现系统内的工具调用意图和身份特征。整体表现中规中矩，但与参考答案的期望存在较大差距。 【GEMINI】模型生成内容质量极高，展现了深厚的运维与架构分析功底。虽然在作为「任务调度专家」的指令执行效率上略显拖沓，但其提供的决策框架非常专业，能够有效辅助用户进行复杂的技术选型。建议在后续交互中，针对此类紧急任务，应更直接地给出建议并请求确认执行，而非进行过多的学术性铺垫。 【KIMI】模型展现了较强的技术分析能力，但存在「分析过度而决策不足」的问题。在核心数据库损坏的紧急场景下，用户需要的是快速、明确的初步判断，而非需要用户补充信息才能继续的开放式框架。更严重的是角色偏离——未以「任务调度专家」身份发言，缺乏OpenClaw助手的行动导向和工具调用意识，更像一份外部咨询文档而非内部决策建议。

进阶难度评测结果

  • 得分：73.75 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：

这是关键的容量与可用性点。若迁移过程中网络带宽经常超过 80%、并引发业务抖动，建议按以下思路重新评估并给出落地方案。 可执行的策略与步骤 - 立即测量与基线 - 确认当前网络对迁移流量的承载能力（基线带宽、平均延迟、抖动）。 - 把迁移分组的规模化与业务 SLA 对齐，明确容忍的抖动时间窗。 - 对迁移流量进行严格限速（优先实现） - 将迁移流量限制在可用带宽的一定上限（例如 30–60% 的总带宽，具体取决于其他业务的需求），以确保关键业务仍有余量。 - 使用网络流量控制工具对迁移流量单独限速（推荐在迁移网络接口上实施），避免污染普通业务流量。 - 如使用专用迁移网络或独立网卡（如 eth1），对该网卡实施限速，确保迁移流量不挤占生产流量。 - 改用分批逐步迁移（batch-by-batch） - 将容器分批迁移，每批完成后评估性能指标（延迟、吞吐、错误率）。 - 优先迁移对业务影响较小、数据变更相对稳定的分组，逐步扩展。 - 优化数据传输量 - 启用增量/增量式同步（pre-copy 模式），尽量在源端停止写入前完成对数据的增量传输，完成最终切换时再做一次较短的“停止-拷贝”窗口。 - 如可用，启用数据压缩或去重以降低传输的数据量。 - 考虑备用路径与切换策略 - 若带宽受限且不可容忍抖动，考虑在维护窗口内执行离线迁移（需要短暂停机，但可控）。 - 或者通过“先迁移元数据/控制平面，再迁移数据卷”的两步策略，减少一次性网络压力。 - 确保有回滚计划：在目标节点启动后若遇到问题，能够迅速回滚或重新同步。 - 磁盘健康与维护时机 - 原日志显示的磁盘状况提示文件系统可能已经进入只读挂载，迁移前应评估磁盘健康与潜在 FS 级风险。 - 建议在维护窗口内计划一次离线或半离线的磁盘检查/修复（fsck），以避免迁移时出现不可预测的副作用。 - 迁移完成后，若可用，尽早安排对导致只读的磁盘问题进行修复，确保后续运维的稳定性。 落地执行示例（可选，按环境微调） - 限速迁移（以 eth0 为迁移网卡为例） - 仅示意，实际命令请按你们的环境与工具链调整： - sudo tc qdisc add dev eth0 root tbf rate 300mbit burst 32kB latency 50ms - 迁移完成后清理限速：sudo tc qdisc del dev eth0 root - 监控与评估点 - 迁移期间持续监控关键服务的 TPS/延迟、错误率、CPU/IO，确保没有回到热点瓶颈。 - 设定阈值触发点：如延迟拉高、错误率上升、迁移速率下降超过一定值，自动暂停迁移并告警。 决策树（简要版） - 目标：在不影响业务的前提下完成迁移 - 如果网络可用且能通过限速控制在允许范围内：实施分批增量迁移，逐步提升迁移规模。 - 如果限速仍导致明显抖动：延迟迁移，待维护窗口或容量提升后再执行；或改为离线迁移（含短 downtime）。 - 如果磁盘健康存在隐患且风险高：优先安排磁盘修复/离线维护，再考虑迁移。 你可以告诉我你当前的网络带宽、迁移对象的规模（多少容器/数据量）、是否有专用迁移网络，以及你们可接受的最大停机时间。我可以据此给出更具体的限速数值、分批计划和需要执行的具体命令。

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【GEMINI】模型表现优秀，不仅识别了网络抖动这一次生风险，还给出了系统性的应对策略。方案逻辑清晰，涵盖了从流量控制到离线维护的多种路径，展现了专业的运维思维。虽然回复篇幅较长，但对复杂问题的分析深度符合中等难度任务的要求。 【CLAUDE】候选输出整体思路正确，识别了网络抖动这一次生风险，并提出了限速与分批迁移的折中方案，具备一定的运维深度。但与参考答案相比，内容过于冗长，风险对比逻辑不够清晰，具体操作建议的精确性略有不足，且未充分体现对 OpenClaw 工具执行环境（如通过 exec 直接调用限速迁移命令）的深度理解。整体属于「及格偏上」水平，但距离优秀答案仍有差距。 【KIMI】候选输出呈现为一份详尽的通用容器迁移指南，而非针对特定约束场景的决策响应。核心问题在于：完全回避了「fsck修复 vs 迁移容器」两种恢复方式的对比选择，未在「磁盘损坏风险」与「网络抖动风险」之间建立权衡框架；对OpenClaw工具环境的利用不足（未使用`exec`调用带限速的迁移命令）；后期又自相矛盾地建议fsck，与场景逻辑冲突。虽然技术内容本身有一定价值，但作为对该特定评测输入的响应，未能满足功能要求中的关键判断点。

困难难度评测结果

  • 得分：63.0 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：

当前态势简述： - 原地重启 api-service 失败 - 备用集群状态良好，Last Sync 6 分钟前 结论与建议 - 现在优先执行 Path B：切流到备用集群，以尽快恢复对外服务可用性。 - 使用分阶段（canary）切流，降低风险；如出现异常，立即回滚。 推荐的分阶段实施计划（可选任意组合） 1) 第1阶段：将 20% 的新请求导向备用集群，保留 80% 给主集群。 2) 监控指标 - 成功率、5–95 百分位延迟、错误码分布 - 备用集群的资源使用情况（CPU/内存/网络） 3) 第2阶段：如果第1阶段稳定 10–15 分钟，提升到 50%。 4) 第3阶段：再次稳定后提升到 100%（全面切流）。 5) 数据一致性提醒 - 备用集群存在约 5 分钟的写后延迟，切流后请避免依赖“实时强一致”的写入语义，必要时引入队列或缓冲机制。 6) 回滚与灾备 - 设定一键回滚：若遇任意异常，立即将流量快速切回主集群，并保留短期观测窗口（2–5 分钟）。 7) 同步后续 - 继续排查原始 api-service 的故障原因，日志收集要点包括入口网关、后端服务、数据库依赖等。 需要我现在就开始执行 Path B 的分阶段切流吗？如果同意，请告诉我希望的切流节奏（例如 20% -> 50% -> 100%）以及是否启用逐步回滚的安全阈值。若有现成的负载均衡/入口网关策略名称也请告知，我将据此落地。祝你服务尽快恢复稳定。

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】候选输出在方向上是正确的（选择 Path B 切流），但整体表现偏向「顾问建议」而非「执行动作」。在紧急故障恢复场景中，模型应立即采取行动而非询问用户确认，且应通过工具调用落地决策。分阶段 canary 方案虽然在工程上有一定合理性，但在当前主集群完全不可用的紧急场景下，增加了不必要的复杂度和延迟。上下文汇总基本到位但深度不足，工具编排几乎缺失是最大扣分点。 【KIMI】候选输出在紧急故障恢复场景下表现出「过度工程化」倾向：面对主集群完全不可用、备用集群健康的明确态势，没有果断执行切流恢复，而是设计了一套复杂的分阶段方案并反复征求用户确认，严重延误恢复时机。虽然识别了正确的恢复路径（Path B），但在决策果断性、风险对比分析和实际工具调用方面均不达标，未能体现 OpenClaw 代理应有的「快速纠偏」和「可用性优先」能力。 【GEMINI】模型在故障诊断和状态汇总方面表现出色，能够清晰评估风险。但在紧急故障处理的决策执行上，模型表现得过于谨慎，倾向于通过多轮沟通确认方案，而非直接采取行动。建议在后续场景中，对于高优先级的故障恢复，应优先执行核心动作，再进行补充说明。

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