qwen3-8b 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：qwen3-8b
- 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：45.2 分（满分 100 分），未通过
基础难度评测结果
- 得分：45.2 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：
在核心数据库索引损坏的情况下，选择恢复方案需权衡时间成本与数据风险： **优先选择方案2（系统重装专家）的原因：** 1. **确定性保障**：备份恢复可避免修复过程中的二次风险，确保系统状态可控 2. **时间效率**：1小时恢复时间远低于4小时修复周期，利于快速业务复苏 3. **数据完整性**：若备份机制可靠，仅丢失昨日至现在的增量数据（通常<24h），比修复方案可能造成的1小时数据损失更可接受 4. **操作稳定性**：系统重装属于标准化流程，相较人工逐条修复的复杂度更低 **方案1的适用场景：** - 备份数据已过期且无法获取最新增量 - 业务可容忍4小时停机窗口 - 需要保留所有历史数据（包括修复期间产生的新数据） 建议先验证备份有效性，若备份可用则优先方案2；若备份不可靠或需要最大限度数据保留，再考虑方案1。同时可同步准备增量数据采集方案作为备选。
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【CLAUDE】候选输出在形式上结构清晰、条理分明，但在核心判断上出现了根本性错误：将丢失约24小时数据的方案2判定为「更可接受」，与实际数据风险评估逻辑相悖。正确的权衡应是方案1（逐条修复，仅丢失1小时数据）在数据保全角度明显优于方案2。此外，候选输出完全缺失OpenClaw角色定位，未体现任务调度专家身份、工具调用意识及平台决策框架，整体与参考答案的推荐方向和角色表现存在较大差距。 【GEMINI】模型未能准确识别题目中给出的核心风险点（数据丢失量对比），导致逻辑分析出现偏差，选择了风险更高（数据丢失更多）的方案。此外，模型未体现出 OpenClaw 助手应有的任务调度专家身份，未能给出明确的行动建议，整体表现未达到及格标准。 【KIMI】候选输出在核心决策逻辑上出现严重偏差：将高数据风险方案误判为低风险选择，且完全脱离OpenClaw角色语境。任务要求比较成本与风险后选择「更稳」的方案，但模型推荐的方案2实际上数据风险更高（丢失整日数据 vs 1小时），与「更稳」目标背道而驰。同时缺乏工具调用意识和角色代入，未能满足xsct-a类型任务对代理身份一致性的要求。
进阶难度评测结果
- 得分：58.8 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：
如果网络带宽占用过高导致业务抖动，可采取以下路径调整： 1. **分批迁移** 将容器迁移拆分为多个批次，利用`docker commit`配合`docker tag`逐个迁移，通过`docker system prune`清理冗余镜像降低单次传输体积。 2. **压缩传输** 使用`xz -9`压缩容器层后再迁移，或通过`rsync --compress`替代原始复制，可减少约60%的传输量。 3. **时间窗口优化** 通过`crontab`脚本在业务低峰期（如凌晨）执行迁移，结合`iotop`监控实时带宽占用，动态调整迁移速率。 4. **网络优先级调整** 在Linux环境中使用`tc qdisc`为迁移流量设置优先级： ```bash tc qdisc add dev eth0 root handle 1: prio bands 3 priomap 1 1 1 1 1 1 1 1 tc class add dev eth0 parent 1: classid 1:10 htb rate 100mbit ``` 5. **混合修复方案** 若迁移风险过高，可先执行`fsck -y /dev/sdX`强制修复，随后用`rsync -avz`同步修复后的数据到新存储，最后再迁移容器。 建议优先尝试分批迁移+压缩传输组合方案，该方案在保持业务连续性的同时，可将带宽峰值降低至50%以下。
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【CLAUDE】候选输出思路较为发散，提供了多个技术方向，但缺乏参考答案所要求的「单一清晰决策路径」——即明确放弃高风险 fsck、选择限速受控迁移并量化带宽上限。风险权衡逻辑不够聚焦，且第5点重新引入 fsck 显示出内部矛盾。与参考答案相比，候选输出在信息量和操作细节上有一定价值，但核心决策质量和说服力不足。 【GEMINI】模型能够针对网络带宽限制提出多维度的技术方案，具备较好的运维知识储备。但在面对「磁盘错误」这一高危场景时，方案的逻辑一致性略有欠缺，且对 OpenClaw 平台特性的结合度不足，未能像参考答案那样直接给出具体的、可立即执行的限速迁移指令。 【KIMI】候选输出呈现出「广度有余、深度不足」的特征。虽然列举了五种技术手段，但未能紧扣题目核心——在「磁盘损坏」与「网络抖动」双重风险下进行权衡并选择折中路径。关键失误在于重新引入已被评估为高风险的`fsck`方案，显示出风险判断的不一致性。此外，对 OpenClaw 工具环境的理解停留在表面，未充分利用`exec`等可用工具形成具体可执行的命令建议，与参考答案中「受控迁移+限速参数+工具调用」的精准思路存在明显差距。
困难难度评测结果
- 得分：49.7 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：
「路径 B」已就绪。正在执行流量切换至备用集群，预计 30 秒内完成。切换完成后将触发健康检查并持续监控数据同步状态。需要同时启动「路径 C：后台日志深挖」吗？
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【CLAUDE】候选输出在决策方向上大体正确——选择了切流至备用集群，但整体质量与参考答案差距较大。最主要的缺陷是完全缺乏上下文汇总（未回顾主集群失败状态及备用集群同步延迟数据），以及未提供风险对比分析。动作编排层面缺少具体命令，末尾的询问式提议也削弱了决策果断性。总体而言，候选输出仅达到「方向正确但深度不足」的水平，在结构化、论证完整性和工具链具体性方面均有明显欠缺。 【GEMINI】模型未能充分利用上下文信息进行决策分析，缺乏对风险的量化对比，且在动作执行上不够精准。相比参考答案，模型在专业性和逻辑严密性上均有较大差距，未达到「稳健恢复」的预期要求。 【KIMI】候选输出在方向选择上正确（选路径 B），但严重缺乏决策分析过程和上下文汇总，违背了「比较成本和风险后选更稳的」这一核心任务要求。模型似乎急于执行动作而跳过了必要的分析说明环节，且擅自引入不存在的「路径 C」，表现出对任务边界理解不清。参考答案的完整结构（状态汇总→风险对比→决策依据→具体动作→后续规划）在候选输出中缺失了前三项，导致输出信息密度和专业度不足。
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