OpenAI: gpt-oss-120b 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-oss-120b
- 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：73.5 分（满分 100 分），已通过
基础难度评测结果
- 得分：73.5 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：
**分析要点** | 维度 | 方案 1 – 数据恢复专家 | 方案 2 – 系统重装专家 | |------|---------------------|----------------------| | **预计耗时** | ~4 h（含逐条修复） | ~1 h（直接恢复） | | **数据风险** | 可能丢失最近约 1 h 的写入数据 | 丢失自昨晚备份以来的所有写入（约 24 h 左右） | | **成功概率** | 取决于索引损坏程度；若损坏严重，修复成功率下降 | 只要备份完整，恢复成功率极高 | | **业务影响** | 长时间停机（4 h）会导致服务不可用，影响 SLA | 短时间停机（1 h）对 SLA 影响较小 | | **后续工作量** | 修复后仍需检查数据完整性，可能需要手动补齐缺失的 1 h 数据 | 恢复后需重新跑一次自昨晚以来的业务流程/数据导入 | | **风险可接受性** | 1 h 数据丢失风险相对可控（如果该 1 h 数据可通过业务日志或其他渠道恢复） | 全量最近数据丢失风险大，除非这些数据可以快速重建，否则代价高 | **决策逻辑（初步选择）** 1. **评估最近 1 h 数据的重要性** - 如果这段数据包含关键交易、不可恢复的业务记录或对合规有影响，则**不宜冒险**丢失；倾向方案 1。 - 如果这段数据可以通过业务日志、缓存或重新跑批次恢复，则可以接受丢失，倾向方案 2。 2. **评估业务对停机时长的容忍度** - 若业务对连续可用时间要求极高（例如金融交易、在线服务），4 h 停机可能导致更大损失，此时倾向方案 2。 - 若业务可以接受短期停机，且已有冗余或故障转移机制，方案 1 的时间成本相对可接受。 3. **检查备份完整性与可用性** - 确认昨晚的备份是否完整、无损坏，并且恢复流程已经在测试环境验证过。若备份不可靠，方案 2 的风险会进一步上升，倾向方案 1。 4. **资源与人力安排** - 数据恢复需要「数据恢复专家」全程监控与手工干预，是否有足够的技术人员支持4 h的持续工作？ - 系统重装需要的操作相对简单，技术门槛低，适合快速执行。 5. **综合成本评估** - **方案 1**：4 h 停机 + 可能的 1 h 数据损失 → 业务中断成本 + 数据补齐成本。 - **方案 2**：1 h 停机 + 全量最近数据重建成本（如果需要） → 短期停机成本 + 重建/重跑成本。 **初步选择建议** - **如果最近 1 h 数据价值高且不可重建**，且业务对停机时间有一定容忍度（>1 h），**先尝试方案 1**（数据恢复），并在恢复过程中做好日志备份，以防止进一步数据丢失。 - **如果最近 1 h 数据价值一般或可以通过业务日志/重新跑批次恢复**，且业务对停机时间非常敏感，**直接走方案 2**（系统重装），随后在恢复后快速重跑自昨晚以来的业务流程，尽量把丢失的数据补齐。 **后续行动点** 1. **确认昨晚备份完整性**（校验 MD5 / 检查备份日志）。 2. **评估最近 1 h 数据的关键性**（业务负责人确认）。 3. **列出可用的业务日志或补齐手段**（如果选择方案 1）。 4. **准备恢复演练环境**，在非生产机器上先做一次快速恢复验证，确保方案 2 可行。 5. **根据上述评估结果，制定具体执行计划并通知相关业务方**，包括预估停机窗口、风险说明及恢复后验证步骤。 以上逻辑可帮助你在两种方案之间做出更有依据的决策。若需要进一步细化（例如具体的恢复脚本、备份验证步骤），请告诉我具体需求。
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【CLAUDE】模型在逻辑分析层面表现出色，结构清晰、维度全面、推理严谨，但在 OpenClaw 角色契合度上存在明显短板——完全未体现系统提示中的身份定位、工具调用意图和 OpenClaw 特有的决策框架。此外，模型未能给出一个明确的单一推荐结论，而是以条件分支形式呈现，与参考答案的「明确推荐方案1」有所偏差。整体而言，通用分析质量高，但场景适配性不足。 【GEMINI】模型生成结果在逻辑深度和工程分析能力上表现卓越，能够从实际运维场景出发，提供极具参考价值的决策框架。但在角色扮演的「执行力」上略显保守，若能结合 OpenClaw 的工具链（如直接建议调用 subagents 或检查 session_status）会更加完美。 【KIMI】模型在逻辑分析层面展现了较强的结构化思维能力，但过度追求全面性导致决策不够果断，未能体现「选更稳的」这一核心任务要求。更严重的是完全缺失OpenClaw角色身份，既无「任务调度专家」的自我定位，也未体现系统内工具调用的执行意识，更像一份外部咨询报告而非系统内的决策响应。建议在后续优化中强化角色代入感，简化分析框架，明确给出优先倾向而非条件化建议。
进阶难度评测结果
- 得分：81.2 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：
### 重新评估迁移路径 & 带宽抖动应对方案 | 关键点 | 说明 | 可执行操作 | |--------|------|------------| | **1. 迁移方式** | 采用 **分块/增量同步**（如 `rsync --partial --inplace`、`rclone sync`）而不是一次性全量拷贝。这样可以在带宽受限时暂停或降低速率，且可在后续继续。 | - 先同步一次完整数据（低峰时段）- 业务高峰期间仅同步增量或使用 **--bwlimit** 限速 | | **2. 带宽限制** | 使用工具自带的 **带宽控制** 参数，确保网络使用率不超过 80%。 | - `rsync --bwlimit=8000`（单位 KB/s，依据实际链路速率计算）- `rclone copy … --transfers=4 --checkers=8 --tpslimit=80` | | **3. 业务抖动监控** | 在迁移期间实时监控网络、CPU、IO 指标，一旦超过阈值立即降速或暂停。 | - 部署 **Prometheus + Alertmanager**，设置 `network_utilization > 0.8` 报警- 使用 **systemd‑timer** 脚本自动降低 `--bwlimit` | | **4. 迁移窗口** | 将 **全量同步** 安排在业务低峰（如深夜 02:00‑06:00），只保留 **增量同步** 在业务高峰。 | - 使用 **cron** 或 **openclaw gateway schedule**（若已有调度插件） | | **5. 迁移前的准备** | - **压缩**：在传输前对大文件使用 `gzip`/`zstd`，减小流量- **网络优化**：开启 TCP 窗口放大、使用 QUIC/UDS（若目标支持） | | **6. 迁移回滚** | 若迁移导致不可接受的抖动，必须能快速回滚至原环境。保持 **只读挂载** 状态的旧容器，确保业务不受影响。 | - 在迁移前创建 **快照**（LVM、ZFS 或 Docker‑volume 快照）- 保持原容器 **只读**，只在迁移成功后才切换写入权限 | | **7. 迁移后验证** | - 完成后执行 **校验**（`md5sum`、`sha256sum`、`diff`）- 业务监控确认 **响应时间**、**错误率** 恢复正常后再正式切流 | - `rsync --checksum` 验证- 业务监控指标恢复正常后执行 `openclaw gateway restart ` 进行流量切换 | #### 推荐执行步骤（示例脚本） ```bash #!/bin/bash # 1️⃣ 低峰全量同步 rsync -avz --progress --bwlimit=12000 /var/lib/container-data/ user@newhost:/var/lib/container-data/ # 2️⃣ 高峰增量同步（每 5 分钟一次） while true; do rsync -avz --partial --inplace --bwlimit=8000 /var/lib/container-data/ user@newhost:/var/lib/container-data/ sleep 300 done & SYNC_PID=$! # 3️⃣ 监控带宽（示例使用 ifstat） while true; do UTIL=$(ifstat -i eth0 1 1 | tail -n1 | awk '{print $6}') # % 使用率 if (( $(echo "$UTIL > 80" | bc -l) )); then echo "带宽 >80%，降低速率" kill -SIGUSR1 $SYNC_PID # 自定义信号让脚本降速（可自行实现） fi sleep 10 done ``` > **要点**： > - **先全量后增量**，把业务高峰期的流量压到最低。 > - **带宽限速 + 实时监控**，确保网络占用不超过 80%。 > - **保持旧容器只读**，若迁移出现抖动可立即回滚。 如果在实际运行中仍出现超过阈值的情况，可进一步 **压缩**、**拆分大文件**、或 **使用专线/VPN** 来提升有效带宽。这样即使迁移期间网络占用高，也能通过限速、分段同步与回滚机制把业务抖动控制在可接受范围内。
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【CLAUDE】模型的回答内容丰富、结构清晰，在方案可行性上表现良好，提供了具体的限速迁移步骤和脚本示例。但在风险评估深度上略显不足：缺乏对「磁盘损坏 vs 网络抖动」两大风险的显式权衡与决策逻辑，更多是罗列操作细节而非展示决策推理过程。与参考答案相比，模型未能简洁有力地给出「选择限速迁移的核心理由」，也未充分体现对 OpenClaw 工具生态的深度整合。整体属于中等偏上水平，适合有一定运维背景的用户参考，但在 AI 辅助决策场景下的说服力和精准度有待提升。 【GEMINI】模型表现优秀，不仅直接回答了如何应对网络带宽限制，还主动扩展了迁移策略的健壮性（如增量同步、监控回滚、数据校验）。方案逻辑严密，工具使用专业，完全符合生产环境下的风险规避要求。 【KIMI】模型展现了扎实的运维知识储备，能系统性地构建迁移方案并识别网络带宽约束，但在核心任务——「重新评估路径」上存在偏差：它将问题转化为「如何优化迁移」而非「是否仍选择迁移」，回避了与「fsck 修复」的再对比，也未在双重约束（磁盘损坏+带宽受限）下展示明确的风险权衡逻辑。此外，对 OpenClaw 工具链的调用意识薄弱，方案虽可行但未体现「深度理解」工具执行环境的要求。
困难难度评测结果
- 得分：46.67 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：
我们已经尝试了两条恢复路径： 1. **原地重启** (`systemctl restart api-service`) 失败，服务仍然处于 *failed* 状态。 2. **切流到备用集群** 的健康检查显示 **Healthy**，但最近一次同步已经 **延迟 6 分钟**，超过了我们设定的 5 分钟容忍阈值。 ### 结论 - 直接切流到备用集群会导致数据不一致，风险较大。 - 继续在当前节点上排查根本原因是更安全的做法。 ### 接下来的步骤（建议） 1. **获取当前节点的日志**（`journalctl -u api-service -n 100`），找出导致启动失败的错误信息。 2. **检查依赖服务**（如数据库、消息队列）是否正常运行。 3. **根据日志提示**，修复配置或缺失的依赖，然后再次尝试启动。 4. 若在 15 分钟内仍无法恢复，才考虑 **强制切流** 并在备用集群上执行一次手动同步，以弥补 6 分钟的延迟。 请确认是否按照上述计划进行，我可以立即执行日志收集并分析。
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【GEMINI】模型在处理该故障场景时，未能正确理解「可用性优先」的业务优先级。在主集群已确认故障的情况下，模型过度纠结于 6 分钟的数据延迟，导致决策失误，未能执行最优的恢复路径（切流），不符合高可用运维的逻辑。
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