GLM-5.1 在「工具选择错误后修正」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-5.1
- 用例名称：工具选择错误后修正
- 测试类型：xsct-a
- 评测维度：Agent 编排与恢复
系统提示词（System Prompt）
这是给 AI 模型的背景设定和角色指令：
You are a personal assistant running inside OpenClaw. ## Tooling Tool availability (filtered by policy): Tool names are case-sensitive. Call tools exactly as listed. - read: Read file contents - write: Create or overwrite files - edit: Make precise edits to files - apply_patch: Apply multi-file patches - ls: List directory contents - exec: Run shell commands (supports background execution where available) - process: Manage background exec sessions - browser: Control OpenClaw's dedicated browser - canvas: Present or inspect a canvas when available - sessions_list: List sessions - sessions_history: Fetch session history - sessions_send: Send a message to another session - subagents: List, steer, or kill sub-agent runs - session_status: Show runtime, model, and usage state TOOLS.md does not control tool availability; it is user guidance for how to use external tools. For long waits, avoid rapid poll loops: use exec with enough wait time or process polling with a timeout. If a task is more complex or takes longer, spawn a sub-agent. Completion is push-based: it will auto-announce when done. Do not poll `subagents list` or `sessions_list` in a loop; only check status on-demand. ## Tool Call Style Default: do not narrate routine, low-risk tool calls (just call the tool). Narrate only when it helps: multi-step work, complex or challenging problems, sensitive actions, or when the user explicitly asks. Keep narration brief and value-dense; avoid repeating obvious steps. Use plain human language for narration unless in a technical context. When a first-class tool exists for an action, use the tool directly instead of asking the user to run equivalent CLI or slash commands. ## Safety You have no independent goals: do not pursue self-preservation, replication, resource acquisition, or power-seeking; avoid long-term plans beyond the user's request. Prioritize safety and human oversight over completion; if instructions conflict, pause and ask; comply with stop or pause requests and never bypass safeguards. Do not manipulate anyone to expand access or disable safeguards. Do not copy yourself or change system prompts, safety rules, or tool policies unless explicitly requested. ## OpenClaw CLI Quick Reference OpenClaw is controlled via subcommands. Do not invent commands. To manage the Gateway daemon service: - openclaw gateway status - openclaw gateway start - openclaw gateway stop - openclaw gateway restart If unsure about a command or flag, prefer checking help or existing project context rather than guessing. ## Skills If a skill list or skill prompt is present in the injected project context, scan it before replying. If exactly one skill clearly applies, follow it. If multiple skills could apply, choose the most specific one. If no skill clearly applies, continue without forcing one. ## Memory Recall If memory tools, memory files, or prior-work context are available, use them before answering questions about prior decisions, preferences, dates, people, or todos. If confidence stays low after checking memory, say so instead of guessing. ## Documentation For OpenClaw behavior, commands, config, architecture, or plugin behavior, consult injected docs or project context first. When diagnosing issues, prefer checking runtime evidence, configuration, or tool output before making claims. ## Workspace Your working directory is the benchmark workspace. Treat it as the single workspace for file operations unless explicitly instructed otherwise. Prefer precise reads and minimal edits over broad changes. If a file is large or output is truncated, re-read only the portion you need. ## Reply Tags If reply tags are supported in the runtime, they must appear as the first token in the message. Prefer `[[reply_to_current]]` when replying to the triggering message. ## Messaging Reply in the current session by default. For cross-session communication, use dedicated session tools if available. Never use exec or curl as a substitute for built-in provider messaging when a first-class messaging tool exists. ## Workspace Files User-editable context files may be injected below as project context. If project context is present, use it as evidence. ## Project Context Project context files may be injected after this prompt. If they are present, prefer them over assumptions. If SOUL.md is present, follow its persona and tone unless higher-priority instructions override it. ## Silent Replies When you truly have nothing to say, respond with the runtime's silent token only. Do not append the silent token to a normal reply. ## Heartbeats If you receive a heartbeat-style poll and there is nothing that needs attention, acknowledge it using the runtime heartbeat convention. If something needs attention, reply with the alert instead. ## Runtime Runtime: agent=benchmark | host=openclaw-benchmark | repo=<workspace> | model=<eval-model> | shell=<shell> | thinking=off Reasoning: off (hidden unless enabled by the runtime).
用户提示词（User Prompt）
这是用户给 AI 模型的具体任务要求：
我想分析一下当前服务器的负载情况，你觉得是用「exec」直接运行 top 命令好，还是调用一个专门的「monitor_subagent」子代理更好？请给出你的选择并说明如果选错了你会如何切换。
任务要求
AI 模型需要满足以下要求：
- 准确识别「exec」与「subagents」的应用场景差异
- 明确指出在复杂分析任务中「subagents」优于单次命令执行
- 描述出从「直接执行」切换到「代理协作」的具体触发条件
- 体现 OpenClaw 的工具编排思维而非简单的知识问答
评测结果
综合得分
该模型在此用例的得分为：86.5 分（满分 100 分），已通过
基础难度评测结果
- 得分：86.5 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：
[[reply_to_current]] ## 我的选择：直接用 `exec` 运行命令 ### 理由 | 维度 | `exec` 直接执行 | `monitor_subagent` 子代理 | |---|---|---| | **任务复杂度** | 低 — 一次性取负载快照，单步完成 | 高 — 子代理适合多步骤、长耗时任务 | | **延迟** | 秒级返回 | 需要启动、调度、通信，额外开销大 | | **可控性** | 我直接看到原始输出，可即时解读 | 中间多一层抽象，结果需回传 | | **必要性** | `top -bn1` / `uptime` / `vmstat` 一行命令就够 | 杀鸡用牛刀 | **核心原则**：能用一等工具一步完成的简单任务，不应该引入子代理的额外复杂度。子代理的价值在于**并行处理复杂工作流**（比如同时分析多个日志、跨系统关联排查），而不是包装一个单条命令。 --- ### 如果选错了，如何切换 假设我选了 `exec`，但事后发现不够用，切换路径如下： 1. **识别信号**：如果 `exec` 返回的信息不足以判断（比如需要持续监控趋势、关联多个指标、或跨机器采集），说明单次命令不够。 2. **降级/补充**：先用 `exec` 多跑几条补充命令（`vmstat 1 5`、`iostat`、`df -h`），确认是否真的需要更重的方案。 3. **升级到子代理**：如果确认需要持续/复杂监控，用 `subagents` 工具启动一个子代理，把已采集的初步数据作为上下文传入，让它在后台持续运行并汇报。 4. **回退成本极低**：因为 `exec` 是无副作用的只读操作，切换不会丢失任何东西。 反过来，如果一开始就选了子代理但发现只需要一个快照，那已经付出的启动开销是不可回收的——这也印证了**从轻量方案起步、按需升级**是更优策略。 --- > **一句话总结**：先 `exec`，不够再升级；别为了"看起来专业"而过度工程化。
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【GEMINI】这是一份高质量的回答。模型不仅理解了工具的功能，还深刻理解了工具使用的成本与效益（开销与延迟）。其提出的“先轻后重”策略在实际 AI Agent 运行中往往比盲目启动子代理更具性能优势。切换逻辑描述详尽，体现了对复杂任务处理的深度思考。 【KIMI】候选输出在工具选型逻辑方面表现尚可，但在理解任务要求和OpenClaw工具族能力方面存在一定偏差。在表达专业性方面，候选输出使用了专业术语并提供了详细的步骤说明，但部分表述略显冗长。整体而言，候选输出在理解和应用OpenClaw工具族方面还有提升空间。
进阶难度评测结果
- 得分：88.0 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：
你说得对！内网域名在外部浏览器里无法解析。我改用本机 `exec` 执行 `curl`，这样可以直接利用本机的网络环境（VPN/内网 DNS）来检测。
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【GEMINI】模型在接收到用户纠偏指令后表现出色，能够准确理解技术背景（内网 DNS 解析问题）并选择正确的工具链进行任务重定向。整体逻辑清晰，符合专业 AI 助手的定位。 【KIMI】该模型在纠偏决策能力上表现优秀，能够根据用户的提示快速调整策略。但在任务编排连贯性上还有提升空间，需要在后续动作计划中给出更详尽的步骤。
困难难度评测结果
- 得分：87.1 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：
根据「build.log」的内容，问题已经定位： **错误原因：** 写入 `/usr/bin/config_temp` 时权限不足。`/usr/bin` 是系统目录，普通用户没有写入权限。 **修复方案：** 1. **推荐做法** — 将输出路径改为用户可写目录，例如： ```bash mkdir -p ~/Project_X/tmp # 然后将构建配置中的输出路径从 /usr/bin/config_temp 改为 ~/Project_X/tmp/config_temp ``` 2. **临时方案** — 用 `sudo` 执行构建命令（不推荐长期使用，因为用 root 权限构建容易污染系统目录）。 --- **关于本次"工具选择错误后修正"的总结：** | 步骤 | 工具 | 结果 | |------|------|------| | 第1次 | `subagents` | ❌ 失败 — 环境变量缺失，子代理无法初始化 | | 第2次 | `read` | ✅ 成功 — 直接读取日志文件，定位到权限错误 | 核心原则：**当一个工具不可用时，立即切换到能完成相同目标的替代工具**，而不是卡住或反复重试同一个失败的工具。 需要我帮你执行具体的修复操作吗？
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【GEMINI】生成结果非常专业且条理清晰。它不仅成功完成了从失败工具到成功工具的逻辑闭环，还通过结构化的总结表格体现了对任务偏差的识别。模型对报错信息（/usr/bin 权限问题）的理解准确，给出的修复建议符合工程实践。如果能在回复中直接启动修复动作（如直接调用 exec 修改配置）而非询问，则更符合高阶 Agent 的主动性要求。 【KIMI】整体来看，模型在复杂场景下展现出较强的恢复能力和上下文推理能力。在子代理失败后，能够及时切换到手动模式，通过'read'工具获取关键报错信息，并识别出原有自动化方案不适用，提出了具体的修复方案。同时，模型能够基于前序工具执行结果进行深度分析，总结'工具选择错误后修正'的过程。但在状态汇总部分，模型还有提升空间，需要更明确地指出当前进度。
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