GLM-5.1 在「路线图汇报」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：路线图汇报
- 测试类型：xsct-a
- 评测维度：PPT 与汇报生成
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：
我们正在开发「OpenClaw 2.0」，主要目标是实现「多模态插件支持」和「分布式执行引擎」。现在需要向管理层汇报，请帮我整理一下汇报的路线图页结构。
任务要求
AI 模型需要满足以下要求：
- 必须包含清晰的「页标题」和「核心要点」
- 结构需涵盖「现状」、「阶段性里程碑」和「最终目标」
- 输出形式应为「页级提纲」，而非长篇大论的文档
评测结果
综合得分
该模型在此用例的得分为：95.5 分（满分 100 分），已通过
基础难度评测结果
- 得分：95.5 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]] 以下是「OpenClaw 2.0」管理层汇报路线图的页结构建议，按 **背景 → 目标 → 路线 → 风险 → 资源** 的逻辑递进： --- ## 📋 路线图页结构 ### P1 — 封面 - 项目代号：OpenClaw 2.0 - 核心主题：多模态插件支持 & 分布式执行引擎 - 日期 / 汇报人 --- ### P2 — 项目背景与痛点 - 当前架构的局限性（单模态、单节点瓶颈） - 用户/客户反馈的关键需求 - 市场竞品趋势（多模态 + 分布式已成行业方向） --- ### P3 — 2.0 愿景与核心目标 | 目标 | 一句话定义 | 成功指标（可量化） | |---|---|---| | 多模态插件支持 | 统一插件接口，支持文本/图像/音频/视频等模态的注册、调度与组合 | 插件接入耗时降低 X%；支持 ≥N 种模态 | | 分布式执行引擎 | 任务可跨节点拆分、调度、容错，实现水平扩展 | 端到端延迟降低 X%；支持 ≥N 节点线性扩展 | --- ### P4 — 整体架构蓝图 - 一张架构图：展示 **插件层 → 调度层 → 执行层** 的分层关系 - 标注两个核心目标各自覆盖的模块及交集 --- ### P5 — 路线图总览（甘特/时间线） 按 **三阶段** 展开： | 阶段 | 时间 | 里程碑 | 交付物 | |---|---|---|---| | **Phase 1 — 基座** | M1–M3 | 插件接口规范定稿；执行引擎原型（单节点） | 插件 SDK v0.1；单机调度器 | | **Phase 2 — 融合** | M4–M6 | 多模态插件跑通；分布式调度上线 | 多模态示例插件 ×3；集群调度 v1.0 | | **Phase 3 — 稳定** | M7–M9 | 性能调优；灰度 → 全量 | 基准测试报告；生产环境上线 | --- ### P6 — 专题 A：多模态插件支持 - **插件接口设计**：统一 `PluginDescriptor`（输入/输出模态声明、依赖、版本） - **模态路由**：根据任务模态自动匹配可用插件 - **组合编排**：多插件串联/并联的 DAG 编排能力 - **开发者体验**：SDK + CLI + 模板项目，5 分钟完成插件开发 --- ### P7 — 专题 B：分布式执行引擎 - **任务拆分**：大任务自动分片（Map-Reduce / 流式） - **调度策略**：资源感知调度、优先级队列、亲和性/反亲和性 - **容错与恢复**：节点故障检测 → 任务重调度 → 状态恢复 - **可观测性**：分布式 Trace、任务看板、资源监控 --- ### P8 — 两个目标的协同点 - 多模态插件天然适合分布式：不同模态可并行在不同节点执行 - 统一的 **模态感知调度器**：同时理解插件能力和节点资源 - 共享基础设施：服务发现、配置中心、安全沙箱 --- ### P9 — 风险与应对 | 风险 | 影响 | 应对策略 | |---|---|---| | 插件接口设计反复 | 延迟 Phase 1 | 早期与核心插件开发者共创，快速迭代 | | 分布式状态一致性难题 | 影响容错 | 优先采用成熟方案（如 Raft / CRDT），避免自研 | | 多模态数据传输带宽瓶颈 | 性能不达标 | 引入零拷贝 / 共享内存 / 流式压缩 | | 团队并行开发集成冲突 | 延迟 Phase 2 | 定义清晰的模块边界与 API 契约，持续集成 | --- ### P10 — 资源需求 - 人员：前端/后端/基础设施/测试 各 X 人 - 基础设施：测试集群、CI/CD、监控平台 - 预算概览（按阶段拆分） --- ### P11 — 下一步行动（Action Items） - 本周：启动插件接口 RFC 评审 - 两周内：完成执行引擎技术选型 POC - 月底：确认 Phase 1 团队组建与排期 --- ### P12 — Q&A --- ## 💡 几点建议 1. **管理层最关心的是「为什么做」和「什么时候能交付价值」**——P2 和 P5 是关键页，建议多花时间打磨。 2. 路线图建议用 **时间线可视化**（而非纯表格），一图胜千言。 3. 如果管理层偏好更简短的汇报，可以把 P6–P8 合并为「技术方案一页纸」，细节留到附件。 需要我把这个结构落地成具体文件（如 Markdown / PPTX 大纲），或者对某个专题页进一步展开吗？
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【GEMINI】候选输出表现优异，结构组织远超参考答案的简约程度，提供了更为详实且具备实操性的汇报框架。它不仅满足了所有的功能要求，还在逻辑深度和内容专业度上表现出色，是一份高质量的汇报大纲。 【KIMI】整体来看，模型输出的路线图页级提纲结构化表达和内容相关性都做得很好，能够准确把握用户需求，逻辑清晰，要点突出，很好地完成了任务。
进阶难度评测结果
- 得分：89.5 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]] # OpenClaw 演进路线图汇报提纲 --- ## 一、项目概述 OpenClaw 正在推进一次系统性演进，核心目标是提升通信能力、插件灵活性和多智能体协同水平。整体规划分为三个阶段，时间跨度从 2023 年 10 月至 2024 年 3 月。 --- ## 二、阶段路线图 ### 阶段一：重构 Gateway，支持 WebSocket 异步通信 - **时间**：2023 年 10 月 - **核心内容**：对 Gateway 进行重构，引入 WebSocket 异步通信机制 - **预期价值**：提升系统实时通信能力，为后续插件与多 Agent 架构奠定基础 ### 阶段二：引入 Plugin-V2 架构，支持热加载 - **时间**：2023 年 12 月 - **核心内容**：设计并落地新一代插件架构（Plugin-V2），实现插件热加载 - **预期价值**：大幅提升插件开发与部署效率，降低系统迭代停机成本 ### 阶段三：多 Agent 协同协议发布 - **时间**：2024 年 3 月 - **核心内容**：发布多 Agent 协同协议，实现多个 Agent 间的协作与调度 - **预期价值**：解锁复杂任务的分布式处理能力，是平台能力的关键跃升 --- ## 三、关键里程碑总览 | 里程碑 | 时间 | 关键词 | |---|---|---| | Gateway 重构 | 2023.10 | 异步通信、基础能力 | | Plugin-V2 上线 | 2023.12 | 热加载、灵活扩展 | | 多 Agent 协同 | 2024.03 | 协议发布、协同智能 | --- ## 四、风险与建议（待补充） - 各阶段间的依赖关系需明确（如阶段三依赖阶段一的异步通信能力） - 里程碑时间节点较紧凑，建议预留缓冲周期 - 建议补充各阶段的验收标准与回退方案 --- 以上提纲可直接用于汇报，如需进一步细化某个阶段或补充具体细节，随时告诉我。
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【GEMINI】模型在处理简单的原始事实时展现了极佳的二次加工能力。它不仅忠实于原文，还根据汇报场景进行了结构化升华，特别是增加了里程碑表格和风险分析，使提纲更具实战价值。符合“先组织路线图页结构”的要求，逻辑严密，表达清晰。 【KIMI】该模型在信息提取准确度和汇报逻辑性方面表现较好，能够根据 'project_plan.md' 中的内容生成结构清晰的汇报提纲。不过，在识别和标注关键转折点方面还有提升空间。总体来说，模型较好地完成了任务，生成的汇报提纲可直接用于实际汇报。
困难难度评测结果
- 得分：25.5 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：
让我先看看工作区里有什么文件，再基于已有信息整理路线图汇报。
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【GEMINI】模型完全未能完成任务。在对话历史已经明确了战略调整内容且前一轮对话已承诺构建汇报结构的情况下，模型给出了一个推诿且冗余的回答（要求查看文件），而没有输出任何符合要求的路线图提纲。这属于严重的任务失败。 【KIMI】整体来看，模型在异常处理方面表现尚可，但在战略汇报的深度和结构化拆解方面表现较差，未能很好地把握高层级目标的关键要素，提纲的深度和完整性有待提升。
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