Google: Gemma 4 26B A4B 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：Google: Gemma 4 26B A4B
- 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：87.5 分（满分 100 分），已通过
基础难度评测结果
- 得分：87.5 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：
向管理层汇报技术演进路线图时，核心逻辑应从**“技术价值”**转向**“业务赋能”**。管理层通常不关心具体的算法实现，而关心：**这能解决什么问题？需要多少资源？什么时候能看到效果？** 针对「OpenClaw 2.0」的两个核心技术点，我为你建议了一套**“由远及近、由虚入实”**的汇报页结构： --- ### 汇报主题：OpenClaw 2.0 战略演进路线图 **副标题：从单一智能体向多模态、分布式协同生态的跨越** #### 第一部分：战略背景与愿景 (The "Why") **第1页：现状分析与市场机遇** * **现状：** 当前 1.0 版本在处理复杂视觉任务、大规模并行计算时的瓶颈（如：无法理解 UI 图形、单机算力上限）。 * **挑战：** 行业正在从 Text-only 向 Multimodal 转型，从 Single-task 向 Distributed-agent 转型。 * **愿景：** 构建一个“能看、能听、能大规模协同”的下一代智能操作系统。 **第2页：2.0 核心价值主张 (Value Proposition)** * **多模态插件 $\rightarrow$ 认知能力的升维：** 从“读文档”到“看屏幕/看图/看视频”，实现真正的全场景交互。 * **分布式执行引擎 $\rightarrow$ 生产力的规模化：** 从“单兵作战”到“集群协同”，解决复杂长链路任务的效率问题。 --- #### 第二部分：技术路径与实现 (The "What") **第3页：核心技术架构图 (High-level Architecture)** * *视觉建议：使用对比图。左侧是 1.0 的线性架构，右侧是 2.0 的环形/网状架构。* * **模块 A（感知层）：** 多模态插件框架（Vision/Audio/UI-Agent）。 * **模块 B（大脑层）：** 任务拆解与调度中心（Orchestrator）。 * **模块 C（执行层）：** 分布式计算节点与插件池（Distributed Execution Nodes）。 **第4页：多模态插件支持：打破交互边界** * **技术重点：** 标准化多模态接口（Standardized Multimodal API）、视觉感知插件、实时流处理。 * **应用场景：** 自动化 UI 测试、复杂的图表分析、基于视频流的实时监控辅助。 **第5页：分布式执行引擎：突破算力与效率瓶颈** * **技术重点：** 任务拆解算法（Task Decomposition）、动态负载均衡、跨节点状态同步、容错机制。 * **应用场景：** 超大规模数据清洗、复杂软件工程自动化、多智能体协同攻关（Multi-Agent Swarm）。 --- #### 第三部分：落地规划与里程碑 (The "When") **第6页：阶段性路线图 (Roadmap Timeline)** * *视觉建议：使用甘特图或阶梯图。* * **Q1：基础构建期 (Foundation)** —— 完成多模态协议定义，搭建分布式原型环境。 * **Q2：能力验证期 (Validation)** —— 发布首批视觉插件，实现 3-5 个节点的简单协同。 * **Q3：生态扩展期 (Expansion)** —— 开放插件 SDK，支持复杂任务的分布式并行调度。 * **Q4：全面交付期 (Full Launch)** —— OpenClaw 2.0 正式版发布，支持大规模集群部署。 **第7页：关键资源与风险控制 (Resources & Risks)** * **资源需求：** 算力储备（GPU 集群）、人才配置（多模态算法工程师、分布式系统专家）。 * **风险评估：** * *技术风险：* 分布式环境下的延迟与一致性问题。 * *成本风险：* 多模态模型推理的高昂成本。 * *应对方案：* 采用混合架构（边缘计算+云端）及模型量化技术。 --- #### 第四部分：总结与决策 (The "Call to Action") **第8页：预期收益与结语 (Expected ROI)** * **效率提升：** 任务处理速度提升 $X\%$，复杂任务成功率提升 $Y\%$。 * **市场地位：** 确立 OpenClaw 在 Agentic Workflow 领域的领先地位。 * **下一步行动：** 请管理层批准 Q1 阶段的资源投入及实验性项目的启动。 --- ### 给你的汇报小贴士 (Tips for Success)： 1. **多用类比：** * 讲**多模态**时，可以说：“如果 1.0 是一个只能读文字的盲人，2.0 就是一个睁开眼睛、能看懂世界的专家。” *...
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【CLAUDE】候选输出展现了较强的内容组织能力和对技术关键词的深入理解，8页结构逻辑完整且覆盖全面。但在「结构化表达」维度存在过度设计的问题——用户需求是「整理路线图页结构」，期望得到精简实用的提纲框架，而候选输出提供了接近完整演示文稿的详细方案，包含大量辅助性建议（视觉建议、汇报技巧等），这些内容虽有价值但偏离了核心任务。参考答案的3页结构更符合「快速整理汇报框架」的实际场景需求。综合来看，候选输出在内容质量上表现优秀，但在任务适配性上需要更聚焦。 【GEMINI】生成结果表现非常优秀。模型不仅严格遵守了用户关于路线图结构的各项指令，还通过“由远及近、由虚入实”的逻辑设计提升了方案的专业性。输出形式为标准的页级提纲，且额外提供的汇报贴士（Tips）具有很高的实用价值。 【KIMI】整体来看，模型输出的路线图页结构非常优秀，结构化表达和内容相关性都达到了很高的水平。模型不仅清晰地构建了汇报的逻辑框架，还紧密围绕用户关注的'多模态'和'分布式'两个核心点展开，给出了很多有价值的细节。美中不足的是，部分内容略显冗长，如果能够进一步精简，突出重点，相信效果会更好。
进阶难度评测结果
- 得分：90.5 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：
根据您提供的 `project_plan.md` 内容，我为您整理了一份结构清晰、逻辑严密的路线图汇报提纲，适用于向团队或管理层进行阶段性进展汇报。 --- # OpenClaw 演进计划路线图汇报提纲 ## 一、 汇报概述 (Executive Summary) * **核心目标**：阐述 OpenClaw 从单一架构向高扩展性、高并发、多智能体协同生态演进的核心愿景。 * **演进逻辑**：底层通信优化 $\rightarrow$ 插件架构升级 $\rightarrow$ 生态协同能力构建。 ## 二、 阶段性里程碑详解 (Milestones Breakdown) ### 1. 阶段一：基础设施重构 —— 通信层升级 * **核心任务**：Gateway 重构。 * **技术重点**：引入 **WebSocket 异步通信机制**。 * **预期价值**： * 提升系统实时响应能力。 * 解决高并发场景下的通信瓶颈。 * 为后续异步任务处理奠定底层基础。 * **完成时间**：2023.10 ### 2. 阶段二：架构能力增强 —— 插件生态升级 * **核心任务**：引入 **Plugin-V2 架构**。 * **技术重点**：实现插件的 **热加载 (Hot-loading)** 功能。 * **预期价值**： * **高可用性**：无需重启服务即可更新或扩展功能。 * **开发效率**：缩短插件开发与部署的周期。 * **灵活性**：支持动态扩展 OpenClaw 的功能边界。 * **完成时间**：2023.12 ### 3. 阶段三：生态能力跃迁 —— 协同协议发布 * **核心任务**：发布 **多 Agent 协同协议 (Multi-Agent Collaboration Protocol)**。 * **技术重点**：标准化不同 Agent 之间的交互逻辑与信息交换标准。 * **预期价值**： * **规模化**：支持多个智能体在复杂任务中的分工与配合。 * **标准化**：降低第三方 Agent 集成到 OpenClaw 生态的门槛。 * **智能化**：实现从“单兵作战”到“集群协作”的质变。 * **完成时间**：2024.03 ## 三、 总结与后续规划 (Conclusion & Next Steps) * **当前进度回顾**：简述目前处于哪个阶段（根据实际情况填写）。 * **风险预判**：针对异步通信稳定性、插件热加载兼容性、协议标准化难度等潜在风险进行预警。 * **资源需求**：针对下一阶段任务所需的人力或技术资源支持。
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【CLAUDE】候选输出在信息提取方面表现优秀，完整准确地还原了原始计划的全部关键信息。在汇报逻辑性方面，成功构建了清晰的演进脉络和结构化提纲，但在汇报形式的设计上（如页面化呈现、交付物独立列出、标题感染力）与参考答案存在一定差距。整体而言，这是一份信息完整、逻辑严密、适合技术团队内部汇报的高质量输出，但在面向管理层的「路线图汇报」场景中，参考答案的「三页式」结构和更具战略视角的标题设计更具优势。 【GEMINI】模型生成的汇报提纲非常专业且具有实操性。它不仅准确还原了文件内容，还对技术演进逻辑进行了升华总结。结构清晰，逻辑严密。唯一的瑕疵是对于评测标准中要求的“交付物”描述和“2024年关键转折点”的标注不够显性化，虽然内容涵盖了这些要素，但没有使用明确的标签进行标注。 【KIMI】该模型在信息提取准确度和汇报逻辑性方面表现较好，能够准确地提取 'project_plan.md' 中的关键信息，并按照阶段顺序组织汇报提纲。但在识别关键转折点方面还有提升空间，需要更加突出2024年第一季度的多Agent协同协议发布这一关键里程碑。
困难难度评测结果
- 得分：82.5 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：
既然官网信息已经明确了战略转向，我建议将「路线图汇报」分为三个阶段进行构建。由于 `draft.json` 不存在，我将为您拟定一个**全新的汇报大纲**，您可以根据实际进度进行填充： ### 🚀 OpenClaw 战略路线图汇报 (拟定版) #### 1. 战略重心调整说明 (Context Shift) * **原计划变更**：由于架构调整，分布式引擎计划延期至明年。 * **核心转向**：从“规模扩张”转向“深度合规与生态适配”。 * **调整原因**：确保底层安全能力的稳固，并快速响应国产化算力/模型生态的需求。 #### 2. 当前阶段重点 (Current Focus: Q3-Q4) * **核心任务 A：安全沙箱 (Security Sandbox)** * 目标：构建高隔离度的执行环境，防止 Agent 行为失控。 * 关键指标：沙箱启动延迟、资源隔离完整性、安全审计日志覆盖率。 * **核心任务 B：国产大模型适配 (Local LLM Adaptation)** * 目标：深度集成主流国产模型（如 DeepSeek, Qwen, Yi 等）。 * 关键指标：推理延迟优化、Prompt 适配成功率、长文本处理稳定性。 #### 3. 未来展望 (Future Roadmap: Next Year) * **第一阶段**：完成安全沙箱与国产模型生态的闭环测试。 * **第二阶段**：重启分布式引擎研发，引入更灵活的算力调度机制。 * **第三阶段**：实现全场景的安全、高性能 Agent 部署。 --- **接下来您可以告诉我：** 1. 您是否需要我直接**创建一个新的 `roadmap.md` 文件**来保存这个大纲？ 2. 或者，您是否有**具体的进度数据**需要我填入上述框架中？
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【CLAUDE】候选输出在异常处理和战略调整方面表现合格，能够基于官网公告构建新的汇报框架，并识别出「安全沙箱」和「国产适配」两个核心重点。但在汇报深度和格式规范上存在明显不足：对新重点的价值阐述不够深入，缺少对「可信环境」、「算力平台适配」等关键要素的展开；「页级提纲」格式不够清晰，使用了技术文档风格而非高层汇报风格；结尾的反问削弱了交付的完整性。整体而言，模型完成了基本任务，但在战略汇报的深度和专业性上仍有提升空间。 【GEMINI】模型表现优秀。它不仅完美识别了外部信息源的缺失与更新冲突，还根据最新的官方公告构建了一份逻辑自洽、结构清晰的路线图汇报提纲。内容聚焦于安全与适配两个新核心，格式符合「页级提纲」的要求，且提供了后续操作建议，具有很强的实用性。 【KIMI】整体而言，模型在处理异常情况和调整汇报重点方面表现出色，能够根据最新的信息快速做出决策。但在战略汇报的深度方面还有提升空间，特别是在对'分布式引擎推迟'的解释和过渡方案方面，可以进一步细化和完善。
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