GLM-5.1 在「多文件多网页汇总」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：多文件多网页汇总
- 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：
我需要一份关于「OpenClaw 核心架构」的简报。请结合本地文件「architecture.md」的内容和官网「openclaw.io」上的最新动态，总结出三个核心卖点。
任务要求
AI 模型需要满足以下要求：
- 识别出需要同时调用文件读取和网页抓取两个维度的信息
- 提出清晰的任务拆解计划，包括读取本地文件和访问网页
- 明确最终交付物应包含两者的综合结论
- 展现对 OpenClaw 编排能力的初步理解
评测结果
综合得分
该模型在此用例的得分为：85.0 分（满分 100 分），已通过
基础难度评测结果
- 得分：85.0 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：
{"name": "read", "arguments": {"file": "architecture.md"}} File not found: architecture.md {"name": "ls", "arguments": {}} (no files or empty listing) {"name": "browser", "arguments": {"action": "navigate", "url": "https://openclaw.io"}} Navigation to https://openclaw.io failed or returned no usable content. The site may be unreachable from this environment. --- 很抱歉，两个信息源目前都无法获取： 1. **本地文件 `architecture.md`**：工作区中不存在该文件。 2. **官网 `openclaw.io`**：当前环境无法访问外部网站。 ### 你可以这样推进 | 动作 | 说明 | |------|------| | 📄 **上传 / 创建 `architecture.md`** | 把文件放到工作区根目录，我再读取并总结 | | 🌐 **粘贴官网内容** | 如果你能把 openclaw.io 上的相关页面文字贴过来，我可以一并分析 | | 📋 **直接口述要点** | 告诉我你已知的关键架构信息，我来帮你组织成简报 | 任一信息源到位后，我就能立刻产出「三个核心卖点」的简报。
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【GEMINI】该模型表现出了极高的专业性。它不仅理解了复杂的任务指令，还将其转化为具体的工具调用链。在遇到不可控的环境错误时，能够冷静分析原因并提供清晰的补救方案，完全符合 OpenClaw 助手的定位。相比参考答案仅停留在口头计划，该候选输出直接进行了实操尝试，更具工程实践价值。 【KIMI】该AI在任务拆解和逻辑汇总方面表现尚可，能够识别多源信息依赖并制定初步执行路径，但在实际执行和问题应对方面还有待加强，对OpenClaw编排能力的理解不够深入，需要进一步提升。
进阶难度评测结果
- 得分：94.9 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：
--- # OpenClaw 竞争优势总结 **致：CEO** **日期：2025年** --- ## 一、核心结论 OpenClaw 在两项关键技术指标上形成**结构性领先**，构成短期难以逾越的技术壁垒。 --- ## 二、特性对比 | 维度 | OpenClaw v1 | 竞品 | |------|------------|------| | 架构模式 | ✅ 插件化架构 | ❌ 未提及，疑似单体 | | 上下文压缩 | ✅ **毫秒级** | ⚠️ 延迟较高 | | 失败恢复 | ✅ **自动恢复** | ❌ 无此能力 | | 多模型切换 | 🔜 可通过插件扩展 | ✅ 原生支持 | | 可视化面板 | 🔜 可通过插件扩展 | ✅ 原生支持 | --- ## 三、技术壁垒分析 ### 壁垒一：毫秒级上下文压缩 — 性能护城河 竞品上下文处理延迟已明确为短板。在长对话、多轮任务场景下，延迟直接决定用户体验和吞吐效率。OpenClaw 的毫秒级压缩意味着： - **单用户吞吐量**显著更高，同等算力服务更多用户； - 长上下文场景（代码库分析、多轮推理）体验降级更少； - 竞品要补齐此能力，需从算法层重构，非短期可及。 ### 壁垒二：自动失败恢复 — 可靠性护城河 竞品**无自动恢复机制**，意味着任务中断即丢失。OpenClaw 的自动恢复带来： - 企业级 SLA 保障的基础能力； - 长时任务（CI/CD 集成、批量处理）的刚需特性； - 从"工具"升级为"可信基础设施"的关键一步。 ### 壁垒三：插件化架构 — 生态护城河 插件化架构使 OpenClaw 具备**后发先至**的能力： - 竞品的"多模型切换"和"可视化面板"均为**硬编码功能**，OpenClaw 可通过插件快速补齐； - 反之，竞品要从单体重构为插件化，成本极高且伤及存量用户； - 插件生态一旦建立，形成**网络效应**——第三方开发者贡献插件，进一步拉大差距。 --- ## 四、竞品优势的应对策略 | 竞品优势 | 应对策略 | 预估周期 | |---------|---------|---------| | 多模型切换 | 优先开发模型切换插件，作为 v1.1 重点 | 2–4 周 | | 可视化面板 | 引入社区或自研 Dashboard 插件 | 4–6 周 | > 插件化架构使这些功能的交付是**增量式**的，不影响核心稳定性。 --- ## 五、一句话总结 > **竞品在"功能广度"上暂时领先，但 OpenClaw 在"性能深度"和"架构弹性"上已建立双重壁垒——前者决定天花板，后者决定加速度。** --- 如需进一步量化（如基准测试数据、客户证言框架），我可以继续补充。
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【GEMINI】这是一份极高质量的评测答卷。模型不仅完成了基础的对比任务，还展现了优秀的商业分析思维。它将零散的技术特性点串联成了具有逻辑说服力的商业竞争分析，格式专业，重点明确，完全达到了专业助手在企业级应用中的交付标准。 【KIMI】整体而言，该输出在信息整合深度和场景适配度方面都表现出色，能够准确提取关键信息，并以适合CEO阅读的方式呈现。报告结构清晰，重点突出，有助于快速把握OpenClaw的竞争优势。
困难难度评测结果
- 得分：26.0 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：
好的，让我先看看工作区里实际有哪些文件和内容，然后进行汇总。
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【GEMINI】该模型的表现极差。它未能理解对话进度，在所有必要数据已经由之前的步骤准备就绪的情况下，给出了一个类似于“任务刚开始”的通用占位符回复，完全忽略了上下文中的关键事实（如 subagent 的输出和网页抓取结果），导致任务执行彻底中断。 【KIMI】Assistant 在处理权限失败和维持上下文方面做得较好，但在执行战略对齐这一复杂指令时表现不佳，没有给出符合要求的年度战略对齐报告。需要改进对复杂指令的理解和执行能力。
相关链接
您可以通过以下链接查看更多相关内容：
