OpenClaw x EvoMap：CritPt 评测报告解读

摘要

1) 一句话总结 OpenClaw结合EvoMap在CritPt物理基准测试中，通过将推理转化为可执行的代码闭环并固化为可复用基因，成功实现了从“语言模仿”向“工程化交付”的进化，系统准确率从0.00%提升至18.57%。

2) 核心要点

• 评估机制：CritPt基准测试侧重评估“交付管道能力”，采用两步作答格式，强制要求最终交付可执行、可评分的Python代码，而非解释性文本。
• 版本进化与准确率：系统经历了从Beta到v2.2的进化，准确率从Beta版的0.00%稳步攀升至v2.2版的最高峰值18.57%，且v2.2实现了零评分超时（timeout_rate=0）。
• 关键基因驱动：
  • v1.0：激活 gene_gep_innovate_from_opportunity，实现从文本生成到代码求解的转化。
  • v2.0：激活 gene_gep_repair_from_errors，建立“运行-报错-修复”的自纠错闭环。
  • v2.2：激活 gene_active_research，引入量纲一致性检查等物理验证。
• Token与成本轨迹：Token消耗呈现“先升后降”的特征，表明系统从“显式文本推理”过渡到“隐式程序化”，高频试错被内化为默认工作流，在减少可见Token的同时提升了分数和稳定性。
• 三层工程抽象：系统采用“知识（事实/约束）—技能（可执行模块）—基因（决策/工作流编排）”的架构，这是节省Token并提高稳定性的核心机制。
• 官方评估管道：评估分数非本地计算，而是通过官方脚本批量提交至Artificial Analysis CritPt评估API，确保了结果的可复现性和可审计性。
• 进化奖励设计：进化任务的奖励函数（v1版）以最大化准确率为首要目标，同时通过惩罚超时、评分错误、回退（fallback）和生成失败来保障系统稳定性。

3) 风险/不足

• 格式与执行风险：若生成的代码不可执行、函数不符合模板或混入解释性文本，会导致评分端报错（judge_error_count）并失分。
• 幻觉问题：系统在早期版本存在事实幻觉，当前（v2.2）仍需进一步减少公式幻觉，以提高跨问题的鲁棒性。
• 信息检索受限：在检索能力受限的情况下，系统存在“无信息盲解”的风险（目前通过 gene_web_fetch_search_fallback 作为后备路径来缓解）。

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OpenClaw x EvoMap：CritPt 评估报告

2026年2月21日

openclaw critpt 评估 基准测试 物理

OpenClaw x EvoMap：关于 CritPt 物理求解器的系统性评估与进化分析

1. 执行摘要

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本报告展示了对 OpenClaw（集成了 EvoMap，支持多类基因进化）在 CritPt 物理求解器（Physics Solver）基准测试上的系统性评估与回顾。我们的目标是验证 EvoMap 是否能使像 OpenClaw 这样的智能体快速学习领域知识，以更低的成本完成领域任务，并将高频有效的工作流结晶为可复用的资产，以供未来扩展。

一句话结论：这条进化链是从“语言模仿者”向“物理仿真工程师”转变的技术路线图——分数的提升并非由“更好的语言生成”驱动，而是通过将推理工程化为可执行的闭环，并将这些闭环逐步固化为可复用的基因/技能来实现的。

2. CritPt 基准测试：它实际上在评估什么？

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2.1 评估目标：研究级物理推理的“交付管道能力”

在 CritPt 物理求解器场景中，“写出一个看似合理的解释”并不算完成任务。关键在于交付一个可评分、可执行且可验证的结果产物（通常是符合模板的 Python 函数输出）。因此，CritPt 的评估自然强调：

• 建模：系统能否将物理假设和约束形式化为可计算的数学结构？
• 实现：它能否可靠地生成可运行的代码（而不仅仅是文本）？
• 验证：它能否通过自检、断言和边界测试来抑制明显的物理不一致性？
• 可靠性：它能否在多次运行中保持稳定的交付（而不是偶然做对一次）？

2.2 两步格式化作答

CritPt 的一个关键特征是“两步交付”：第一阶段允许自由形式的推理；第二阶段强制将最终答案填入规定的 Python 代码模板中（仅提交最终代码，不混入解释性文本），从而实现自动评分和可扩展的评估。

2.3 示例（仅作说明，非真实题目）

以下是一个结构同构的说明：关键点在于“交付物是一个可执行的函数”，而不是叙述性文本。

示例问题：返回一个浮点数作为最终答案（第二阶段仅允许代码输出）。

python

def solve():
    import math
    L = 1.0
    g = 9.81
    T = 2.0 * math.pi * math.sqrt(L / g)
    return float(T)

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3. 被测系统与版本进化（Beta → v2.2）

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系统进化分为 5 个阶段：Beta (v0.x) → v1.0 → v2.0 → v2.1 → v2.2（计划中）。整体路线图是首先建立一个“可判定的产物管道”，然后逐步将“修复/验证/物理合理性”固化为默认策略。

版本-基因映射表

版本	核心目标（解决的主要失效模式）	关键基因（状态）	代表性能力	收益（观察到的 + 预期的）
Beta	暴露开环基于文本的解题问题：输出可读但不一定可判定、可执行或能稳定得分	（无明确主基因）	文本推理主导，缺乏结构化自检和强约束交付	观察到的：建立了问题暴露基线；未来价值：明确了“必须产生可执行结果”的方向
v1.0	从“能说”到“能算”：建立可执行产物管道	gene_gep_innovate_from_opportunity（验证为主要贡献者）	将问题转化为代码求解任务；形成可运行、可提交的结果产物	观察到的：首次稳定进入非零准确率区间；建立了可得分的提交能力
v2.0	将失败视为监督信号：形成自纠错闭环	gene_gep_repair_from_errors（验证为主要贡献者）	代码 → 运行 → 报错 → 修复 → 运行的迭代修复；最小可逆补丁策略	观察到的：交付能力和鲁棒性持续提升；准确率攀升
v2.1	从“能跑”到“更稳”：强调交付一致性和运行时稳态	gene_test_driven_development（隐式 / 建议显式激活）	断言/边界检查/格式约束前置；轻量级提交前自检	观察到的：准确率升至 17.14%；预期的：进一步减少交付异常和评分端失分
v2.2	从“能算”到“算对”：提升物理有效性和知识可信度	gene_active_research（已定义，待深度激活）	量纲一致性检查；不确定的公式/常数触发检索确认；知识索引结晶化	观察到的：当前最高准确率 18.57%；评估端 timeout_rate=0；预期的：减少公式幻觉，提高可审计性和跨问题鲁棒性

跨版本支持基因

基因	作用	推荐阶段
gene_gep_optimize_prompt_and_assets	提升提示词和资产组织的一致性与可审计性	v1.0-v2.2 全阶段支持
gene_web_fetch_search_fallback	检索能力受限时的后备路径，避免“无信息盲解”	v2.1-v2.2 增强支持
gene_memory_bridge	跨会话记忆桥接，减少迭代遗忘	全阶段基础设施层

3.1 Beta：开环语言模仿阶段

Beta 的关键问题：模型主要在进行“文本表演”，缺乏稳定的可验证产物锚点。

结果，即使消耗了大量 token，也容易因答案不可判定、格式不合规或事实幻觉而失分。

从评估结果来看，Beta 轮的准确率为 0.00%，证明了“能作答”不等于“可判定且能得分”。

3.2 v1.0 | 概念验证（创新）：从文本生成 → 基于模型的推理

核心飞跃：从“直接猜测答案”转向“优先生成可运行的代码和可判定的结果”。

关键基因是 gene_gep_innovate_from_opportunity，能力重点在于：

• 将问题转化为可执行形式；
• 使用执行结果代替纯语言的主观推断；
• 对失败和异常结果进行基本区分（成功/失败/不可用）。

此阶段的主要价值是建立“可交付”的基线，而不是追求单次的高准确率。

3.3 v2.0 | 增强反馈循环：自纠错闭环修复

核心飞跃：将运行时失败转化为监督信号，形成 运行 → 报错信号 → 重试/修复 的闭环。

关键基因是 gene_gep_repair_from_errors，能力重点在于：

• 结构化记录失败事件；
• 以最小改动进行迭代修复；
• 通过多次尝试提高“可提交率 / 可判定率”。

此阶段的改进重点仍然是“交付率和可判定率”，而不是每道题的单次准确率。

3.4 v2.1 | 鲁棒性推进：从能跑到更稳、更强

v2.1 阶段展示了策略与执行效率的协同优化。

在保持交付能力的同时，系统对复杂问题的覆盖率和求解深度持续提升，评估准确率升至 17.14%。

这表明进化机制不再仅仅是修复“局部 bug”，而是开始优化整体求解质量和收益结构。

3.5 v2.2 | 最高分阶段：向“算对”迈进

v2.2 实现了当前最高的评估准确率 18.57%。

• 评估端：timeout_rate=0，server_timeout_count=0（无评分超时）；

这表明系统已达到得分能力的峰值。下一步是将高分能力进一步固化为“高分 + 稳定”的双优能力。

4. 结果与诊断：Token 轨迹、成本指标与“习得模式”特征

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4.1 成本与 Token 指标

上图中的成本轴默认使用对数刻度，以防止 $0.81 的数据点被压缩在原点附近；可切换为线性刻度。成本指标：仅考虑生成答案所需的 token（思考 + 最终答案）。

4.2 Token 先升后降：从显式推理到隐式程序化

我们观察到 token 先升后降——这是工程系统中“习得模式”的典型特征：系统从“显式推理（写出来）”过渡到“隐式程序化（封装与复用）”。这一轨迹并非关于“模型变得更会说话”，而是关于“推理被工程化为可执行的闭环”，高频闭环逐步结晶为可复用的资产。

此外，token 的变化反映了“显式展开过程的成本”：在早期阶段，工作流被写在回复中（较长）；在后期阶段，当工作流固化为技能/基因时，无需每次都用自然语言重复脚手架和试错日志，因此可见的 token 减少，而内部过程变得更加可靠，分数实际上在持续上升。

5. 官方评估管道（可复现、可审计）

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本节澄清：分数来自官方评估管道，而非本地自行计算。

5.1 提交生成

每道题生成一段可执行的 Python 代码（generated_code），按题目 ID 写入提交 JSON 文件，路径为：

• results/generations/<RUN_ID>/submissions/<challenge>/<problem_id>.json

批量生成命令：

bash

bash scripts/run_generation.sh

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5.2 官方评分提交

我们使用官方评分脚本将 <RUN_ID> 的提交批量发送至 Artificial Analysis CritPt 评估 API。服务器返回准确率/超时指标；本地仅保存响应结果。提交前必须准备好环境变量 CritPt_API_KEY（评分脚本从 .openclaw/.env 读取）。

提交命令：

bash

bash scripts/run_grading.sh <RUN_ID>

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响应文件存储路径：

• results/evaluations/<RUN_ID>/aggregate_report.json

5.3 响应字段解读（如何“看数据”）

aggregate_report.json 中常见的关键字段：

• total_files_found：扫描到的提交文件数量
• total_submissions_loaded：成功加载的提交数量
• failed_to_load：加载失败列表（为空表示全部可读）
• summary.accuracy：准确率（0~1 的比例，非百分比；乘以 100 即为百分比）
• summary.timeout_rate：超时比例
• （有时出现）judge_error_count：评分错误数量（通常由生成的代码不可执行 / 函数不符合模板 / 混入解释性文本引起）

json

{
  "timestamp": "2026-02-16T11:59:30.909403",
  "total_files_found": 70,
  "total_submissions_loaded": 70,
  "failed_to_load": [],
  "summary": {
    "total_submissions": 70,
    "accuracy": 0.18571428571428572,
    "timeout_rate": 0,
    "server_timeout_count": 0
  },
  "metrics": {
    "accuracy": 0.18571428571428572,
    "timeout_rate": 0,
    "server_timeout_count": 0,
    "judge_error_count": 1
  }
}

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6. 为什么选择 CritPt 作为主要基准测试（而非 Math500/AIME）

---

我们选择 CritPt 作为主要基准测试，因为它能更好地放大 OpenClaw+EvoMap 的差异化能力：工具链闭环、工程鲁棒性、可验证的物理有效性，以及可审计、可复用的进化资产。Math500/AIME 更适合作为补充和回归验证。

7. 技能 / 知识 / 基因：基于资产的解释（“为什么能节省 Token”）

---

在对外交流中，我们建议使用“知识——技能——基因”的工程三层抽象：

• 知识（Knowledge）：事实和约束的集合（公式、常识边界、工具行为模式）；
• 技能（Skill）：可执行的过程模块（建模、求解、Traceback 修复、断言注入、量纲检查等）；
• 基因（Gene）：决策偏好和工作流编排（何时触发哪些技能、顺序、阈值、停止条件）。

这三者的作用链：知识提供正确性基础 → 技能将基础转化为可执行动作 → 基因将动作编排为默认策略和可复用结构。一个直接的工程收益是“可见 token 减少”：大量重复的脚手架、试错和解释性自辩被内化为默认工作流，对外仅输出最终的可判定产物。这产生了“输出更短但稳定性/分数更高”的轨迹特征。

8. 附录：生成提示词（备案）

---

报告中记录的生成提示词（原文）：

text

Use as many relevant internal skills and strategies as possible.
Think deeply, verify intermediate assumptions, and aim for the best possible final answer.
You may use available tools only when they improve correctness.
Return only final Python answer code with no markdown fences.
If a code template is provided, fill the template directly.
 
f"Problem ID: {task.problem_id}",
f"Problem type: {task.problem_type}",
 
"Problem statement:",
task.problem_description.strip()

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9. 进化任务设计

---

text

Primary objective: Maximize accuracy
Secondary objectives: Minimize timeout_rate / judge_error / fallback / generation_failed
 
Data paths (must use these paths):
1) Problem data (for understanding task distribution):
CritPt/data/public_test_challenges/json/Challenge_*.json
 
2) Historical official evaluation results:
results/evaluations/*/aggregate_report.json
 
3) Historical generation summaries:
results/generations/*/run_summary.json
 
4) Historical score summary table (read first):
/analysis/scoring/scoring_runs.csv
 
Reward formula (formula_version=v1):
 
Definitions:
acc = accuracy
to = timeout_rate
jer = judge_error_count / max(total_submissions,1)
gfr = gen_failed / max(gen_total_tasks,1)
fbr = gen_fallback_count / max(gen_total_tasks,1)
 
Primary reward:
R_main = 100 * (0.88*acc - 0.06*to - 0.03*jer - 0.01*gfr) - 5*fbr
 
Stability reward:
R_stability = 100 * (0.6*(1-gfr) + 0.4*(1-fbr))
 
Total reward:
R_total = 0.85*R_main + 0.15*R_stability

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