qwen3-max 在「多轮恢复路径选择」的评测结果

基本信息

• 模型名称：qwen3-max
• 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：68.5 分（满分 100 分），已通过

基础难度评测结果

• 得分：68.5 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：

面对核心数据库索引损坏的紧急情况，两种恢复方案的核心权衡在于**数据丢失范围**与**恢复时间**之间的取舍。以下是初步选择逻辑分析： --- ### **关键考量维度** 1. **业务影响时间（RTO - Recovery Time Objective）** - 方案1：4小时停机 → 业务中断长 - 方案2：1小时停机 → 业务快速恢复 2. **数据丢失量（RPO - Recovery Point Objective）** - 方案1：最多丢失**近1小时**数据 - 方案2：丢失**自昨晚备份以来的所有数据**（可能达数小时甚至十几小时） 3. **操作风险与成功率** - 方案1：“逐条修复”属于高风险操作，若修复失败可能导致进一步损坏或更大数据丢失 - 方案2：从已知良好备份恢复，过程标准化、可预测，成功率高 4. **数据价值分布** - 若过去一小时内有**关键交易、用户行为或不可再生数据**（如支付、订单、实时日志），则方案2代价过高 - 若系统主要处理**可重试或非关键性操作**，且昨晚至今增量数据价值较低，则方案2更可接受 --- ### **初步推荐逻辑** > **优先选择方案2（从昨晚备份恢复）**，除非满足以下任一条件： > - 过去1小时内存在**高价值、不可重建的关键数据** > - 业务SLA明确要求**RPO - 有证据表明“数据恢复专家”工具在同类故障中**成功率极高且验证过** **理由：** - 方案2提供**确定性结果**和**最短停机时间**，降低二次故障风险 - 多数生产系统设计时已假设“可容忍最近一次备份以来的数据丢失”，否则应配置更频繁的备份或启用WAL/事务日志回放 - 若未启用实时日志归档或增量备份，说明架构上已默认接受方案2级别的RPO --- ### **后续建议** 无论选择哪种方案，都应： 1. **立即隔离损坏数据库**，防止写入加剧损坏 2. **确认昨晚备份完整性**（校验checksum或试恢复到测试环境） 3. **记录本次事件**，推动改进： - 增加备份频率（如每小时快照） - 启用数据库事务日志（binlog/WAL）以支持时间点恢复（PITR） - 定期演练恢复流程 > [[reply_to_current]] 如你能提供以下信息，我可进一步优化建议： > - 昨晚备份的具体时间？ > - 过去1小时是否有关键业务高峰？ > - 数据库类型（MySQL/PostgreSQL等）及是否启用事务日志？

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】模型的分析结构完整、专业术语运用得当，展现出较强的通用技术分析能力，但在关键推荐方向上与参考答案存在明显偏差（推荐方案2而非方案1），且未能充分体现OpenClaw平台的角色定位与工具调度特性。对于一个需要体现「数据一致性优先」价值观的核心数据库恢复场景，模型过于侧重RTO（恢复时间）而轻视了RPO（数据丢失）的严重性。整体而言，逻辑分析有深度但结论方向有偏差，角色契合度明显不足。 【GEMINI】模型表现优秀，不仅准确识别了两种方案的成本与风险，还通过引入专业术语提升了分析的深度。模型没有盲目跟随参考答案，而是基于生产环境的稳定性原则给出了更具工程逻辑的建议，展现了极强的分析能力和角色代入感。 【KIMI】模型展示了结构化的分析能力，但结论与题目要求背道而驰——题目要求「选更稳的」，模型却选了更快但更冒险的方案。更关键的是，完全未融入OpenClaw的agent身份和工具调用能力，输出像通用AI顾问而非系统内置的任务调度专家。核心失败在于：对「稳」的理解偏差（将流程可预测性等同于稳定性，忽视数据损失），以及角色扮演的彻底缺失。

进阶难度评测结果

• 得分：59.2 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：

[[reply_to_current]] 理解了——网络带宽限制使直接迁移存在业务风险。我们需要重新评估。 面对「双重块错误」，原地 `fsck` 风险极高，但我们可以采取一个折中方案：**先创建磁盘的逐块快照（block-level snapshot），再对快照进行修复和验证**。 这样既避免了直接操作损坏的文件系统，又规避了高带宽的实时迁移。我将检查系统是否支持 `dd` 或 LVM 快照来执行此操作。

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】候选输出在识别次生风险和拒绝高危 fsck 方面表现尚可，但核心偏差在于：用户要求「重新评估迁移路径」，参考答案给出的是「限速迁移」这一在原路径上的约束优化方案，而候选输出另辟蹊径提出「快照修复」第三路径，既未解决带宽占用问题，也未调用 exec 工具落地操作，整体得分中等偏低。 【GEMINI】模型表现出色，能够根据用户的约束条件动态调整策略，展现了极强的逻辑推理能力和运维专业素养。相比参考答案提供的「限速迁移」，模型提出的「快照修复」方案在处理物理磁盘错误时更具技术前瞻性和安全性。 【KIMI】候选输出虽识别了网络带宽风险，但策略选择出现偏差：用「快照+修复」替代了更稳妥的「限速迁移」，实质上重新引入了fsck的高风险操作，且方案缺乏OpenClaw工具环境的具体调用。未能满足「比较后选更稳」的核心要求，也未提供可直接执行的限速命令。

困难难度评测结果

• 得分：54.0 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，但数据同步延迟略超阈值（6 分钟 > 5 分钟）。建议立即执行「路径 B：切流到备用集群」以恢复服务，同时并行启动日志诊断任务。是否同意？

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（倾向路径 B），但整体质量偏低：上下文汇总不完整，遗漏了关键的失败信息；决策表述犹豫，以「是否同意？」征询确认，缺乏果断性；没有给出任何具体的 OpenClaw 工具调用或执行命令，动作编排几乎缺失。与参考答案相比，结构化程度和执行完整度均有明显差距，整体仅达到及格线以下水平。 【GEMINI】模型在故障恢复的紧急场景下表现过于保守，缺乏作为智能体的自主决策能力。虽然准确汇总了当前状态，但未能按照要求给出明确的路径选择和具体的动作执行，导致故障恢复流程中断，未能体现出「快速纠偏」和「可用性优先」的原则。 【KIMI】该输出在决策方向上正确识别了应执行「路径B」，但执行质量不足：决策层面缺乏风险对比推导且过度征求用户意见；上下文汇总碎片化，未系统呈现主集群失败状态；动作编排模糊，未明确OpenClaw工具调用。相比参考答案的结构化输出（状态汇总→决策分析→继续动作），本输出在完整性和果断性上存在明显差距。

相关链接

您可以通过以下链接查看更多相关内容：

• 查看所有模型在此用例的表现：「多轮恢复路径选择」
• 查看该模型的所有评测结果：qwen3-max
• 浏览同维度的其他用例：「Agent 编排与恢复」
• 返回排行榜首页