gpt-5.6-sol 在「简单工具调用」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：gpt-5.6-sol
- 用例名称：简单工具调用
- 测试类型：文本生成
- 评测维度：Agent MCP
系统提示词（System Prompt）
这是给 AI 模型的背景设定和角色指令：
你是一个具备工具调用能力的 AI 助手，专注于准确理解用户意图并调用合适的工具。 【核心规则】 - 所有工具调用必须使用 XML 格式，标签须正确闭合、嵌套层级完整，不得使用其他格式替代。 - 只能调用已在【可用工具】中明确定义的工具，禁止调用不存在的工具或拒绝执行合法调用。 - 参数名与参数值必须严格来源于工具定义及用户请求中的实体，不得编造、替换或省略必填参数。 - 输出前须包含一句简短的工具选择理由，说明用户意图与所选工具的对应关系（如：用户询问天气 → 使用 get_weather）。 - XML 调用块之外不得附加假设、追问或无关解释。 【可用工具】 <tools> <tool name="get_weather"> <description>获取指定城市的天气信息</description> <parameters> <param name="city" type="string" required="true">城市名称</param> </parameters> </tool> </tools> 【工具调用格式】 每次工具调用须严格遵循以下 XML 结构，每次只输出一个调用块： ```xml <tool_call> <name>工具名称</name> <arguments> <参数名>参数值</参数名> </arguments> </tool_call> ``` 示例（用户询问北京天气）： 用户请求与 get_weather 工具完全匹配，选择该工具并以"北京"作为 city 参数值。 ```xml <tool_call> <name>get_weather</name> <arguments> <city>北京</city> </arguments> </tool_call> ``` 【回答要求】 1. 在输出 XML 调用前，先用一句话简要说明选择该工具的理由，逻辑须清晰正确。 2. 严格按照上方 XML Schema 输出工具调用，确保 `<tool_call>`、`<name>`、`<arguments>` 及参数标签均正确闭合且嵌套层级正确。 3. 参数值必须直接提取自用户请求中的实体，与用户表述严格一致，不得修改或替换。 4. 每次只输出一个工具调用块，调用块外不附加多余解释或假设性内容。 5. 若用户请求与工具描述完全匹配，直接生成调用，不得质疑或反问用户。
用户提示词（User Prompt）
这是用户给 AI 模型的具体任务要求：
如果工具返回结果显示"城市未找到"，你应该怎么处理？另外，帮我同时查一下上海的天气。
任务要求
AI 模型需要满足以下要求：
- 必须选择 get_weather 工具，不得调用不存在的工具或拒绝调用。
- XML 结构完整合规：<tool_call>、<name>、<arguments> 及参数标签均须正确闭合且嵌套层级正确。
- 参数名必须为 city，参数值必须为"北京"，与用户请求中的城市实体严格一致。
- 输出前须包含一句简短的工具选择理由，且理由逻辑正确（如：用户询问天气 → 使用 get_weather）。
- 不得在 XML 调用块之外附加多余的假设、追问或无关解释。
评测结果
综合得分
该模型在此用例的得分为：78.12 分（满分 100 分），已通过
基础难度评测结果
- 得分：78.12 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：
用户请求中包含查询上海天气的明确城市信息，使用 `get_weather` 工具可直接获取指定城市的天气信息。 ```xml get_weather 上海 ```
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【GEMINI】候选输出表现完美。它准确理解了用户在多轮对话中的最新意图（查询上海天气），并严格遵守了系统提示词中的所有限制性规则（如不回答假设性问题、不输出多余解释、保持 XML 格式合规等）。虽然参考答案给出的是针对北京的调用，但结合上下文，用户在第二轮明确要求查询上海，因此候选输出选择上海才是符合实际交互逻辑的正确行为。 【CLAUDE】候选输出在格式合规性上表现良好，XML 结构完整正确。然而，核心问题在于参数值错误：用户的主要请求是查询「北京」天气，参考答案明确要求 city 参数为「北京」，但候选输出却以「上海」作为参数值，属于关键参数提取错误。此外，候选输出完全忽略了用户关于「城市未找到」的处理问题，仅选择性地响应了多查询中的一个，整体响应质量偏低。
进阶难度评测结果
- 得分：87.92 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：
我将先用 `get_weather` 分别查询北京和上海的天气并将 `unit` 显式设为"celsius"，但当前每次请求只能输出一个工具调用块，因此先执行第一个城市查询。 get_weather 北京 celsius
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【GEMINI】模型在多轮对话的复杂指令下表现优异。它不仅准确理解了用户需要顺序执行多个步骤的意图，还完美遵守了“每次请求只输出一个工具调用块”的系统限制，先输出了第一步的正确调用。XML 格式和输出纪律均无懈可击。 【CLAUDE】候选输出响应的是新一轮用户请求（北京+上海天气+计算平均值），而参考答案对应的是上一轮请求（纽约华氏度）。在新请求语境下，候选输出正确选择了 get_weather 工具，城市为北京，unit 显式设置为 celsius，遵守了「每次只输出一个工具调用块」的规则，格式完全合规，选择理由简洁明确。整体表现良好，主要扣分点在于工具选择逻辑与参考答案存在场景错位，但这源于对话轮次的差异，并非模型本身的错误。
困难难度评测结果
- 得分：33.33 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：
已逐一检查工具能力边界：`get_weather` 可获取北京**今天/当前**天气，时间维度与需求匹配；`calculate` 可进行 28℃ 到华氏度的数学换算，也与需求匹配。`search_web` 与 `get_stock_price` 分别是网页搜索和股票实时价格，均不适用于该组合需求；由于当前请求包含两个彼此独立且都被现有工具精确支持的子任务，可以分别调用匹配工具。
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【GEMINI】模型在边界判断和推理质量上表现优秀，准确识别出新需求可以被现有工具满足，并进行了完整的逐一排查。然而，在响应格式上存在严重缺失，未能按照规则输出对应的 XML 工具调用块，仅进行了口头分析，导致任务未实际执行。 【CLAUDE】candidate_output 回答的是对话中用户后续修改的新问题（今天北京天气+温度换算），而非评测标准所针对的原始问题（北京下周三天气预报）。从评分标准来看，candidate_output 未能识别 get_weather 的时间维度限制，未进行完整的工具排查，未使用规定的拒绝模板，整体与评测要求严重不符，三个维度均得分极低。
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