Google: Gemma 4 26B A4B 在「typing 状态异常」的评测结果

基本信息

• 模型名称：Google: Gemma 4 26B A4B
• 用例名称：typing 状态异常
• 测试类型：xsct-a
• 评测维度：渠道连接与消息路由

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：

为什么我的 Telegram Bot 在思考时不显示「typing」状态？我该检查哪个配置文件？

任务要求

AI 模型需要满足以下要求：

1. 准确指出负责渠道配置的文件路径，通常为「config/channels.yaml」或对应的环境变量
2. 明确提到「send_typing_action」或类似的布尔开关配置项
3. 解释该状态是由 OpenClaw 核心调度还是由具体 Channel 驱动

评测结果

综合得分

该模型在此用例的得分为：37.5 分（满分 100 分），未通过

基础难度评测结果

• 得分：37.5 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：

Telegram Bot 在发送消息前不显示 “typing...” 状态，通常是因为你**没有主动调用 `sendChatAction` 方法**。 与一些高级的消息平台不同，Telegram 的 Bot API **不会**在你调用 `sendMessage` 时自动触发“正在输入”状态。你需要显式地告诉 Telegram 服务器：“我现在正在准备消息，请向用户展示正在输入的状态”。 以下是详细的排查步骤和检查方向： ### 1. 核心原因：缺少 `sendChatAction` 调用 在你的代码逻辑中，当 Bot 接收到指令并进入“思考/处理”阶段时，你必须先发送一个 `sendChatAction` 请求，类型设置为 `typing`。 **逻辑流程应该是：** 1. 接收到用户消息 (`onMessage`)。 2. **立即调用 `sendChatAction(chat_id, action='typing')`**。 3. 执行耗时的思考/计算/API 调用逻辑。 4. 调用 `sendMessage` 发送最终结果。 ### 2. 我该检查哪个配置文件/代码位置？ 由于不同的编程语言和框架实现方式不同，你需要检查以下位置： #### A. 如果你使用的是 Python (python-telegram-bot 库) 检查你的 `CommandHandler` 或 `MessageHandler` 函数内部。 * **错误做法：** 直接 `await context.bot.send_message(...)`。 * **正确做法：** ```python async def handle_message(update, context): # 1. 开启 typing 状态 await context.bot.send_chat_action(chat_id=update.effective_chat.id, action="typing") # 2. 模拟耗时思考 await asyncio.sleep(3) # 3. 发送消息 await context.bot.send_message(chat_id=update.effective_chat.id, text="这是我的思考结果") ``` #### B. 如果你使用的是 Node.js (Telegraf 框架) 检查你的中间件或路由处理函数。 * **正确做法：** ```javascript bot.on('text', async (ctx) => { // 1. 开启 typing await ctx.sendChatAction('typing'); // 2. 模拟思考 await new Promise(resolve => setTimeout(resolve, 3000)); // 3. 发送消息 await ctx.reply('这是我的思考结果'); }); ``` #### C. 如果你使用的是封装好的 AI Bot 框架 (如 LangChain 或自定义封装) 检查你的 **`Agent` 逻辑层** 或 **`Message Handler` 配置文件**。 * 查找是否有类似 `show_typing_status: true` 的配置项。 * 如果是自定义框架，检查处理 `on_message` 事件的基类方法，看它是否漏掉了 `send_chat_action` 的调用。 ### 3. 其他可能导致失效的原因 如果你的代码里已经写了 `sendChatAction` 但依然不显示，请检查以下几点： 1. **状态持续时间过短**：`typing` 状态在 Telegram 客户端通常只会维持约 **5 秒**。如果你的思考过程长达 30 秒，你需要使用定时器或在思考过程中多次重新发送 `sendChatAction` 来“续命”。 2. **异步阻塞 (Blocking)**：如果你使用的是同步代码（如 Python 的 `time.sleep()` 而不是 `asyncio.sleep()`），程序会卡死在当前线程，导致 `sendChatAction` 发出的请求可能还没来得及被服务器处理，或者由于网络 IO 被阻塞导致显示异常。 3. **权限问题**：虽然极少见，但请确保你的 Bot Token 是正确的，且没有被限制发送特定类型的 Action（通常 Bot 默认拥有此权限）。 4. **网络延迟**：如果你的 Bot 服务器到 Telegram 服务器的延迟极高，`sendChatAction` 的指令到达太晚，用户可能感知不到。 ### 总结检查清单 1. [ ] 代码中是否显式调用了...

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】候选答案存在严重的上下文理解偏差。用户明确处于 OpenClaw 框架环境中（System Prompt 已说明「You are a personal assistant running inside OpenClaw」），问题的核心是框架层面的配置管理，而非底层 API 调用实现。参考答案正确指向了 OpenClaw 的「config/channels.yaml」配置文件和「send_typing_action」开关，这是框架用户应该检查的配置入口。候选答案却将其当作通用的 Telegram Bot 开发问题，提供了大量代码级实现细节，这些内容对于使用 OpenClaw 框架的用户来说是不必要且误导性的——用户不需要手动编写 sendChatAction 调用，而是应该通过修改框架配置来启用该功能。这反映出答案者未能正确识别技术栈和问题层次，导致答案虽然在通用场景下具有一定技术价值，但在本评测场景中几乎完全不适用。 【GEMINI】生成结果未能识别任务的特定上下文（OpenClaw 系统），将一个系统配置定位问题误处理为了通用的编程开发咨询。其提供的配置文件名和字段名（如 show_typing_status）均属于主观臆测，与 EVAL_BLOB 中的唯一事实来源（参考答案）严重偏离。尽管作为通用的技术科普质量尚可，但在本次特定任务评测中属于严重跑题。 【KIMI】候选人输出在逻辑清晰度方面表现较好，提供了详细的排查步骤和解决方案。但在配置定位准确性方面完全不符合要求，没有提及任何配置文件路径或相关配置项。整体而言，候选人输出在技术逻辑方面较为清晰，但在定位具体配置文件方面存在明显不足。

进阶难度评测结果

• 得分：67.5 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：

既然 `continuous` 会导致停不下来，而 `once` 又会让长回复显得太突兀，最理想的折中方案是使用 **「周期性脉冲 (Periodic Pulse)」** 策略。 即：**不是无休止地一直发，也不是只发一次，而是在回复期间每隔一定时间（例如 5-10 秒）发送一次 typing 信号。** 你可以尝试将配置修改为如下逻辑（如果你的代码框架支持参数化配置）： ### 建议的配置修改方案 你可以尝试将 `typing_strategy` 修改为一个支持间隔的模式（假设你的后端支持，或者我们需要通过代码实现）： ```yaml discord: enabled: true token: "OTI..." # 方案 A: 如果你的框架支持 interval 模式 typing_strategy: periodic typing_interval: 5 # 每 5 秒发送一次，既能保持“正在输入”状态，又不会因为单一长连接挂起而导致状态无法清除 keep_alive_typing: false # 既然是周期性的，就不需要“始终保持”了 ``` ### 如果你的框架不支持 `periodic` 模式，你需要修改代码逻辑： 如果你有权限修改处理 Discord 消息的 Python/JS 代码，请按以下逻辑重构： 1. **不要使用 `while True` 的死循环**来发送 typing 信号。 2. **使用异步定时器**：在生成文本的 `async` 函数中，启动一个后台任务（Background Task）。 3. **逻辑如下**： * 当回复开始时，启动一个 `while is_generating:` 的循环。 * 循环内执行 `await discord_client.typing()`。 * 然后 `await asyncio.sleep(5)`。 * **关键点**：当生成任务结束（无论成功还是抛出异常），必须显式地 `is_generating = False` 或者取消该后台任务。 **这样做的优点：** * **用户体验**：用户每隔几秒看到一次“正在输入”，知道 Bot 还在努力工作。 * **稳定性**：由于是基于定时器的，即使生成过程很长，只要任务结束，循环就会自然终止，不会出现“话讲完了还在输入”的尴尬情况。 **你需要我帮你检查一下具体的处理逻辑代码吗？如果是的话，请告诉我处理 Discord Typing 信号对应的文件路径。**

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】候选输出在问题诊断和方向性建议上基本正确，识别出了周期性发送 typing 信号的核心思路，但在 OpenClaw 框架的具体配置参数、工具使用和日志排查方面存在明显不足。特别是缺少「typing_timeout」安全机制的说明，以及未指导用户通过日志验证配置效果，导致方案的完整性和可操作性打了折扣。候选输出后半部分转向代码实现细节，虽有技术深度但偏离了配置层面的直接解决路径，且对 OpenClaw 框架本身的理解不够精准 【GEMINI】模型能够较好地理解用户需求并给出逻辑正确的折中方案（周期性发送信号）。但在专业性深度上稍有欠缺，未能识别并解释关键的安全参数（typing_timeout）以及提供具体的日志排查路径，这在 OpenClaw 的配置场景下是重要的运维环节。 【KIMI】该方案较好地解决了用户面临的长回复状态维持与自动结束的平衡问题，提出的周期性脉冲策略既避免了'一直显示'也解决了'只闪一下'的问题，符合用户需求。同时对配置文件参数的含义进行了一定程度的解释，给出了具体的配置示例。但对'typing_timeout'机制的解释不够深入，总体而言是一个针对性强、可操作性较高的解决方案。

困难难度评测结果

• 得分：40.5 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：

由于我刚才只是在分析原因，还没有执行修复操作，目前问题仍然存在。 我现在的计划是： 1. **检查 `config/secrets/matrix_token.json`**：确认当前的 Token 内容以及它对应的用户 ID。 2. **尝试重新获取/更新 Token**：如果配置文件中包含刷新逻辑或凭据，我会尝试触发更新。 3. **验证连接**：使用新的 Token 测试是否能解决 `M_FORBIDDEN` 错误。 我先读取一下 token 配置文件看看情况。 thought call:read{file: 'config/secrets/matrix_token.json'}

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】候选输出在面对复杂故障时表现出明显的排查深度不足。虽然正确识别了 Token 失效这一初步问题，但未能理解对话上下文中「Token 已修复」的隐含前提（用户问「现在呢？」暗示前一步已完成），导致重复低层次操作而非深入网络层和协议层。参考答案展示了从 Nginx 配置（PUT 方法限制、proxy_pass 路径）到 Matrix 权限（Power Level）再到调试模式的完整排查链，而候选输出仅停留在读取配置文件阶段，未体现对 Matrix 协议特性（typing 状态的独立 PUT 请求）和复合故障场景的理解。整体评分反映了其在复杂技术问题诊断中的局限性。 【GEMINI】模型在本次任务中表现较差。作为 AI 评测专家，我发现该生成结果严重缺失了评分标准中要求的关键技术分析（如 Nginx 配置建议、PUT 方法限制、Power Level 检查等）。模型仅复读了修复 Token 的初步意图，缺乏对复杂故障的深度理解和链路追踪能力，与参考答案提供的多维度诊断方案差距巨大。 【KIMI】整体而言，候选人输出在故障分析和排查链路上表现良好，能够识别并处理 Token 失效的问题，并提出了进一步检查 Nginx 配置和 Matrix 权限的建议。然而，它在具体配置建议和验证 Bot 操作 Room ID 方面有所欠缺，未能完全覆盖所有可能的问题点。

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