OpenAI: gpt-oss-20b 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-20b
- 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：64.75 分（满分 100 分），已通过
基础难度评测结果
- 得分：64.75 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：
**初步决策逻辑框架** | 维度 | 方案 1：数据恢复专家 | 方案 2：系统重装专家 | |------|----------------------|----------------------| | **操作时长** | ~ 4 h | ~ 1 h | | **数据损失风险** | 近 1 h 数据 | 所有自昨晚以来的数据 | | **业务停机时长** | 取决于恢复进度（≈ 4 h） | 约 1 h（加上重装后验证） | | **恢复后一致性** | 逐条修复 → 可能有细粒度错误 | 完整回滚 → 低错误率 | | **对现有系统的影响** | 只修复索引，其他功能保持 | 需重装/重启，可能触发配置/依赖问题 | | **可用备份** | 需要现有数据库副本进行比对 | 需要完整的系统镜像/数据库备份 | | **成本/资源** | 需要高技能专家，耗时长 | 需要快速部署资源，成本相对低 | --- ### 1. 业务影响评估 1. **数据重要性** - 近 1 h 的业务数据（交易、日志、用户状态）在系统中占多大比例？ - 是否可以通过其他渠道（如日志、缓存、第三方服务）恢复或推算？ 2. **停机容忍度** - 业务是否允许 4 h 的停机？ - 1 h 的停机相对可接受吗？ 3. **恢复时间目标（RTO）** - 业务对恢复时间的严格度：RTO < 4 h 还是 < 1 h？ 4. **数据恢复策略** - 是否已有“增量备份”或“快照”可用于补齐近 1 h 的缺失？ --- ### 2. 风险权衡 | 风险 | 方案 1 | 方案 2 | |------|--------|--------| | **数据完整性** | 可能丢失 1 h 数据，恢复过程可能引入细粒度错误 | 失去自昨晚以来全部数据，恢复后一致性高 | | **系统可用性** | 4 h 业务停机 | 1 h 业务停机 | | **操作难度** | 需高技术水平，过程不确定 | 较简单，过程可预测 | --- ### 3. 初步决策建议 1. **如果业务可以接受 4 h 的停机** 并且 **近 1 h 的数据损失** 对业务影响可被补偿（例如有日志、缓存或可手工补全），**优先选择方案 1**。 - 优点：保留昨晚以来的大部分数据，恢复后业务可继续从上一次完整状态恢复。 - 缺点：停机时间长，恢复过程不确定。 2. **如果业务对停机时间极度敏感**，或 **近 1 h 的数据无法补偿**（如关键交易、实时监控数据等），**考虑方案 2**。 - 通过快速重装可在 1 h 内恢复服务，后续可通过增量恢复补齐自昨晚以来的数据（若有可用增量/快照）。 - 需要确认系统重装后所有依赖、配置、微服务能快速恢复。 3. **成本/资源平衡** - 若组织内部已有高水平的数据恢复专家，方案 1 的成本可接受； - 若缺乏此类专家或项目资源紧张，方案 2 的可预测性和低技术门槛更有优势。 --- ### 4. 决策流程示例（可在会议/工单中使用） 1. **收集业务影响** → 评估 1 h 数据损失 vs. 失去自昨晚所有数据。 2. **评估停机容忍度** → 确认是否能接受 4 h 还是必须 < 1 h。 3. **检查备份可用性** → 是否有可用于增量恢复的快照或日志。 4. **决策** → 基于①‑③，选择方案 1 或 2。 5. **制定恢复计划** → 预留足够资源、沟通停机窗口、制定补偿方案。 --- **结论**： - **若业务对 4 h 停机可接受且 1 h 数据损失可补偿**，优先走 **方案 1（数据恢复专家）**。 - **若业务对停机极度敏感或 1 h 数据不可补偿**，则选择 **方案 2（系统重装专家）**，并在恢复后利用增量备份补齐丢失的数据。 此逻辑可根据具体业务成本、备份策略和技术资源进一步微调。
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【CLAUDE】候选输出在分析框架的完整性上表现尚可，提供了结构化的对比表格和多维度考量，但存在两个核心缺陷：一是未给出明确的推荐倾向，将决策以条件句形式推回给用户，缺乏决断性；二是完全忽视了 OpenClaw 任务调度专家的角色定位，没有任何平台特有的身份声明或工具调用意图。在紧急数据库恢复场景中，一个优秀的 AI 助手应当基于已知信息（1小时 vs 整日数据损失）给出明确建议，而非提供开放式的决策框架。 【GEMINI】模型在逻辑分析和风险评估方面表现卓越，构建的决策矩阵非常专业且具有实操价值。但在角色契合度上，模型表现得更像是一个外部顾问，而非 OpenClaw 内部的「任务调度专家」。虽然分析全面，但缺乏对具体执行路径的果断建议，略逊于参考答案的直接性。 【KIMI】候选输出构建了看似专业的分析框架，但实质上回避了题目要求的核心决策任务。作为任务调度专家，应在明确比较后给出坚定选择（方案1），而非提供条件式的两难建议。更严重的是，输出完全脱离了OpenClaw的运行时环境和角色设定，未体现任何工具调用意识或agent协作思维，更像是一份通用的IT咨询报告而非嵌入式助手的实时响应。建议在核心数据库场景下优先保障数据一致性，明确调用subagents执行修复，并避免引入题目未提供的假设选项。
进阶难度评测结果
- 得分：84.75 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：
### 评估 | 路径 | 主要风险 | 适用情况 | 解决方案 | |------|----------|----------|----------| | **迁移容器** | 网络带宽占用 >80% → 业务抖动 | 业务峰值期、带宽有限 | 1. **限速迁移**：使用 `tc` 或 `rsync --bwlimit`/`scp -l` 限制传输速率。2. **分批迁移**：先迁移最小/最关键容器，后续再迁移剩余。3. **离线迁移**：先将镜像/容器导出到本地磁盘，然后在低峰期通过局域网或光纤传输。4. **调度迁移**：在网络使用最低峰期（如深夜）执行。 | | **fsck 修复** | 可能导致文件系统进一步损坏或需要重启 | 磁盘错误严重、业务对网络带宽要求高 | 1. **安全挂载**：先以只读方式挂载文件系统。2. **离线修复**：在停机窗口或低峰期执行 `fsck -f`。3. **备份校验**：在修复前做完整备份，修复后验证一致性。 | ### 推荐方案 1. **先检查网络使用** ```bash # 查看当前网络利用率 iftop -t -s 10 # 或使用 nload, iptraf 等 ``` - 如果当前已接近或超过 80%，请 **启动限速**。 2. **限速迁移**（示例） ```bash # 例：将容器镜像 tar 通过 scp 限速 10MB/s docker save myimage | pv -L 10m | scp -C -o CompressionLevel=9 -l 8000 user@target:/tmp/myimage.tar ``` - `pv -L` 限制传输速率。 - `-l 8000` 让 scp 限速 8000kbps（约 10MB/s）。 3. **分批迁移** - 先迁移业务核心容器，确认无抖动后再迁移其余。 4. **若限速后仍不可接受** - 暂停迁移，改为 **fsck 修复**： ```bash # 1. 停止相关服务 systemctl stop myservice # 2. 只读挂载 mount -o remount,ro /dev/sdX1 / # 3. 运行 fsck fsck -f /dev/sdX1 # 4. 如需重装，重启后重新挂载 mount -o remount,rw /dev/sdX1 / ``` 5. **监控与回滚** - 迁移期间持续监控业务指标。 - 如出现抖动，立即停止迁移，回滚至快照或备份。 --- **结论**： - **首选**：在低峰期或通过限速、分批方式进行容器迁移。 - **若网络不可控**：改为在停机窗口执行 `fsck`，并配合完整备份与验证。 请根据当前网络使用情况决定下一步，并告知我是否需要执行限速迁移的具体命令或继续进行 `fsck` 方案。
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，在风险识别、方案对比和可操作性方面均有较好表现。相比参考答案，候选输出更为详尽，提供了多种限速迁移方案和具体命令，但在决策立场上略显模糊——参考答案明确「放弃高风险fsck修复」并给出单一清晰的推荐路径，而候选输出将fsck作为并列备选，可能在实际场景中造成决策困惑。此外，候选输出对OpenClaw工具执行环境的结合不够紧密，未体现对exec等工具的深度运用。总体而言，这是一个信息量丰富、运维常识扎实的回答，适合有经验的运维人员参考，但在决策清晰度上有提升空间。 【KIMI】候选输出在风险识别层面表现良好，能够识别网络带宽这一次生风险并提出限速等缓解措施，但在关键决策点上不够果断——未能明确排除高风险的fsck修复方案，而是将其作为条件备选，这与题目要求的「比较成本和风险后选更稳的」存在差距。此外，输出形式过于冗长（表格+多步骤），未充分利用OpenClaw的agent工具执行环境，也缺乏明确的策略命名和用户确认交互。整体而言，输出具备基本的运维知识，但在决策果断性、环境适配性和交互规范性上均有提升空间。 【GEMINI】模型表现出色，不仅准确回应了用户关于「网络带宽占用」的顾虑，还通过结构化的方式提供了多维度的折中方案。模型对 OpenClaw 环境的理解到位，建议的操作逻辑严谨，体现了专业的运维决策能力。
困难难度评测结果
- 得分：55.0 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：
备用集群当前已健康，最近 6 分钟同步，延迟在可接受范围内。建议先切流到备用集群，以保证服务不中断。完成后再对主节点进行排查修复。需要我帮你执行切流操作吗？
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【CLAUDE】候选输出方向基本正确（识别备用集群健康、建议切流），但在三个核心维度上均有明显不足：决策不够果断（以询问结尾而非直接执行）、上下文汇总不完整（缺少主集群失败状态的明确陈述和风险量化对比）、完全缺乏 OpenClaw 工具调用和动作编排。整体表现低于及格线，在生产故障恢复场景中不够可靠。 【KIMI】模型基本把握了「切流恢复」的正确方向，但在执行层面过于保守被动，未体现OpenClaw助手应有的果断决策和主动执行风格。上下文汇总不完整，风险对比分析缺失，动作编排停留在询问层面而非直接执行，与参考答案的结构化输出（状态汇总-决策分析-继续动作）差距明显。 【GEMINI】模型在故障恢复场景下表现较为被动。虽然识别出了备用集群的可用性，但未能体现出「快速纠偏」的智能体特质，不仅缺乏对风险的深度量化分析，且在动作编排上过度依赖用户确认，未能利用工具链直接解决问题。
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