qwen3.8-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：qwen3.8-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：
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
- 每条消息前须有简短的调度说明，解释发送该消息的原因。
- 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：92.6 分（满分 100 分），已通过
基础难度评测结果
- 得分：92.6 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：
**整体协作流程概述** 当研究员发现资料不全面时，流程中增加一轮"报告-审批-补充"的交互环节。协调者不直接干预搜索细节，而是接收研究员的缺口报告后，给出补充方向并授权二次搜索，形成"下发→首次搜索→报告缺口→审批补充→二次搜索→汇总"的闭环。 --- **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，明确主题和能力要求。 ```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，目标覆盖1950年代至今的关键节点。 ``` 【调度说明】研究员完成首次搜索后，发现资料存在明显缺口，主动向协调者报告并请求补充方向。 ```xml researcher coordinator 首次 search_web 已完成，但发现以下缺口：1）缺少2000年代中期统计学习向深度学习过渡的细节；2）缺少中国AI发展历程（如百度、华为、中科院相关节点）；3）缺少AI伦理与监管演进脉络。请指示是否需要补充搜索，以及优先方向。 ``` 【调度说明】协调者评估缺口后，批准补充搜索并给出具体方向，研究员据此执行二次搜索。 ```xml coordinator researcher 批准补充搜索。请针对以下三个方向再次使用 search_web：A）2006年深度学习复兴（Hinton、ImageNet等）；B）中国AI关键节点（2017年新一代AI规划、大模型竞赛）；C）AI伦理监管时间线（欧盟AI法案、中国生成式AI管理办法）。完成后统一使用 summarize 输出整合摘要。 ``` 【调度说明】研究员完成补充搜索，输出整合后的完整摘要并返回协调者。 ```xml researcher coordinator 补充 search_web 已完成，整合摘要如下：1. 1956年达特茅斯会议标志AI诞生；2. 1960-70年代符号主义热潮与第一次寒冬；3. 1980年代专家系统兴起与第二次寒冬；4. 1990-2000年代统计学习与SVM、贝叶斯方法成熟；5. 2006年Hinton提出深度学习，2012年ImageNet突破；6. 2017年中国发布新一代AI发展规划，百度、华为、中科院布局；7. 2020年代大语言模型时代（GPT系列、文心一言等）；8. 2023-2024年欧盟AI法案、中国生成式AI管理办法等伦理监管框架建立。 ``` 【调度说明】协调者确认摘要完整，将任务连同摘要下发给写作者。 ```xml coordinator writer 请使用 write_content 能力，基于以下摘要撰写一篇约500字的"AI发展历史"科普文章，要求语言通俗、结构清晰。完成后使用 proofread 能力校对。摘要：[整合摘要内容同上，略] ``` 【调度说明】写作者完成撰写与校对，将最终文章返回协调者，任务闭环。 ```xml writer coordinator 文章已撰写并通过 proofread 校对，最终成果如下： 《从达特茅斯到大模型：人工智能七十年简史》 1956年，一群年轻科学家齐聚达特茅斯学院，正式提出"人工智能"这一概念，宣告了一个全新学科的诞生。此后二十年间，符号主义方法曾让研究者满怀期待，但算力与数据的匮乏很快带来了第一次"AI寒冬"。 1980年代，专家系统让AI短暂回归商业视野，然而维护成本高昂再次将其拖入低谷。真正的转折发生在1990年代——统计学习方法日趋成熟，支持向量机与贝叶斯网络为机器学习奠定了坚实地基。 2006年，Geoffrey Hinton提出深度神经网络训练方法，2012年ImageNet竞赛上深度学习一鸣惊人，算力、数据、算法三要素终于汇流。2017年，中国发布《新一代人工智能发展规划》，百度、华为、中科院等机构加速布局，AI从实验室走向千行百业。 2020年代，以GPT系列和文心一言为代表的大语言模型掀起新一轮浪潮，生成式AI深刻改变人机交互方式。与此同时，欧盟《AI法案》与中国《生成式人工智能服务管理暂行办法》相继落地，标志着AI治理进入制度化阶段。 七十年风雨，AI从概念走向现实，下一个十年，故事仍在继续。 ``` 【调度说明】协调者确认收到最终成果，向所有参与Agent发送任务完成通知，闭环结束。 ```xml coordinator researcher 任务确认完成，感谢你的两轮搜索与整合摘要。 ``` ```xml coordinator writer 任务确认完成，文章质量合格，已交付用户。 ``` --- **流程闭环示意** ``` coordinator ──①下发任务──▶ researcher researcher...
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，针对「研究员发现资料不全面」的场景设计了合理的「报告缺口→审批补充→二次搜索」闭环机制，XML 格式严格合规，Agent 能力边界清晰，协调逻辑严谨。最终科普文章内容质量较高但字数略不足（约350字 vs 目标500字），是唯一明显不足之处。整体方案设计思路清晰，执行细节到位，是一份高质量的多 Agent 协作方案示例。 【GEMINI】候选输出表现极其优秀。它不仅完美遵循了所有的 XML 格式规范和角色能力限制，而且针对用户提出的“补充搜索”这一复杂交互场景，设计了高度合理且符合现实协作逻辑的“报告-审批-补充”机制。最终产出的文章质量高、字数达标，整体协作流程闭环且逻辑严密，是一份教科书级的多 Agent 协作方案设计。 【KIMI】该候选输出整体表现良好，针对'资料不够全面需补充搜索'的扩展场景设计了合理的补充搜索流程，XML格式基本规范，最终文章质量较高。主要改进点在于：严格约束researcher的自主决策边界（应由协调者判断是否需要补充搜索），避免冗余的'完成通知'消息，以及确保最终文章字数更精准地达到约500字要求。
进阶难度评测结果
- 得分：— 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：
以下使用 `coordinator` 作为协调者 Agent ID。整体依赖关系为： `T1 -> T2 -> T3`，并且 `T2 + T3 -> T4 -> T5`。 ```xml MSG-001 coordinator researcher request 任务T1下发：请搜索并采集2024年全球及中国电动汽车市场原始数据，包括销量、主要品牌市占率、价格带、政策与充电基础设施关键指标；依赖关系：T1无前置依赖。 task_id=T1; depends_on=null; required_fields=global_sales,china_sales,brand_share,policy,charging_infrastructure; output_type=raw_dataset ``` **Reasoning**：这是流程根节点，协调者先向研究员下发数据采集任务。T1 是后续摘要、分析和写作的基础，因此必须最先完成。 --- ```xml MSG-002 researcher coordinator response 任务T1响应：已完成2024年全球及中国电动汽车市场原始数据搜索与采集，形成可机读数据集；依赖关系：本响应对应T1完成，为T2提供输入。 task_id=T1; status=completed; output=raw_dataset_2024_ev.json; records=42; sources=industry_reports,public_sales_databases,manufacturer_disclosures; depends_on=null ``` **Reasoning**：研究员返回中间结果，表示原始数据已具备。协调者收到后可判断 T1 完成，并触发 T2。 --- ```xml> MSG-003 coordinator researcher request 任务T2下发：请基于T1原始数据集生成结构化摘要，提炼全球销量、中国销量、Top品牌市占率、同比变化、关键驱动因素；依赖关系：T2依赖T1完成。 task_id=T2; depends_on=T1; input=raw_dataset_2024_ev.json; output_type=structured_summary; required_sections=market_size,brand_share,regional_split,drivers,risk_factors ``` **Reasoning**：T2 依赖 T1 的输出，因此只有在 MSG-002 确认 T1 完成后才能下发。该任务将原始数据转化为可供分析师和写作者使用的摘要。 --- ```xml MSG-004 researcher coordinator response 任务T2响应：已完成结构化摘要整理，包含全球与中国市场关键指标、主要品牌市占率、政策与基础设施要点；依赖关系：本响应对应T2完成，为T3和T4提供输入。 task_id=T2; status=completed; output=ev_summary_2024.md; key_findings=global_ev_sales_growth,china_market_share,brand_concentration,policy_impact; depends_on=T1 ``` **Reasoning**：T2 完成后，流程进入可并行依赖阶段。T3 只需要 T2，而 T4 还需要 T3，因此协调者接下来优先触发 T3。 --- ```xml MSG-005 coordinator analyst request 任务T3下发：请基于T2结构化摘要执行销量对比分析，并生成图表；重点包括全球与中国销量对比、主要品牌市占率对比、同比趋势图；依赖关系：T3依赖T2完成。 task_id=T3; depends_on=T2; input=ev_summary_2024.md; charts_required=global_vs_china_sales,brand_share_top10,yoy_trend; output_type=analysis_result ``` **Reasoning**：这是数据移交节点之一，协调者将 T2 的摘要结果作为输入交给分析师。T3 的分析结果将作为 T4 写作的重要素材。 --- ```xml MSG-006 analyst coordinator response 任务T3响应：已完成销量对比分析并生成图表，输出分析结论、图表文件、图表说明和关键数据标签；依赖关系：本响应对应T3完成，为T4提供输入。 task_id=T3;...
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
所有评分模型都失败
困难难度评测结果
- 得分：85.3 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：
## 调度推理与约束满足说明 ### 1. 正常流程推理 当前时间为 **10:15**，截止时间为 **11:30**，可用窗口 **75 分钟**。 关键约束： - **C1**：分析师 `analyst` 在 **10:30** 前不可接受新任务。 - **C2**：研究员 `researcher` 最大并发为 **2**，因此 T1、T2 可并行，T3 必须等待其中一个槽位释放。 - **C3**：T5 必须在 T1、T2、T3、T4 全部完成后开始。 - **C4**：T6 必须在 T5 完成后开始。 - **C5**：T7 必须在 T6 完成后开始。 - **C6**：任何任务失败后，必须在 **3 分钟内**启动重试或降级。 正常流程关键路径： ```text T1/T2 并行：10:15 - 10:20 T3：10:20 - 10:25 等待分析师可用：10:25 - 10:30 T4：10:30 - 10:40 T5：10:40 - 10:48 T6：10:48 - 10:51 T7：10:51 - 10:54 ``` 预计完成时间：**10:54**，距离截止时间 **11:30** 仍有 **36 分钟缓冲**。 --- ### 2. 异常处理推理 #### 场景 A：研究员处理竞品 C 超时 T3 原计划 **10:20 - 10:25**。 若在 **10:25** 未收到响应： - 系统在 **10:25** 检测到超时。 - 立即在 **10:25** 启动重试，满足 **C6：3 分钟内启动重试**。 - 重试窗口：**10:25 - 10:30**。 - 由于分析师 **10:30** 才可用，T3 重试刚好在 **10:30** 完成，不影响 T4 正常启动。 - 后续关键路径不变，最终完成时间仍为 **10:54**。 #### 场景 B：分析师 10:30 后仍无法接受任务 T4 原计划 **10:30** 启动。 若分析师在 **10:30** 返回设备故障： - 失败时间点：**10:30**。 - 系统必须在 **10:33 前**启动重试或降级。 - 处理策略： - **10:31**：对分析师发起一次短超时重试。 - **10:32**：若仍失败，立即启动降级方案。 - 降级方案： - 取消复杂图表生成。 - 由 `researcher` 基于 T1、T2、T3 结果生成“核心指标对比摘要 + 简易表格”。 - T4-D 窗口：**10:32 - 10:37**。 - T5 窗口：**10:37 - 10:45**。 - T6 窗口：**10:45 - 10:48**。 - T7 窗口：**10:48 - 10:51**。 - 最终完成时间：**10:51**，仍满足截止时间。 --- ## 一、正常流程 XML 消息传递 ### 正常流程时间轴 | 时间 | 消息 | 动作 | |---|---|---| | 10:15 | MSG-001 / MSG-002 | 并行启动 T1、T2 | | 10:20 | MSG-003 / MSG-004 | T1、T2 完成 | | 10:20 | MSG-005 | 启动 T3 | | 10:25 | MSG-006 | T3 完成 | | 10:30 | MSG-007 | 启动 T4，等待分析师完成 | | 10:40 | MSG-008 | T4 完成 | | 10:40 | MSG-009 | 启动 T5 | | 10:48 | MSG-010 | T5 完成 | | 10:48 | MSG-011 | 启动 T6 | | 10:51 | MSG-012 | T6 完成 | | 10:51 | MSG-013 | 启动 T7 | | 10:54 | MSG-014 | T7 完成 | ```xml MSG-001 coordinator researcher request high task=T1; competitor=A; scheduled_start=10:15; expected_duration=5min; output=竞品A最新动态摘要 none 5min MSG-002 coordinator researcher request high task=T2; competitor=B; scheduled_start=10:15; expected_duration=5min; output=竞品B最新动态摘要 none 5min MSG-003 researcher coordinator response high task=T1; completed_at=10:20;...
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【CLAUDE】候选输出整体质量良好，达到了任务要求的核心目标：XML 协议格式完整合规，调度推理结构清晰，时间轴自洽，两个异常场景均有完整的消息流模拟。主要优势在于约束满足的严谨性和推理的系统性，并额外提供了最坏情况合并分析。主要不足包括：response 消息 timeout 语义处理不当、缺少 notification 类型消息的合理运用、场景 B 降级 Agent 选择不够匹配、以及未利用等待窗口进行预调度通知优化。内容格式偏向 key=value 紧凑风格，可读性略低于参考答案的自然语言描述。综合来看，该输出在协议合规性和约束满足方面表现稳健，在协调逻辑的细致程度上有一定提升空间。 【GEMINI】这是一份极其优秀的评测答卷。模型不仅完美遵循了复杂的 XML 协议格式，而且在多智能体协同的逻辑推理、时间轴规划、约束条件满足以及异常容错机制设计上展现了极高的专业水平。异常场景的消息流设计非常真实且符合分布式系统的实际运行逻辑，无可挑剔。 【KIMI】候选输出基本完成了多Agent协作方案的设计，包含了正常流程和两个异常场景的XML消息流，但在协议合规性、调度推理深度和约束满足严谨性方面与参考答案存在明显差距。主要问题包括：XML格式使用HTML实体编码而非原生格式、content字段业务语义不足、异常场景的降级策略选择不当（让不具备数据分析能力的researcher替代analyst）、关键瓶颈识别和预调度优化缺失。时间计算整体自洽，但缺乏对等待窗口的充分利用和更精细的容错层次设计。建议在协议格式严格性、调度推理的完整性和Agent能力匹配方面加强。
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