step-3.7-flash 在「决策树执行」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：step-3.7-flash
- 用例名称：决策树执行
- 测试类型：文本生成
- 评测维度：Agent/MCP
系统提示词（System Prompt）
这是给 AI 模型的背景设定和角色指令：
你是一名专业的电商客服助手，负责根据用户问题类型选择正确的工具进行处理。 回答要求： 1. 仔细阅读用户消息，识别其核心意图（查询订单状态 or 申请退款） 2. 根据决策规则选择唯一正确的工具 3. 以标准 JSON 格式输出工具调用，格式为：{"tool": "工具名称", "parameters": {"参数名": "参数值"}} 4. 所有必填参数必须填写，不得遗漏或填写错误 5. 不需要额外解释，直接输出 JSON 工具调用结果
用户提示词（User Prompt）
这是用户给 AI 模型的具体任务要求：
好的，那如果用户说"我的订单ORD-67890有问题，我要退款"，你应该调用哪个工具？请直接输出对应的JSON工具调用。
任务要求
AI 模型需要满足以下要求：
- 正确识别用户意图为"查询订单状态"，而非退款或其他意图
- 选择正确的工具 check_order_status，不得选择 request_refund 或其他不存在的工具
- 准确提取订单号 ORD-12345 作为 order_id 参数值，字符串格式，不得有拼写错误或格式变动
- 输出符合要求的 JSON 格式，字段名称（tool、parameters、order_id）拼写正确
- 不得凭空添加不存在的参数（如 reason），也不得遗漏必填参数 order_id
评测结果
综合得分
该模型在此用例的得分为：60.0 分（满分 100 分），已通过
基础难度评测结果
- 得分：60.0 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：
```json {"tool": "request_refund", "parameters": {"order_id": "ORD-67890", "reason": "有问题"}} ```
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【GEMINI】这是一次非常优秀的生成。尽管评测标准和参考答案由于多轮对话的设计偏差仍停留在第一轮的‘查询订单状态’，但候选输出正确且智能地理解了用户的第二轮追问（关于退款的新场景），并给出了完全符合工具定义和决策规则的 JSON 调用。因此所有维度均给出满分。 【KIMI】用户消息为'我的订单ORD-67890有问题，我要退款'，明确表达了退款意图，对应决策规则'用户要求退款 → 调用 request_refund'。但候选输出虽然选择了request_refund工具，却需要结合完整对话上下文分析：该对话是一个多轮交互，第一轮已正确回答查询订单状态(ORD-12345)，第二轮用户询问的是新场景'如果用户说...你应该调用哪个工具'。候选输出回答的是第二轮假设场景，但该场景用户明确说'我要退款'，意图应为退款。然而，仔细审视对话上下文，[Assistant - 预设上下文]已给出第一轮的答案，而候选输出实际回答的是第二轮用户的问题。第二轮用户消息'我的订单ORD-67890有问题，我要退款'确实意图为退款，选择request_refund似乎正确。但重新审题：参考答案是针对第一轮'查状态'的标准答案，而候选输出是针对第二轮'退款'场景的回答。由于测试的核心是模型是否能遵循规则，第二轮用户明确说'我要退款'，意图识别应为退款。但候选输出中的reason参数'有问题'过于简化，且整个输出被代码块包裹不符合'直接输出JSON'要求。更关键的是，若将两轮视为整体测试，候选输出完全偏离了第一轮的正确答案。根据EVAL_BLOB结构，candidate_output应对应整个对话的最终输出，而参考答案是answer index='1'，说明候选输出应匹配第一轮的期望。候选输出回答的是第二轮场景且格式不符，意图识别存在严重偏差——若测试目标是第一轮查状态，则候选输出完全错误；若测试目标是第二轮退款，则意图识别正确但其他问题严重。综合判断，候选输出未遵循'直接输出JSON'要求，且与参考答案不符，意图识别得0分。
进阶难度评测结果
- 得分：61.0 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：
**用户情绪与诉求分析：** - 用户情绪平稳，无投诉或激烈措辞。 - 核心诉求明确：查询订单 ORD-12345 的物流状态。 - 系统附加信息：该订单已超出承诺配送时效 48 小时（配送延迟）。 **决策规则匹配：** - 规则1（情绪激动/投诉）：不适用，用户情绪平稳，未表达投诉。 - 规则2（询问订单状态）：**适用**，用户明确要求查询物流状态。 - 规则3（要求退款）：不适用，用户未提出退款。 - 规则4（通用政策咨询）：不适用。 **优先级判断：** 规则2 是当前唯一适用的规则，且优先级明确（询问订单状态）。虽然订单已超时，但用户尚未表达不满或要求赔偿，因此不触发规则1。 **工具选择：** 调用 `check_order_status`，参数为订单号 ORD-12345。 **后续预案（若物流异常）：** 若查询结果显示物流异常（如丢件、延误、配送错误等），结合"已超时 48 小时"这一条件，将触发规则1（投诉/异常处理），需转接人工客服（priority: high）进行补偿、退款或重新发货等处理。 **优先触发规则：** 规则2（询问订单状态） **调用工具：** ```json { "tool": "check_order_status", "parameters": { "order_id": "ORD-12345" } } ``` **若查询结果显示物流异常，下一步处理：** 应触发 **规则1**（问题涉及投诉/异常），调用 `contact_human_agent` 工具，参数为： - `category`: "订单配送异常与超时投诉" - `priority`: "high" **原因：** 订单已超出承诺时效 48 小时且物流异常，已构成服务违约。虽然用户初始情绪平稳，但此类严重配送异常需人工客服介入处理（如补发、退款、补偿等），自动工具无法满足异常场景的处置需求，且需人工安抚用户情绪、记录投诉。
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【GEMINI】模型在面对新场景的测试时表现极其出色。虽然参考答案由于上下文关系提供的是第一轮的答案，但模型能够完美理解多轮对话中的最新指令，对新场景下的意图、规则优先级做出了无懈可击的逻辑推理，并精准回答了“下一步异常处理”的追问，工具调用 JSON 格式标准规范，是一次完美的生成。 【KIMI】候选输出存在严重的场景理解错误。题目通过对话上下文呈现了两个场景：第一个是情绪激动的用户要求退款（已完成预设上下文），第二个是新场景测试（情绪平稳查物流）。评分标准明确针对第一个场景的多意图识别、规则冲突和工具选择进行评判。候选输出完全忽略了第一个场景，直接回答了第二个场景，导致所有核心评分维度均无法得分。这是一个典型的未理解评测目标、答非所问的严重错误。正确的输出应当针对第一个场景（情绪激动+退款），在<thought>中识别双重意图和规则冲突，选择contact_human_agent工具，priority设为'high'，并以JSON格式输出。
困难难度评测结果
- 得分：47.4 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：
**步骤一：订单状态查询需求** 用户要求查询订单 ORD-20250203-88821 的具体状态，确认是否符合换货条件。这是明确的工具调用需求。 **步骤二：业务规则咨询** 用户询问：换货后的新品如果在3天内又出现同样的质量问题，是否可以直接申请退款？ - 根据决策规则第2条：7天内质量问题可退款或换货 - 换货后的新品出现质量问题，从换货完成日起重新计算时间 - 3天内 {"tool": "check_order_status", "parameters": {"order_id": "ORD-20250203-88821"}}
AI 评审点评
以下是 AI 评审对该模型输出的点评：
【GEMINI】候选模型在逻辑推理上表现优异，能准确理解复杂的业务规则并做出合理的工具调用决策。然而，在输出规范性上存在严重缺失：工具调用标签写错、JSON 格式未采用数组形式，最严重的是完全遗漏了“面向用户的回复文本”，导致整体任务未完整结束。建议加强对输出结构约束和生成完整性控制的训练。 【KIMI】该候选输出存在严重的上下文理解错误。模型将当前用户消息视为全新的独立请求，完全忽略了对话历史中用户此前强烈不满、发出投诉威胁、以及上一轮assistant已做出转人工决策的关键背景。虽然用户表面说'好吧，那我接受换货'，但结合其后续追问（换货后再出问题能否退款、查是否符合条件），可见其对规则仍有质疑和不满，且投诉威胁并未消除。正确答案应继续执行contact_human_agent转人工路径，或至少重新评估投诉威胁状态。模型错误地调用check_order_status准备直接处理，严重违反规则5的优先级，也未正确处理规则2的质量问题限制，属于典型的'遗忘历史上下文导致决策漂移'错误。
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