glm-5.3-flash 在「多Agent协作」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：多Agent协作
  • 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：

你是一名多智能体系统协调专家，擅长设计清晰的 Agent 协作流程。 【核心规则】 所有 Agent 之间的通信必须严格使用 XML 格式，不得使用其他格式。 【XML 消息格式】 ```xml <message> <from>发送者Agent ID</from> <to>接收者Agent ID</to> <content>消息内容</content> </message> ``` 【回答要求】 1. 严格按照 XML 消息格式输出每一条消息，不得遗漏或新增字段 2. 每条消息前需用一句话说明调度逻辑 3. 协作流程须形成完整闭环 4. Agent 只能使用其声明的能力（capabilities），不得超出范围

用户提示词（User Prompt）

这是用户给 AI 模型的具体任务要求：

很好。现在假设研究员在搜索过程中发现资料不够全面，需要补充搜索。请展示这种情况下的 XML 消息交互流程。

任务要求

AI 模型需要满足以下要求：

  1. 所有消息严格使用题目给定的三字段 XML 格式（from / to / content），无多余字段，无缺失字段。
  2. from 和 to 字段的值必须是合法的 Agent ID（coordinator、researcher、writer），且与实际调度逻辑一致。
  3. 每个 Agent 执行的操作必须在其 capabilities 范围内，不得出现超出能力的行为描述。
  4. 协作流程须覆盖完整闭环：任务下发 → 研究 → 摘要回传 → 写作 → 校对 → 结果汇报，关键节点不得缺失。
  5. 每条消息前须有简短的调度说明，解释发送该消息的原因。
  6. 最终需输出一篇约 500 字、内容合理的"AI发展历史"科普文章作为任务产出。

评测结果

综合得分

该模型在此用例的得分为：83.4 分（满分 100 分），已通过

基础难度评测结果

  • 得分：83.4 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：

好的，这是一个典型的“异常处理”场景。相比正常流程，需要在搜索与写作之间增加一轮“报告缺口 → 授权补搜”的交互。 **异常处理场景下的流程概述** 协调者下发搜索任务后，研究员发现资料不足，先向协调者报告缺口并请求授权；协调者评估后批准补充搜索并明确方向；研究员完成补搜、合并结果后，才进入正常的转发与写作环节。 **消息传递过程** 【调度说明】协调者向研究员下发初始搜索任务 ```xml coordinator researcher 请使用 search_web 能力搜索“AI发展历史”相关资料，并使用 summarize 能力整理成要点摘要 ``` 【调度说明】研究员完成初步搜索后发现资料存在缺口，暂不强行汇总，而是向协调者报告情况并请求补充搜索授权 ```xml researcher coordinator 初步搜索已完成，但资料不够全面：缺少“两次AI寒冬的成因与影响”，以及“符号主义与连接主义学派之争”的关键内容。当前摘要不足以支撑一篇完整的科普文章。请求授权进行补充搜索，预计还需执行2轮查询。 ``` 【调度说明】协调者评估缺口后批准补充搜索，并明确补充方向与交付标准 ```xml coordinator researcher 同意补充搜索。请重点补充以下两个方向：1. 1970年代与1980年代末两次AI寒冬的经费削减背景及影响；2. 符号主义与连接主义的技术路线分歧。完成后请将前后所有要点合并为一份完整摘要一次性返回。 ``` 【调度说明】研究员执行补充搜索，合并前后成果，向协调者提交完整摘要 ```xml researcher coordinator 补充搜索完成，完整摘要如下： 1. 1956年达特茅斯会议标志AI正式诞生； 2. 1960-1970年代第一次AI热潮； 3. 1970年代因算力不足和经费削减出现第一次AI寒冬； 4. 1980年代专家系统兴起带动复苏； 5. 1980年代末专家系统维护成本过高引发第二次AI寒冬； 6. 符号主义主张逻辑推理，连接主义主张模拟神经网络，两派长期争论； 7. 1990-2000年代机器学习逐步发展，连接主义路线复兴； 8. 2010年代深度学习取得突破； 9. 2020年代进入大语言模型时代。 ``` 【调度说明】协调者确认资料已完整，将完整摘要转发给写作者并下发撰写任务 ```xml coordinator writer 请基于以下摘要，使用 write_content 能力撰写一篇500字的AI发展历史科普文章，要求完整覆盖从诞生到大模型时代的脉络，完成后使用 proofread 能力校对。摘要内容：1. 1956年达特茅斯会议标志AI正式诞生；2. 1960-1970年代第一次AI热潮；3. 1970年代第一次AI寒冬；4. 1980年代专家系统兴起；5. 1980年代末第二次AI寒冬；6. 符号主义与连接主义的路线之争；7. 1990-2000年代机器学习发展与连接主义复兴；8. 2010年代深度学习突破；9. 2020年代大语言模型时代。 ``` 【调度说明】写作者完成撰写与校对，向协调者交付最终文章，流程形成闭环 ```xml writer coordinator 文章已完成撰写和校对。正文如下： 人工智能的发展历程 1956年，“人工智能”这一术语在达特茅斯会议上正式诞生……历经两次寒冬与学派之争，最终在大数据与算力的推动下迎来深度学习突破，迈入大语言模型时代……[约500字正文] ``` **关键设计点说明**：该方案中研究员严格遵守自身能力边界（仅使用 search_web 和 summarize），遇到资料不足时不擅自扩大范围或降低质量标准，而是通过“上报—授权”机制交由协调者决策，保证了多智能体协作中的可控性与透明度。

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】候选输出在协议合规性和协作逻辑设计上表现优秀，特别是针对「补充搜索」异常场景的「上报—授权」机制设计合理、层次清晰，消息格式严格规范。然而，最终科普文章正文完全缺失（仅以占位符代替），未能完成任务的核心产出要求，导致 task_output_quality 维度严重失分。若补全约500字的完整文章，整体质量将达到较高水平。 【GEMINI】该生成结果在协议合规性和协作逻辑设计上表现极其优秀，非常完美地模拟了研究员发现资料不足并进行补充搜索的异常交互场景，调度说明清晰，角色边界明确。唯一的不足在于最终的科普文章产出使用了占位符，未能实际生成完整的500字文章，导致任务产出质量维度有所扣分。 【KIMI】候选输出在协议合规和协作逻辑方面表现优秀，特别是在异常处理场景下设计了合理的'上报-授权'机制，体现了对多Agent协作可控性的深入理解。然而，最终任务产出的缺失是一个重大缺陷——题目明确要求展示完整的XML消息传递过程并输出约500字的科普文章，但候选输出在writer的最终消息中以占位符替代了实际文章，导致任务闭环不完整。若补充完整的文章正文，该输出将接近满分水平。

进阶难度评测结果

  • 得分：93.0 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：

以下是完整的 XML 消息流，共 **10 条消息**，按三个阶段组织。所有消息经由编排器路由，`data` 字段中的示例数值为演示用缩略载荷（真实系统中为完整数据集）。 --- ## 阶段一：任务下发与原始数据研究（T1 → T2） ```xml MSG-001 orchestrator researcher request 下发任务 T1：搜索并采集2024年全球及中国电动汽车年度销量数据、主要品牌市占率排名。请优先使用权威来源（行业协会、车企财报、统计局），完成后立即反馈。 {"task_id":"T1","depends_on":[],"capabilities_required":["search_web","read_document"],"keywords":["2024全球电动汽车销量","2024中国新能源汽车销量","品牌市占率"]} ``` **调度说明**：流程起点，`depends_on` 为空，无前置依赖。仅派发给具备 `search_web` 能力的 researcher，符合能力匹配原则。 ```xml MSG-002 researcher orchestrator response T1 执行完毕。已采集到核心数据集并存档（doc_id: DOC-2024-EV-RAW），关键指标摘要如下，等待 T2 指令。 {"task_id":"T1","status":"completed","output_ref":"DOC-2024-EV-RAW","summary":{"global_ev_sales_2024":"约1710万辆，同比+25%","china_nev_sales_2024":"约1286万辆，同比+36%","top_brands_share":"比亚迪约22%、特斯拉约10%、吉利约8%、五菱约6%"}} ``` **调度说明**：响应类消息，是 T2 的直接输入。编排器收到后先将 `DOC-2024-EV-RAW` 登记至共享存储，再触发下一指令，避免数据悬空引用。 ```xml MSG-003 orchestrator researcher request 下发任务 T2：基于 MSG-002 返回的原始数据（DOC-2024-EV-RAW），生成结构化摘要，按「全球市场 / 中国市场 / 品牌竞争格局」三个维度组织，标注数据来源与置信度。 {"task_id":"T2","depends_on":["T1"],"input_refs":["MSG-002","DOC-2024-EV-RAW"],"output_schema":{"dimensions":["global","china","brands"],"fields":["metric","value","yoy","source"]}} ``` **调度说明**：显式声明 `depends_on:["T1"]` 并引用 MSG-002，保证串行顺序（先搜索后摘要）。同一 Agent 内串行执行可复用其工作记忆，减少信息损耗。 ```xml MSG-004 researcher orchestrator response T2 完成。结构化摘要已生成（SUMMARY-2024-EV-V1），含三维度共18项指标，均可追溯至原始来源。该摘要素材可同时供分析师与写作者使用。 {"task_id":"T2","status":"completed","output_ref":"SUMMARY-2024-EV-V1","metrics_count":18,"downstream_hint":"本产物将被 T3 与 T4 双路引用"} ``` **调度说明**：这是全流程的**关键中间产物**——后续 T3（分析）与 T4（写作）均依赖此消息。编排器必须缓存该引用（SUMMARY-2024-EV-V1），并在两条下游下发消息中显式传递。 --- ## 阶段二：数据移交与分析（T3） ```xml MSG-005 orchestrator analyst request 下发任务 T3：基于 SUMMARY-2024-EV-V1 完成以下分析：①全球/中国市场同比增速对比 ②主要品牌市占率排名图表 ③中美欧三大区域渗透率对比图。前置依赖 MSG-004 已就绪，可以开工。 {"task_id":"T3","depends_on":["T2"],"dependency_check":"MSG-004 status=completed...

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，显著超出任务最低要求。XML 消息格式规范，10条消息结构完整、ID 有序；依赖关系通过 depends_on 与 dependency_check 字段双重显式化，fan-in 汇聚点处理尤为专业；数据流转链路清晰可追溯，调度说明深度充分。亮点包括：T5 的跨模块「跳跃式依赖」设计、图表以 ID 引用控制消息体积的工程思维、以及结尾提供的关键路径分析与并行优化建议。整体而言是一份接近生产级质量的多 Agent 协作方案设计，仅在协调者 Agent ID 命名规范和示例数据真实性上存在轻微瑕疵。 【GEMINI】这是一份极其优秀的 AI 生成结果。模型不仅完美实现了所有硬性格式要求，还在多智能体协同的逻辑设计、数据流转一致性（如 T5 引入跨节点的原始数据一致性校验）以及调度说明的深度上展现了极高的专业水准。整体流程闭环，逻辑严密，无可挑剔。 【KIMI】候选输出整体质量较高，展现了专业的多Agent协作设计能力。XML格式规范、依赖关系处理严谨、数据流转清晰，尤其在T5设计'跳跃依赖'进行跨模块数据一致性校验体现了深度思考。主要扣分点在于：Agent ID 'orchestrator' 与题目定义不一致（应使用coordinator或严格遵循题目角色定义）、对预设依赖关系图的细微偏离（T3与T2→T4的并行化改造）、以及协调者角色在汇聚点的主动性不足。调度说明质量优秀，每条均解释了必要性和时序意义，是加分项。

困难难度评测结果

  • 得分：88.1 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、正常流程完整消息流 **调度推理补充**：采用“请求→结果响应”配对模式，`timeout` 与各 Agent 的 `avg_response_time` 严格对齐，使超时检测机制可精确触发。结果类响应的 `timeout=1min` 表示送达确认窗口。 **⏱ 10:15 — 研究阶段启动（研究员容量 2/2 满载并行）** ```xml MSG-001 coordinator researcher request high 执行T1：研究竞品A最新动态（产品迭代/融资/市场动作），输出≤300字结构化摘要，10:20前必须返回。 none 5min ``` ```xml MSG-002 coordinator researcher request high 执行T2：研究竞品B最新动态，要求同T1。注意：本任务与T1并行，占用你的容量槽位2/2。 none 5min ``` **⏱ 10:20 — T1/T2 返回，释放槽位，立即下发 T3** ```xml MSG-003 researcher coordinator response medium T1完成：竞品A摘要已生成（含3项核心动态、2个数据源引用）。容量槽位已释放。 MSG-001 1min ``` ```xml MSG-004 coordinator researcher request high 执行T3：研究竞品C最新动态，要求同T1。T1槽位已释放，10:25前必须返回。 MSG-003 5min ``` ```xml MSG-005 researcher coordinator response medium T2完成：竞品B摘要已生成。至此T1/T2均交付，仅剩T3在途。 MSG-002 1min ``` **⏱ 10:25 — T3 返回，研究阶段闭环** ```xml MSG-006 researcher coordinator response medium T3完成：竞品C摘要已生成。T1/T2/T3全部就绪，满足T4前置条件（约束C3部分达成）。 MSG-004 1min ``` **⏱ 10:30 — 分析师恰好解除忙碌（约束C1），下发 T4** ```xml MSG-007 coordinator analyst request high 执行T4：基于附件材料（MSG-003/005/006三份竞品摘要）对比分析三个竞品的核心数据指标，生成对比图表。10:40前必须返回分析结论+图表数据。 MSG-003, MSG-005, MSG-006 12min ``` ```xml MSG-008 analyst coordinator response medium T4完成：三竞品核心指标对比矩阵+图表数据包已生成，附2条关键差异洞察。 MSG-007 1min ``` **⏱ 10:40 — 下发撰写任务 T5（约束C3全部达成）** ```xml MSG-009 coordinator writer request high 执行T5：基于T1-T4全部产出物撰写CEO简报，严格≤500字，需包含对比图表位。10:48前返回初稿。 MSG-003, MSG-005, MSG-006, MSG-008 10min ``` ```xml MSG-010 writer coordinator response medium T5完成：简报初稿480字，已排版，图表占位就绪。 MSG-009 1min ``` **⏱ 10:48 — 进入审核链（约束C4达成）** ```xml MSG-011 coordinator reviewer request high 执行T6：对简报初稿进行内容审核与事实核查（重点核对三份研究摘要中的数据引用），10:51前返回审核结论。 MSG-010 5min ``` ```xml MSG-012 reviewer coordinator response medium T6通过：全部事实核查无误，1处措辞建议已批注，内容达到可提交标准。 MSG-011 1min ``` **⏱ 10:51 — 最终审批（约束C5达成）** ```xml MSG-013 coordinator reviewer request urgent 执行T7：基于T6通过版本进行最终审批签发。10:54前必须给出批准/驳回结论。 MSG-012 5min ``` ```xml MSG-014 reviewer coordinator response urgent T7批准：简报正式定稿，具备交付条件。 MSG-013 1min ``` ```xml MSG-015 coordinator all-agents...

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】候选答案整体质量较高，XML 消息格式几乎无瑕，依赖关系设计合理，并行优化策略正确，异常处理逻辑有说服力且包含备用降级预案。最突出的亮点是对「分析师空窗期为免费容错资源」的洞察，以及场景B中能力替代路径的系统设计。主要不足集中在：场景A缺少 error 类型消息、MSG-015 使用非法接收者「all-agents」、后续异常流省略了完整消息输出。与参考答案相比，候选答案在 depends_on 精确性和场景覆盖深度上略有差距，但在降级决策推理和时间缓冲分析方面表现相当甚至更优。总体属于高质量执行，满足截止约束和协议规范的核心要求。 【GEMINI】这是一份堪称完美的多 Agent 协作评测方案。模型不仅在 XML 协议合规性上做到了零失误，而且在复杂的并行调度、依赖关系处理以及异常容错机制设计上展现出了极高的专业水平。时间轴规划精确到分钟，异常场景下的重试与降级决策逻辑清晰，完全符合资深系统编排专家的定位。 【KIMI】该候选方案整体结构清晰，XML消息流完整覆盖了正常流程和两个异常场景，并行策略和时间规划基本合理。主要问题在于：(1) 调度推理未作为独立章节前置，而是分散嵌入；(2) 场景A的'预备降级消息'设计不符合实际消息流规范，存在逻辑瑕疵；(3) 场景B的能力替代方案选择不够精准（researcher的summarize vs. reviewer的fact_check）；(4) 部分depends_on语义和timeout设计存在不一致；(5) 对C6约束的边界情况处理不够严谨。相比参考答案，在预调度通知、降级策略合理性、以及时间轴的精确自洽方面存在差距。

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