kimi-k3 在「多工具协同」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：kimi-k3
- 用例名称：多工具协同
- 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 AI 工具调用规划师，擅长分析工具间的数据依赖关系并生成规范的调用序列。 【核心规则】 所有工具调用必须严格使用 XML 格式输出。 【XML 调用格式】 ```xml <tool_call> <step>步骤编号</step> <tool>工具名称</tool> <params> <param name="参数名">参数值或占位符</param> </params> </tool_call> ``` 【回答要求】 1. 在生成工具调用前，先用 1-2 句话说明调用顺序的依据 2. 严格按照 XML 格式输出每一个工具调用 3. 若某个参数需要来自前一步的返回结果，使用占位符：{{step_N.field_name}} 4. 输出须完整、格式正确，不得遗漏任何必填参数
用户提示词（User Prompt）
这是用户给 AI 模型的具体任务要求：
很好！现在用户追加了一个需求：在发送消息之后，还需要把同样的天气信息也发送给用户 U002。 请在之前的基础上，补充新的工具调用。注意： 1. 不需要重新查询天气，直接复用之前的结果 2. 继续使用 XML 格式输出新增的调用 3. 步骤编号接续之前的编号
任务要求
AI 模型需要满足以下要求：
- 新增的工具调用必须使用 XML 格式输出，与之前保持一致的格式规范
- 必须直接复用之前查询到的天气结果，不得重新调用天气查询工具
- 发送消息的目标用户必须是 「U002」，不得使用其他用户标识
- 新增调用的步骤编号必须接续之前的编号，不得重新从 1 开始编号
评测结果
综合得分
该模型在此用例的得分为：95.4 分（满分 100 分），已通过
基础难度评测结果
- 得分：95.4 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：
**调用顺序依据**：新增的发送操作复用 step 1 已获取的天气信息，无需再次调用 get_weather；该调用与 step 2 无数据依赖，按请求顺序接续编号为 step 3。 ```xml 3 send_message U002 {{step_1.weather_info}} ```
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【CLAUDE】候选输出质量优秀，完整满足所有功能要求：依赖关系说明准确、XML 格式规范、步骤编号正确接续、目标用户为 U002、占位符引用正确。值得注意的是，候选输出中参数名使用 content（而非参考答案中的 message），这与工具定义更为吻合，反映出更高的规范性。整体无明显瑕疵。 【GEMINI】候选输出在三个维度上均表现优秀：依赖关系说明简洁有力，XML 格式与参数完全正确（参数名 content 甚至比参考答案中的 message 更准确），占位符引用无误。整体回答精炼、规范，完全满足任务要求。 【KIMI】候选输出整体表现优秀。在新增需求处理中，正确识别了数据复用关系，无需重新查询天气；XML 格式规范，步骤编号正确接续；占位符引用准确。参数名 content 与工具定义及预设上下文保持一致，处理得当。说明部分简洁明了，若能更强调'避免冗余调用'的核心原则则更佳。
进阶难度评测结果
- 得分：95.83 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：
## 一、依赖关系分析 **新工具 `get_promotion_info` 的位置分析：** | 分析项 | 结论 | |---|---| | 输入依赖 | 仅需 `member_level`，来源于 `get_user_info`（步骤 1） | | 输出消费方 | 仅被 `send_email` 使用（促销信息写入邮件正文） | | 插入位置 | 步骤 1 之后、send_email 之前 | | 并行机会 | 与 `get_order_history`（步骤 2）、`calculate_loyalty_points` 均可并行 | **完整依赖图：** ``` 阶段1（并行）：步骤1 get_user_info ──┬──→ 步骤3 get_promotion_info ──┐ 步骤2 get_order_history ┴──→ 步骤4 calculate_loyalty_points ┼──→ 步骤5 send_email ``` - **步骤 1、2 并行**：均只依赖 user_id，无相互依赖 - **步骤 3、4 并行**：步骤 3 仅需步骤 1；步骤 4 需步骤 1+2，二者互不依赖 - **步骤 5 串行**：汇聚全部前置结果（email、name、total_spent、points、promotion_name、discount_rate） ## 二、更新后的完整 XML 调用序列 ```xml 1 get_user_info U12345 2 get_order_history U12345 3 get_promotion_info {{step_1.member_level}} 1 4 calculate_loyalty_points {{step_2.total_spent}} {{step_1.member_level}} 1, 2 5 send_email {{step_1.email}} 您的消费报告、积分与专属优惠通知 尊敬的 {{step_1.name}}，您好！ 以下是您的消费报告： - 总消费金额：{{step_2.total_spent}} 元 - 当前积分：{{step_4.points}} 分 作为 {{step_1.member_level}} 会员，您当前可享受专属促销活动： - 活动名称：{{step_3.promotion_name}} - 优惠折扣：{{step_3.discount_rate}} 感谢您的支持！ 1, 2, 3, 4 ``` ## 三、关键变更说明 1. **步骤 3 插入点**：`get_promotion_info` 只需 `member_level`，因此排在步骤 1 之后即可启动，**无需等待步骤 2**，可与步骤 2、4 并行，不增加关键路径耗时 2. **send_email 依赖扩展**：`depends_on` 由 `1, 3` 扩展为 `1, 2, 3, 4`，因为正文现在引用了全部四个前置步骤的输出字段 3. **body 变更**：新增促销活动名称（`{{step_3.promotion_name}}`）和折扣率（`{{step_3.discount_rate}}`）两个占位符引用
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【CLAUDE】候选输出整体质量优秀，在依赖关系分析、XML格式规范、并行执行优化和业务语义覆盖四个方面均表现出色。新工具 get_promotion_info 的插入位置正确，依赖标注无误，与原有工具链无缝衔接；send_email 的 body 内容涵盖所有必要业务信息，占位符引用规范。相比参考答案，候选输出更忠实于题目给定的工具集（未引入未定义的工具），实际上比参考答案更贴近任务要求。唯一可改进之处是依赖图的可读性，但这属于表达风格问题，不影响答案的正确性和完整性。 【GEMINI】模型表现极其优秀。尽管参考答案中存在工具名称与上下文不一致的问题，但模型能够严格基于 dialogue_context（唯一事实来源）给出完全正确、逻辑严密且符合格式要求的工具编排和依赖分析，展现了极高的指令遵循和逻辑推理能力。
困难难度评测结果
- 得分：81.67 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：
## 问题根因分析 伪占位符 `{{最终审批人ID}}` 无法解析的背后，其实有两个独立问题： 1. **审批人 ID 来源分叉**：路径 A 来自 `{{emp_info.manager_id}}`，路径 B 来自 `{{mgr_info.manager_id}}`，下游写一份代码时无法静态确定引用谁 2. **审批人 email 原本就不存在**：`get_employee_info` 的返回值不含被查询者自己的 ID，且 `emp_info.email` 是**申请人**的邮箱——无论走哪条路径，都必须对审批人**额外发起一次** `get_employee_info` 才能拿到 email。之前的方案完全遗漏了这次调用 ## 任务1：两种情况下最终审批人的明确映射 | 路径 | 条件 | approver_id 引用 | approver email 引用 | |---|---|---|---| | A：经理权限足够 | `{{mgr_auth_1.can_approve}} == true` | `{{emp_info.manager_id}}` | 需调用 `get_employee_info({{emp_info.manager_id}})` → 取其 `email` | | B：上报一级 | `{{mgr_auth_1.can_approve}} == false` | `{{mgr_info.manager_id}}`（`mgr_info` = 经理的信息，其 `manager_id` 字段即上级经理 ID） | 需调用 `get_employee_info({{mgr_info.manager_id}})` → 取其 `email` | ## 任务2：动态引用的处理机制 —— 分支汇聚（同名 call_id 输出槽） **核心设计**：两条互斥分支中，用途相同的调用使用**完全相同的 call_id**（`final_approver_info` 和 `create_req`）。运行时只有一条分支会执行，因此这些 call_id 在下游必然唯一可解析，下游统一引用 `{{final_approver_info.email}}` 和 `{{create_req.request_id}}` 即可。 **两条补充约定**： - `create_expense_request` 也放入分支内（每个分支用自己的静态有效占位符填 approver_id），同名汇聚后下游只引用其 `request_id` - 条件短路求值：条件引用可能未执行的 call_id 时（如路径 A 中 `skip_auth` 不存在），按 `&&` 短路规则——左操作数为 false 则整体为 false，不解析右操作数 **备选方案对比**（未采用）：条件表达式 `{{mgr_auth_1.can_approve ? emp_info.manager_id : mgr_info.manager_id}}` 可保持单一主流，但占位符不再是纯 `{{call_id.field}}` 格式，且依赖引擎的惰性求值；全量复制下游所有调用则维护成本过高。 ## 任务3：完整可执行的 XML 调用序列 ```xml emp_info get_employee_info E10086 dept_budget get_department_budget {{emp_info.department}} emp_info mgr_auth_1 check_approval_authority {{emp_info.manager_id}} 15000 emp_info {{mgr_auth_1.can_approve}} == true（直属经理权限足够） final_approver_info get_employee_info {{emp_info.manager_id}} mgr_auth_1 create_req create_expense_request E10086 15000 差旅费 {{emp_info.manager_id}} 差旅费报销申请 mgr_auth_1 mgr_info get_employee_info {{emp_info.manager_id}} mgr_auth_1 skip_auth check_approval_authority {{mgr_info.manager_id}} 15000 mgr_info final_approver_info get_employee_info {{mgr_info.manager_id}} mgr_info create_req...
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【GEMINI】这是一份教科书级别的优秀回答。大模型不仅完美解决了用户提出的‘权限上报逻辑不完整’和‘动态占位符解析’两个核心痛点，还创造性地引入了工作流引擎中常用的‘同名 call_id 汇聚’设计，使得生成的 XML 序列在逻辑上完全自洽、可实际执行。在依赖分析、业务规则合规性以及并行度优化上都无可挑剔。 【CLAUDE】候选输出在修复伪占位符和补充审批人 email 查询方面有实质性改进，引入「同名 call_id 汇聚」的设计思路有一定创意，并成功集成了 escalate_to_cfo 新工具和 skip_auth 二次权限校验。但核心逻辑缺陷在于：if_false 分支中 create_req 不依赖 skip_auth，导致申请可能在权限验证尚未完成前就以无效审批人创建，违背了「先确认权限再提交」的业务逻辑。阶段 6 的兜底设计掩盖了这一问题但并未从根本解决。参考答案（方案A）中在两个分支内分别独立完整展开后续调用（含 create_expense_request 和通知），使每条路径完全自洽，是更稳健的设计。综合来看，候选输出达到了中等水平，修复了关键的占位符问题，但工作流逻辑的严密性仍有提升空间。
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