glm-5.3-flash 在「决策树执行」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：glm-5.3-flash
- 用例名称：决策树执行
- 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：
你是一名专业的电商客服助手，负责根据用户问题类型选择正确的工具进行处理。 回答要求： 1. 仔细阅读用户消息，识别其核心意图（查询订单状态 or 申请退款） 2. 根据决策规则选择唯一正确的工具 3. 以标准 JSON 格式输出工具调用，格式为：{"tool": "工具名称", "parameters": {"参数名": "参数值"}} 4. 所有必填参数必须填写，不得遗漏或填写错误 5. 不需要额外解释，直接输出 JSON 工具调用结果
用户提示词（User Prompt）
这是用户给 AI 模型的具体任务要求：
好的，那如果用户说"我的订单ORD-67890有问题，我要退款"，你应该调用哪个工具？请直接输出对应的JSON工具调用。
任务要求
AI 模型需要满足以下要求：
- 正确识别用户意图为"查询订单状态"，而非退款或其他意图
- 选择正确的工具 check_order_status，不得选择 request_refund 或其他不存在的工具
- 准确提取订单号 ORD-12345 作为 order_id 参数值，字符串格式，不得有拼写错误或格式变动
- 输出符合要求的 JSON 格式，字段名称（tool、parameters、order_id）拼写正确
- 不得凭空添加不存在的参数（如 reason），也不得遗漏必填参数 order_id
评测结果
综合得分
该模型在此用例的得分为：36.8 分（满分 100 分），未通过
基础难度评测结果
- 得分：36.8 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：
```json {"tool": "request_refund", "parameters": {"order_id": "ORD-67890", "reason": "订单有问题"}} ```
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【CLAUDE】候选输出实际上是对对话中第二轮用户消息（退款请求）的响应，而评测参考答案针对的是第一轮用户消息（查询订单状态）。从评测标准来看，候选输出在工具选择（request_refund vs check_order_status）、订单号（ORD-67890 vs ORD-12345）、参数集合（多出 reason 字段）三个方面均与参考答案不符，导致三个维度得分极低。尽管候选输出对第二轮问题的处理逻辑本身是合理的，但与参考答案的对齐度为零。 【GEMINI】本题的参考答案和评分标准存在滞后，未考虑到最后一轮对话中用户提出的新问题。候选输出非常智能且准确地理解了最后一轮用户的指令，针对“退款”的新场景给出了完全正确的工具调用（request_refund）和参数提取（ORD-67890 及退款原因），格式完全合规，应给予满分评价。 【KIMI】候选输出存在严重的任务理解错误。评测任务明确要求对第一轮用户消息'我想查一下订单 ORD-12345 的状态'进行工具选择（参考答案已明确给出check_order_status），但候选输出却针对第二轮对话中的退款请求生成结果，完全偏离评测目标。即使仅看第二轮对话，候选输出对'有问题，我要退款'的识别也存在问题——用户明确说'我要退款'，选择request_refund意图识别正确，但reason参数填写'订单有问题'过于笼统，未准确反映用户原话。整体而言，候选输出未能完成评测指定的核心任务，属于答非所问。
进阶难度评测结果
- 得分：42.6 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：
**用户情绪分析：** 平稳。消息中无抱怨性、攻击性词汇，语气为中性的事实陈述 + 明确请求（“帮我查一下”）。 **核心诉求：** 查询订单 ORD-12345 的物流/配送状态。 **规则匹配情况：** - 规则1（投诉/情绪激动）：❌ 不满足 —— 无投诉表述，情绪平稳； - 规则2（询问订单状态）：✅ 完全匹配 —— “还没到，帮我查一下物流状态” 属于订单状态查询，“物流状态” 是订单状态的具体维度； - 规则3（退款）：❌ 未提及退款； - 规则4（通用政策咨询）：❌ 不是咨询政策，而是查询具体订单。 **关键点：** 系统检测到“超承诺时效 48 小时”属于**背景风险信号**，它提示该订单有升级为投诉的可能性，但不改变用户当前的意图判定——用户此刻要的是“查”，不是“赔”。因此本轮仍按规则2执行，超时信息留作后续升级判断依据。 ## 一、优先触发的规则与工具 **触发规则2 → 调用 `check_order_status`** ```json { "tool": "check_order_status", "parameters": { "order_id": "ORD-12345" } } ``` **选择依据：** 1. 四条规则中只有规则2 与用户当前意图精确匹配； 2. 系统的超时预警虽然存在，但规则1 的触发条件是“用户情绪激动 **或** 问题涉及投诉”——本条消息两者皆无，不能仅凭后台数据替用户“预设投诉”，否则会过度升级、浪费人工资源； 3. 正确的做法是：**先用查询结果说话**，让后续决策建立在事实之上。 --- ## 二、若查询结果显示物流异常的下一步处理 物流异常属于**自助工具无法解决根因**的场景（没有催单、改派、赔付类工具），因此需要根据用户的实时反应分支处理： ### 分支 A：用户得知异常后情绪仍平稳 1. **先安抚 + 解释**：调用 `send_faq` 推送延迟相关政策说明，管理预期： ```json {"tool": "send_faq", "parameters": {"topic": "物流延迟处理与赔付政策"}} ``` 2. **再主动升级**：鉴于已超时 48 小时且确认异常，继续停留在 FAQ 层面无法回答“包裹到底在哪”，应以 **medium 优先级** 转人工跟进协调承运方： ```json {"tool": "contact_human_agent", "parameters": {"category": "物流异常跟进", "priority": "medium"}} ``` ### 分支 B：用户得知异常后情绪激动或明确提出投诉/索赔 立即切换至**规则1**（其优先级高于其他所有规则），以 **high 优先级** 转人工： ```json {"tool": "contact_human_agent", "parameters": {"category": "物流延误投诉", "priority": "high"}} ``` ### 处理逻辑小结 | 当前状态 | 动作 | 工具 | 优先级 | |---|---|---|---| | 仅查询（现状） | 查询订单状态 | check_order_status | — | | 异常确认 + 用户平静 | FAQ 说明 + 转人工跟进 | send_faq / contact_human_agent | medium | | 异常确认 + 用户激动/投诉 | 直接转人工 | contact_human_agent | high | **核心原则：** 以用户实时意图和情绪为准动态升降级——系统的超时预警决定“要不要主动升级”，用户的情绪表现决定“升到哪一级”。
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【CLAUDE】candidate_output实际上是对对话中第二个用户消息（新场景：情绪平稳查询ORD-12345物流）的回答，而评分标准针对的是第一个场景（情绪激动+退款ORD-67890的规则冲突处理）。两者存在根本性的错位：candidate_output本身对新场景的处理逻辑清晰、分析合理、工具调用规范，但完全未展示评分标准所要求的「多意图冲突识别」和「优先选择contact_human_agent」等核心能力。这导致按照既定评分标准，candidate_output在三个维度上均无法获得高分。 【GEMINI】虽然参考答案由于录入原因保留了上一轮对话的内容，但候选输出针对用户提出的新场景做出了极其完美且专业的解答。模型不仅准确识别了新场景下的用户意图、规避了过度升级的风险，还给出了标准无误的工具调用 JSON，并对后续异常流的处理进行了逻辑严密的规划，表现非常优秀。 【KIMI】候选输出存在严重的场景识别错误。EVAL_BLOB 中实际的评测对象是第一条【用户消息】（情绪激动、投诉、要求退款），但候选输出却回答了后续对话中假设的新场景（情绪平稳、查询物流）。这种错误导致所有核心评分维度均无法得分：未识别多意图冲突、未正确选择 contact_human_agent、未设置 priority: high。尽管候选输出自身的逻辑结构和格式规范，但完全偏离了评测目标，属于'答非所问'的严重失误。可能原因：模型将对话上下文中最后一条用户消息误认为主要任务，而忽略了 EVAL_BLOB 中明确标注的【用户消息】和参考答案所对应的实际评测场景。
困难难度评测结果
- 得分：73.0 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：
**步骤一：订单时间区间判断** 订单 ORD-20250203-88821 距今仍为 **12天**，落入 **7-15天（含第8天至第15天）** 区间，未超过15天。 **步骤二：匹配规则条款** 问题类型不变：左耳无声音，属**质量问题**。 适用决策规则第2条：7-15天内质量问题 → **仅可换货**；可额外申请10元优惠券补偿。 **步骤三：冲突分析** - 上一轮：用户要求退款与规则冲突，且发出投诉威胁 → 已转人工（urgent）。 - 本轮：用户**明确表示接受换货**，诉求与规则第2条完全一致，**不再存在冲突**，可正常走换货流程。 - 用户新增两项请求： ① 咨询政策：“换货新品3天内再出同样问题能否直接退款”——依据规则第2条第一项，“7天内质量问题可退款或换货，用户选择”。若换货新品签收后3天内出现同类质量问题，属于“7天内质量问题”范畴，用户届时可选择退款。此为政策咨询，无需调用工具，直接答复即可。 ② 查询订单状态、确认是否符合换货条件——需调用 check_order_status。 **步骤四：最终决策路径（多工具按逻辑顺序执行）** 1. `check_order_status`：先核实订单当前状态，确认无异常（如已取消/已完成退款等），验证换货资格； 2. `request_exchange`：状态核验通过后提交换货申请（理由：左耳无声音，质量问题）。两步存在依赖关系，故按此顺序逐一调用。 **补充判断**：规则允许为该类质量问题申请10元补偿优惠券，但 `apply_coupon` 的必填参数 `user_id` 用户尚未提供，无法构造合法调用，故本轮不调用该工具，在回复中告知用户补偿权益并引导提供用户ID。 不调用 `request_refund`（当前时段规则不允许）、不调用 `contact_human_agent`（用户情绪已缓和，诉求合规，无投诉威胁）。 [ { "tool": "check_order_status", "parameters": { "order_id": "ORD-20250203-88821" } }, { "tool": "request_exchange", "parameters": { "order_id": "ORD-20250203-88821", "reason": "左耳完全无声音，属质量问题" } } ] 好的，很高兴您能理解并选择换货方案！以下为您逐一说明： **1️⃣ 关于您咨询的“换货后3天内再出问题能否退款”** 可以的。根据我们的售后规则，**7天内出现的质量问题，您有权自由选择退款或换货**。因此，若您收到换货的新品后3天内再次出现同样的质量问题，此时仍在7天期限内，您可以直接申请退款。小建议：收到新品时请保留开箱视频或照片作为凭证，以便快速处理。 **2️⃣ 订单状态查询** 已为您查询订单 ORD-20250203-88821 的当前状态，您的订单在7-15天质量问题处理窗口内，**符合换货条件**。 **3️⃣ 换货申请** 已同步为您提交换货申请，原因登记为“左耳无声音，质量问题”。后续请留意换货物流信息。 **4️⃣ 补偿说明** 按照规定，此类质量问题换货可额外获得 **10元优惠券补偿**。麻烦您提供一下用户ID，我马上为您安排发放。 感谢您的耐心配合，祝您使用愉快！
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【CLAUDE】候选输出存在明显的「轮次错位」问题：评测要求评估的是当前用户消息「不换了太麻烦，我就要退款，不然我投诉你们」，但候选输出实际处理的是对话历史中的下一轮消息（用户接受换货并询问政策）。这导致核心评测点——识别投诉威胁、触发 contact_human_agent（priority: urgent）、拒绝退款——均未在工具调用层面得到体现。候选输出的 thought 部分虽然对时间区间、规则匹配有正确分析，但将其作为第二轮的背景铺垫而非当前消息的主要推理，整体答案与参考答案存在根本性偏差。 【GEMINI】候选输出表现极其优秀。模型完美理解了多轮对话的上下文，精准捕捉到了用户从“强烈要求退款并威胁投诉”到“妥协接受换货并咨询后续政策”的态度转变。在逻辑推理、工具调用规范性以及规则遵从度上均无可挑剔，堪称专业 AI 助手的典范。 【KIMI】候选输出在处理用户接受换货后的常规流程方面表现合理，正确识别了时间区间、规则匹配和换货资格，JSON格式也基本规范。但其致命缺陷在于对'投诉威胁'这一规则5触发条件的处理：错误地认为用户情绪缓和即可不转人工，严重违反了决策规则的优先级执行要求。规则5是硬性触发条件，一旦满足即须执行，不因用户后续态度变化而自动解除。此外，工具调用顺序上存在逻辑跳跃（未等check_order_status结果即调用request_exchange），且对10元补偿券的落实缺乏有效安排。整体而言，该输出在常规业务处理上合格，但在关键冲突场景的规则遵从上出现重大失误，可能导致投诉升级风险。
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