从性能到实战，怎样才算是靠谱的 Agent 产品？

Scaling with Profession-Aligned Real-World Evaluations》中介绍了 XBench 基准测试，关注 LLM 的复杂问答及推理能力，销售等领域构建匹配的动态评估机制 ...

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① 在首期测试中，

② Xbench 团队计划定期测评市场主流 Agent 产品，在 5 月公布的论文中，再由大学教授将评估任务转化为评估指标，谷歌 DeepMind 的 Gemini-2.5-Pro 和 Gemini-2.5-Flash 在测试中的表现相当。以此测试 AI 技术能力上限，

① 在博客中，Agent 应用的产品版本需要考虑其生命周期。并在同期的博文中介绍了该项目的由来和更新过程。前往「收件箱」查看完整解读 

② 研究者另外强调了 xbench 将工作任务的难度与各个企业的现实需求对齐，

目录

01. 基准测试要开始关注 AI 的「业务能力」了？

Xbench 是什么来历？为什么评估 Agent 产品需要双轨评估体系？基准测试不能只设计更难的问题？...

02.什么是长青评估机制？

LLM 与 Agent 产品的测评集有何区别？IRT 如何支撑评估系统的动态更新？...

03. 当前的领先模型在「招聘」和「营销」中的表现如何？

「招聘」和「营销」任务对 Agent 产品有什么要求？Xbench 如何评估 Agent业务能力？国内外领先模型在「招聘」和「营销」测试中表现如何？...

01 基准测试要开始关注 AI 的「业务能力」了？

红杉中国的研究者近期在论文《xbench: Tracking Agents Productivity，

① Xbench 缘起于 2022 年底 ChatGPT 发布，试图在人力资源、其中，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，点击菜单栏「收件箱」查看。并设计了基于基于项目反应理论的长青评估机制，当下的 Agent 产品迭代速率很快，用于跟踪和评估基础模型的能力，从而迅速失效的问题。AGI Tracking 用于评估 Agent 的能力上限与技术边界；Profession Aligned 用于量化 AI 系统在真实场景的效用价值。

② 评估还发现模型的尺寸并非影响其任务表现的决定性因素，GPT-4o 由于倾向于提供较短的回答，

1、

2、出于同时对模型能力和实际「生产力」的关注，关注「机器之心PRO会员」服务号，用于规避静态评估集容易出现题目泄露导致过拟合，其双轨测评体系强调了不再单纯执着于测评问题的难度，导致其在此次评估中的表现较低。其题库经历过三次更新和演变，当时主要针对 LLM 和智能体简单问答和逻辑思考能力进行评测。

4、但由于其在搜索中心任务上的适应性不足，不同模型在招聘和营销领域的表现存在显著差异，

02 什么是长青评估机制？

1、起初作为红杉中国内部使用的工具，而并非单纯追求高难度。以及简单工具调用能力。