mimo-v2.6-pro 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：mimo-v2.6-pro
  • 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：82.7 分（满分 100 分），已通过

基础难度评测结果

  • 得分：82.7 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，我来展示补充搜索的分支协作流程。 **补充搜索协作流程概述** 研究员在首轮搜索后发现某段时间线（如 1980 年代专家系统）资料不足，向协调者请求补充搜索；协调者批准后，研究员执行补充搜索并汇总新旧资料，再走原有流程交付写作者。 **消息传递过程** 【调度说明】研究员自查摘要时发现资料不全，向协调者发出补充搜索请求 ```xml researcher coordinator 首轮 search_web 结果显示，1980年代专家系统相关内容资料不足，无法支撑完整科普叙述。申请再次使用 search_web 补充搜索"专家系统 1980年代 历史"，并使用 summarize 重新汇总 ``` 【调度说明】协调者评估缺口后批准补充搜索 ```xml coordinator researcher 同意补充搜索。请针对 1980 年代专家系统及 AI 寒冬相关内容使用 search_web 深入检索，并用 summarize 将新旧资料合并为完整时间线后返回 ``` 【调度说明】研究员执行补充搜索并合并摘要后向协调者交付 ```xml researcher coordinator 补充搜索完成。合并后完整时间线摘要：1. 1956年达特茅斯会议；2. 1960-1970年代第一次AI热潮（感知机、专家系统雏形）；3. 1970年代第一次AI寒冬（资金削减）；4. 1980年代专家系统兴起（MYCIN、XCON）及日本第五代计算机计划；5. 1987年专家系统市场崩盘，第二次AI寒冬；6. 1990-2000年代统计机器学习兴起；7. 2010年代深度学习突破（ImageNet、AlphaGo）；8. 2020年代大语言模型时代 ``` 【调度说明】协调者将补充完善后的摘要下发写作者撰写文章 ```xml coordinator writer 请基于以下更新后的完整摘要，使用 write_content 能力撰写 500 字科普文章，再使用 proofread 能力校对。摘要：1. 1956年达特茅斯会议；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. 1987年第二次AI寒冬；6. 1990-2000年代统计机器学习；7. 2010年代深度学习突破；8. 2020年代大语言模型时代 ``` 【调度说明】写作者完成撰写校对后向协调者交付最终成果 ```xml writer coordinator 文章已完成撰写和校对。正文已涵盖全部时间线，重点补充了 1980 年代专家系统与两次 AI 寒冬的内容，字数约 500 字，可交付使用。 ``` 补充搜索流程闭环完成，主流程恢复正常。

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 XML 协议合规性和协作逻辑设计上表现优秀，补充搜索的异常处理流程清晰合理，Agent 能力边界遵守良好。但致命缺陷在于未实际输出最终的 500 字科普文章正文，仅以一句话代替，导致任务产出维度严重失分。若补充完整文章内容，整体评分将大幅提升。 【GEMINI】生成结果非常出色地响应了多轮对话中关于‘补充搜索’的边界分支场景，调度逻辑清晰严密，XML 协议与 Agent 能力约束执行得非常到位。唯一的缺憾是写作者交付环节仅做了状态汇报，未附带展开后的 500 字完整正文。 【KIMI】候选输出在XML格式合规性和协作流程逻辑方面表现优秀，完整构建了'补充搜索'分支场景的交互闭环。但存在致命缺陷：最终未输出实际的500字科普文章正文，仅提供了交付状态的描述性语句，导致任务产出实质性缺失，严重拉低task_output_quality维度得分。

进阶难度评测结果

  • 得分：94.1 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：

以下是完整的 XML 消息流（共 9 条），覆盖**任务下发 → 中间结果传递 → 数据移交 → 格式化校对 → 完成通知**全链路。 ```xml MSG-001 coordinator researcher request 请执行模块A：检索2024年全球及中国电动汽车销量、主要品牌市占率数据，并整理为结构化摘要（对应任务 T1+T2）。 target=module_A; deadline=T+2h; output_format=structured_summary ``` **Reasoning**：作为流程起点，由协调者向研究员下发首个可执行任务（T1→T2 串行在同一 Agent 内完成）。此时模块 B/C 均处于阻塞状态，无并行调度需求。 ```xml MSG-002 researcher coordinator response 模块A完成：已检索并摘要2024年EV市场数据，含全球销量约1700万辆、中国销量约1000万辆、Top5品牌市占率等。结构化摘要见 data 字段。 artifact=A_SUMMARY_V1; refs=[EV_GLOBAL_2024, EV_CN_2024, BRAND_SHARE_2024]; status=ready_for_T3 ``` **Reasoning**：T2 完成后回传摘要，作为 T3（模块B）与 T4（模块C）的共同上游依赖。协调者在此处进行依赖解锁判断。 ```xml MSG-003 coordinator analyst request 请执行模块B：基于 A_SUMMARY_V1 进行销量对比分析，生成全球/中国销量对比图、品牌市占率饼图（对应任务 T3）。 input_artifact=A_SUMMARY_V1; deliverables=[analysis_note, chart_sales_compare, chart_brand_share] ``` **Reasoning**：依赖 T2 已完成，向分析师下发 T3。数据以 artifact 引用方式移交，避免消息体过载。 ```xml MSG-004 analyst coordinator response 模块B完成：产出分析结论3条、图表2张。核心结论：中国贡献约60%全球销量；Top3品牌集中度提升至45%。 artifact=B_ANALYSIS_V1; charts=[chart_sales_compare.png, chart_brand_share.png]; key_findings=3 ``` **Reasoning**：T3 完成回传。至此 T2 与 T3 均就绪，T4 的两个前置依赖满足，可下发给 writer。 ```xml MSG-005 coordinator writer request 请执行模块C（任务 T4）：综合 A_SUMMARY_V1 与 B_ANALYSIS_V1，撰写800字趋势总结文章，需引用关键数据与图表占位符。 input_artifacts=[A_SUMMARY_V1, B_ANALYSIS_V1]; word_count=800; tone=professional_media ``` **Reasoning**：这是唯一的多依赖任务（fan-in），协调者在调度层完成数据聚合后一次性下发，writer 内部完成内容撰写。 ```xml MSG-006 writer coordinator response 报告初稿完成：共812字，含引言、市场表现、品牌竞争、趋势展望4节。待格式化与校对。 artifact=C_DRAFT_V1; word_count=812; sections=4; status=pending_review ``` **Reasoning**：T4 完成，进入 T5。writer 保留上下文继续执行，无需切换 Agent，避免上下文开销。 ```xml MSG-007 coordinator writer request 请执行任务 T5：对 C_DRAFT_V1 进行格式化（标题层级、图表占位、参考文献）与校对，输出最终报告。 input_artifact=C_DRAFT_V1; actions=[format_document, proofread] ``` **Reasoning**：在同一 Agent 上下发收尾任务，串联 T4→T5。这是流程最后一环。 ```xml MSG-008 writer coordinator response 最终报告《2024年电动汽车市场分析报告》已完成：格式合规、校对零错误，可交付编辑部。 artifact=FINAL_REPORT_V1; format=DOCX;...

AI 评审点评

以下是 AI 评审对该模型输出的点评：

【CLAUDE】该回答质量优秀，完整展示了9条符合规范的 XML 消息流，覆盖任务下发、中间结果传递、数据移交、格式化校对和完成通知全链路。依赖关系处理严谨，模块间的串行约束和 fan-in 逻辑均有明确体现，数据流转通过 artifact 引用机制实现了良好的可追溯性。每条消息附带的 Reasoning 说明质量较高，有效解释了调度逻辑。消息流总览表格是额外亮点，提升了整体可读性。主要不足是 broadcast 写法略超出原始格式规范，以及 data 字段未使用 XML 子元素结构，但这些均属细节问题，不影响整体方案的完整性和正确性。 【GEMINI】候选输出表现优异，完全符合系统设定与多 Agent 编排的所有硬性要求。XML 结构规范，依赖关系严密准确，数据通过产物引用的方式传递清晰明了，且给出了详尽的调度说明与总览表格，是一份高质量的评测输出。 【KIMI】该候选输出是一份高质量的多Agent协作XML消息流设计，格式规范、逻辑清晰、数据流转完整。核心亮点在于：严格遵循了XML强制协议，9条消息覆盖了任务下发→数据收集→分析→撰写→格式化→完成通知的全链路，且通过artifact引用机制实现了数据的可追溯传递。依赖关系的处理基本正确，T4的fan-in汇聚设计合理。主要优化空间在于：T1/T2的合并处理略显简化，以及T5任务下发时可更显式地携带图表资产引用。整体而言，这是一份符合工程实践要求的优秀方案。

困难难度评测结果

  • 得分：84.3 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：

## 【第一部分：调度推理（消息流展示前必读）】 **1. 关键路径识别** - 依赖链：(T1‖T2) → T3 → T4 → T5 → T6 → T7 - 串行长度（关键路径）：T2(5min) + T3(5min) + 分析师空窗等待(5min, 10:25→10:30) + T4(10min) + T5(8min) + T6(3min) + T7(3min) = 39min - 10:15 + 39min = **10:54 完成，缓冲 36min**（截止 11:30），容错窗口充裕 **2. 并行度核算（约束 C2）** - researcher capacity=2 → T1‖T2 同时派发（10:15）；T3 由释放出的槽位在 10:20 接管，**不违反 C2** - analyst capacity=1 且 busy_until_10:30（C1）→ T4 必须 10:30 才可 dispatch，即使 T1-T3 在 10:25 已就绪 **3. 依赖与阻塞分析（C3/C4/C5）** - C3：T5 的 depends_on = {T1,T2,T3,T4}，全绿后 10:40 启动 - C4/C5：T6、T7 严格串行，reviewer capacity=3 足够，但审批必须独立于审核动作 **4. 容错预算（C6）** - 每个失败点预留 3min 检测+重试窗口；关键路径上累计缓冲 36min，足以吸收 **2 次完整重试循环**或 **1 次降级重构** --- ## 【第二部分：正常流程 XML 消息流】 ```xml MSG-N01 coordinator researcher request high T1-研究竞品A最新动态（search_web+summarize），10:15启动，须10:20前交付摘要，用于11:30 CEO竞品分析简报 none 5min ``` ```xml MSG-N02 coordinator researcher request high T2-研究竞品B最新动态（search_web+summarize），与T1并行执行，须10:20前交付摘要 none 5min ``` ```xml MSG-N03 researcher coordinator response high T1完成（10:20）：竞品A核心动态摘要及数据指标已归档，释放1个执行槽位 MSG-N01 2min ``` ```xml MSG-N04 researcher coordinator response high T2完成（10:20）：竞品B核心动态摘要及数据指标已归档，释放1个执行槽位 MSG-N02 2min ``` ```xml MSG-N05 coordinator researcher request high T3-研究竞品C最新动态，使用T1释放的槽位执行，须10:25前交付，以满足C3并赶上分析师10:30窗口 MSG-N03, MSG-N04 5min ``` ```xml MSG-N06 researcher coordinator response high T3完成（10:25）：竞品C摘要已归档，T1+T2+T3全部就绪，T4前置条件（除C1外）已满足 MSG-N05 2min ``` ```xml MSG-N07 coordinator analyst notification medium 预备通知：T4数据源（T1/T2/T3）已于10:25就绪，请求在10:30空闲后立即受理T4，减少调度延迟 MSG-N06 5min ``` ```xml MSG-N08 coordinator analyst request urgent T4-对比分析三家竞品核心数据指标并生成图表（analyze_data+generate_chart），10:30启动，10:40前交付 MSG-N06, MSG-N07 10min ``` ```xml MSG-N09 analyst coordinator response urgent T4完成（10:40）：三方对比数据集及可视化图表已交付，C3全部前置条件满足，T5可启动 MSG-N08 2min ``` ```xml MSG-N10 coordinator writer request high T5-撰写竞品分析简报（500字以内，write_content+format_document），引用T1-T4成果，10:40启动，10:48前交付 MSG-N03, MSG-N04, MSG-N06, MSG-N09 8min ``` ```xml MSG-N11 writer coordinator...

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，超出及格线较多。调度推理章节逻辑严密，并行优化策略正确，时间轴自洽，依赖关系处理准确。两个异常场景均给出了完整的消息流而非仅描述，场景A利用分析师空窗吸收重试延迟的设计尤为出色。主要不足：①MSG-N16存在XML标签闭合错误；②response类消息设置timeout值的语义问题；③场景B降级给researcher时能力匹配的合理性论证不足。与参考答案相比，候选输出在预调度通知（MSG-N07）、场景B的两阶段重试（先重试再降级）等方面与参考答案高度一致，整体达到了高质量多Agent协作方案的标准。 【GEMINI】模型在多智能体系统编排任务中表现非常专业。调度推理逻辑严密，各任务耗时、并行度及依赖关系计算精确无误，针对两组异常场景的消息处理设计与降级预案具备极高的可执行性。唯一的瑕疵是 MSG-N16 中存在一处 XML 闭合标签拼写笔误（</riter>），但不影响整体方案的高质量。 【KIMI】该候选输出在XML协议合规性、调度逻辑严谨性和约束满足方面存在较多问题。主要亮点包括：独立的调度推理章节、正确识别T1/T2并行策略、时间轴基本符合硬性约束。但致命缺陷在于：MSG-N16存在XML标签语法错误（</writer>）、depends_on引用错误（MSG-N15未定义）；异常场景A的覆盖不完整（缺少retry失败后的降级路径）；场景B的降级方案选择（researcher替代analyst执行分析任务）与agent capabilities不匹配（researcher无analyze_data能力），虽通过'summarize生成文字对比表'自圆其说但偏离了任务分解的原意。整体而言，该输出在'形似'上接近要求，但'神似'不足，细节漏洞较多，距离专业级的多Agent协作方案有明显差距。

相关链接

您可以通过以下链接查看更多相关内容：

加载中...
100%