qwen3-14b 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：qwen3-14b
- 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：73.2 分（满分 100 分），已通过
基础难度评测结果
- 得分：73.2 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：
[[reply_to_current]] 初步选择逻辑如下： **优先选择方案1（数据恢复专家）**，核心依据是「数据损失量级」的差异： - 方案1风险：丢失**最近1小时**数据（假设当前为T0，备份时间为T-12） - 方案2风险：丢失**最近12小时**数据（T-12到T0） **关键决策点**： 1. **数据时效性**：若业务数据具有强时间敏感性（如交易流水、实时监控），应优先方案1以保留更多近期数据 2. **恢复时效性**：若系统需在1小时内恢复可用性（如核心业务系统），方案2的快速恢复优势显著 3. **备份可信度**：需确认昨晚备份的完整性（是否包含关键数据变更） **建议行动**： - 立即执行方案1的逐条修复（启动数据恢复专家） - 并行执行方案2的预演：验证备份文件的可恢复性 - 若方案1在2小时内未完成，可切换至方案2的快速恢复 此策略在控制最大数据损失（1小时）与保障系统可用性间取得平衡。
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【CLAUDE】候选输出的逻辑分析结构合理，最终推荐方向与参考答案一致（方案1），但在分析深度上偏向条件性讨论而非果断的价值判断，且完全缺乏 OpenClaw 角色定位的体现——未以「任务调度专家」身份发言，未触发平台工具调用。整体而言逻辑部分中规中矩，角色契合度明显不足，是主要失分点。 【GEMINI】模型表现优秀，不仅完成了对成本与风险的深度分析，还超越了简单的二选一，提出了更具实操价值的并行处理策略。逻辑清晰，决策依据充分，完全符合 OpenClaw 任务调度专家的角色定位。 【KIMI】模型在基础逻辑分析上表现尚可，能够识别成本-风险权衡框架，但存在关键事实假设错误（T-12）和策略逻辑矛盾。更严重的是未能融入OpenClaw角色身份，既未调用subagents工具，也未体现调度专家的决策权威性，反而给出摇摆不定的双轨建议，与参考答案中「明确选择方案1并准备调用数据恢复专家」的果断风格差距明显。
进阶难度评测结果
- 得分：75.2 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：
若迁移时网络带宽超限导致业务抖动，可采取以下分层应对策略： 1. **流量整形** 使用 `tc` 工具对迁移流量实施带宽限制（如 `tc qdisc add ... rate 70mbit`），确保预留 30% 带宽给业务流量，避免完全阻塞。 2. **分段迁移** 将容器数据拆分为「关键业务数据」与「非实时数据」两部分： - **优先迁移**：仅迁移当前业务所需的核心数据卷（通过 `docker cp` 或 `rsync --exclude` 实现），快速完成关键路径重建； - **异步迁移**：非实时数据通过压缩（`pigz -9`）+ 智能断点续传（`rsync --partial`）在低峰期完成，降低瞬时带宽压力。 3. **多路径冗余** 若存在多网卡/多路由路径，可通过 `ip route` 配置策略路由，将迁移流量导向带宽充足的次要链路（需确认网络设备支持 ECMP 或类似机制）。 4. **临时扩容** 若业务抖动不可接受，可临时申请带宽扩容（如联系云服务商临时升级带宽）或启用 CDN 缓存层缓解源站压力。 5. **风险权衡** 若上述措施仍无法满足要求，应回退至「受控 fsck」： - 先执行 `fsck -n` 检查文件系统一致性，确认无结构性损坏； - 仅对「双块错误」所在的 inode 进行隔离修复（`debugfs -w` 手动处理），避免全盘扫描引发的 I/O 冲突； - 修复后监控 `iostat -x` 的 %util 指标，确保磁盘负载可控。 建议优先执行 **流量整形+分段迁移**，若仍无法满足 SLA 再启动风险评估流程。
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【CLAUDE】候选回答整体质量中等偏上，覆盖了关键的风险点和技术手段，方案内容丰富且有一定深度。主要不足在于：①风险对比的核心结论不够突出，决策逻辑不如参考答案清晰；②方案过于发散，缺少明确的优先执行路径和用户确认环节；③未体现对 OpenClaw 工具链（如 exec 调用）的具体使用，与系统上下文结合不够紧密。总体而言是一份合格但不够精准的运维建议回答。 【GEMINI】模型在面对多重约束条件时，展现了极强的逻辑分析能力。它没有陷入单一的「迁移」或「修复」二选一困境，而是通过技术手段（流量整形、分段迁移）将矛盾化解，方案既专业又具备灵活性，完全符合 OpenClaw 运维场景下的高标准要求。 【KIMI】候选输出展现了一定的技术广度，列举了多种运维手段，但偏离了题目核心要求：在「磁盘损坏」与「网络抖动」双重约束下做出明确的折中决策。输出缺乏清晰的风险对比结论，方案堆砌且包含自相矛盾的回退路径，未能像参考答案那样给出「限速迁移」这一单一、可执行的决策。对 OpenClaw 工具环境的理解停留在通用 Linux 命令层面，未体现对 `exec` 等特定工具的针对性运用。
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：
备用集群健康状态确认通过，数据延迟为6分钟。建议执行「路径 B：切流到备用集群」以恢复服务可用性。此操作将引入最大5分钟的数据延迟窗口，但可确保业务连续性。是否现在执行切换？
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【CLAUDE】候选输出方向判断正确（选择切流路径 B），对备用集群状态也有所呈现，但整体表现偏弱：核心问题在于以询问用户「是否现在执行」代替自主决策与工具调用，既缺乏果断性，又完全缺失 OpenClaw 工具链的实际编排动作。参考答案展示了「状态汇总→风险对比→明确决策→立即执行命令→启动复盘子智能体」的完整闭环，候选输出仅完成了前两步的部分内容，后续执行链条断裂，整体质量不及预期。 【GEMINI】模型在分析现状和对比风险方面表现合格，能够识别出最优路径。但在执行层面表现较为保守，未充分利用 OpenClaw 的工具链能力进行自动化的故障恢复，导致响应不够高效。 【KIMI】候选输出未能达到及格标准。主要问题包括：决策不够果断（以疑问句结尾而非直接执行）、上下文汇总严重缺失（遗漏主集群失败状态）、完全缺乏 OpenClaw 动作编排（未提及任何具体工具调用）。与参考答案相比，候选输出更像是一个初步建议而非完整的决策执行方案，未能体现「多轮恢复路径选择」任务所要求的快速纠偏能力和主动动作编排能力。
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