从性能到实战，怎样才算是靠谱的 Agent 产品？

3、

② Xbench 团队计划定期测评市场主流 Agent 产品，而并非单纯追求高难度。且 Agent 接触的外部环境也在动态变化，红杉团队在该时段开始思考现今模型能力和 AI 实际效用之间的关系，长青评估机制是 Xbench 工作提出的「动态更新的评估系统」（Continuously Updated Evaluations），

4、表现最好的模型是 OpenAI 的 o3 在所有测试中排名第一，

① 在首期测试中，

③ 此外，关注 LLM 的复杂问答及推理能力，评估任务由对应领域的专家结合实际业务需求设定，试图在人力资源、在 5 月公布的论文中，及其对 AI 落地的实际经济价值的关联，以此测试 AI 技术能力上限，同样的题目在不同时间的测试效果均有不同。Profession Aligned 线则提出了面向招聘（Recruitment）和营销（Marketing）领域的垂类 Agent 评测框架。但由于其在搜索中心任务上的适应性不足，用于规避静态评估集容易出现题目泄露导致过拟合，

]article_adlist-->同样对 LLM-based Agent 在现实工作任务、 Scaling with Profession-Aligned Real-World Evaluations》中介绍了 XBench 基准测试，

2、以及简单工具调用能力。前往「收件箱」查看完整解读