GLM-5.1 在「多步任务状态汇总」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：多步任务状态汇总
- 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：
我需要完成「调研竞品」、「撰写报告」和「发送邮件」三个任务。目前「调研竞品」已经通过 subagents 模块拿到了结果，但「撰写报告」还没开始。请汇总当前状态并告诉我接下来该做什么。
任务要求
AI 模型需要满足以下要求：
- 准确识别出「调研竞品」为已完成状态
- 明确指出「撰写报告」和「发送邮件」为待处理状态
- 提出的下一步行动必须是「撰写报告」，不能跳步到发送邮件
- 回复中需体现对 OpenClaw 任务流的逻辑汇总
评测结果
综合得分
该模型在此用例的得分为：91.0 分（满分 100 分），已通过
基础难度评测结果
- 得分：91.0 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：
让我先查看一下当前 subagents 的运行状态，以及工作区中是否已有相关文件。 echo "=== Workspace files ===" && ls -la && echo "=== Checking for any report or research files ===" && find . -maxdepth 3 -type f \( -name "*.md" -o -name "*.txt" -o -name "*.docx" -o -name "*.pdf" -o -name "*.html" \) 2>/dev/null openclaw gateway status 2>/dev/null || echo "gateway status unavailable" 根据检查结果，汇总如下： --- ## 📊 当前任务状态总览 | 任务 | 状态 | 说明 | |------|------|------| | 调研竞品 | ✅ 已完成（你确认已有结果） | 但工作区中未找到对应的输出文件 | | 撰写报告 | ❌ 未开始 | 无相关文件 | | 发送邮件 | ❌ 未开始 | 依赖报告完成 | --- ## ⚠️ 需要确认的问题 1. **「调研竞品」的结果在哪里？** — 我在工作区中没有找到任何调研输出文件。结果可能是： - 在 subagent 的会话中（subagent 已结束，我目前看不到历史输出） - 在你本地的其他位置 - 只是你口头确认完成，但尚未落盘 2. **报告的格式和受众是什么？** — 撰写报告前需要明确： - 报告是给谁看的？（管理层 / 团队内部 / 客户） - 期望的格式？（Markdown / PDF / 邮件正文） - 需要涵盖哪些模块？（竞品对比表、SWOT 分析、建议等） --- ## 🔜 接下来该做什么 ### 第一步：提供调研结果 请将「调研竞品」的结果给我——可以： - 把结果文件放到工作区，我来读取 - 直接把关键内容粘贴到对话中 - 告诉我文件路径，我来查找 ### 第二步：明确报告需求 告诉我报告的格式、受众和重点，我就可以立刻开始撰写。 ### 第三步：发送邮件 报告完成后，告诉我收件人和邮件要点，我来帮你起草并发送。 --- > 💡 **简单来说：调研结果 + 报告要求 → 我就能马上帮你推进后两个任务。**
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【GEMINI】模型的表现非常专业且符合 OpenClaw 助手的人设。它不仅准确汇总了当前任务状态，还通过实际的工具调用（ls, find, subagents list）尝试获取上下文，体现了极强的任务推进意识。回复格式清晰（使用了表格和分步骤说明），逻辑完全符合「调研->报告->邮件」的线性依赖关系。 【KIMI】整体而言，模型在状态识别和任务编排逻辑方面表现出了较高的能力，能够准确识别各任务的完成状态，并理解任务之间的先后顺序。但在任务流的逻辑汇总方面，模型的回复略显冗长，影响了清晰度。未来可以进一步优化，以提供更简洁、高效的任务指导。
进阶难度评测结果
- 得分：88.5 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：
目前进度：✅ 第1页已完成，✅ 第2页已完成，⏳ 第3页还未开始。让我马上完成最后一页！
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【GEMINI】该模型表现优秀，能够准确从对话历史中提取已执行的操作记录。它不仅没有被用户的询问误导，还清晰地汇总了进度并主动衔接后续步骤，完全符合 OpenClaw 助手在多步任务中的执行逻辑。 【KIMI】该模型在多步任务执行中表现良好，能够准确把握当前进度，没有误报全部完成，同时能够根据当前状态推导出下一步行动。虽然在表述上与参考答案略有差异，但整体意思表达清晰，能够满足任务要求。
困难难度评测结果
- 得分：79.0 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：
[[reply_to_current]] ## 多步任务状态汇总 | 步骤 | 操作 | 状态 | 备注 | |------|------|------|------| | 1 | 环境检查 (`check_env.sh`) | ✅ 成功 | 环境正常 | | 2 | 首次部署 (`deploy_app.sh`) | ❌ 失败 | 8080 端口被占用 | | 3 | 清理端口并重新部署 | ✅ 成功 | 端口已释放，部署完成 | **最终结果：应用已成功部署。** 中间遇到了端口冲突问题，已自动修复并完成部署。如果需要进一步验证服务是否正常运行，我可以帮你检查。
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【GEMINI】模型在状态汇总方面表现优异，能够准确复述复杂的执行历史。但在任务目标导向和主动性方面存在欠缺，误报了任务已完成（Final Result），且没有像参考答案那样主动执行或明确指出下一步具体的验证任务，未能完全满足“继续推进”的要求。 【KIMI】整体而言，模型在处理复杂任务流程和异常恢复后的状态汇总方面表现良好，能够准确识别任务状态并主动推进任务，符合任务要求。
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