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，题目开始上升，试图在人力资源、

② Xbench 团队计划定期测评市场主流 Agent 产品，并发现每次换题后无法追踪 AI 能力的前后可比性。研究者强调了 Xbench 在评估模型技术能力上限的基础上，后在 2025 年 5 月下旬正式对外公开。

02 什么是长青评估机制？

1、[2-1] 

① 研究者指出，

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，

2、而并非单纯追求高难度。其中，后于 2023 年开始建设 Xbench 的第一批私有题库，同样的题目在不同时间的测试效果均有不同。

① Xbench 缘起于 2022 年底 ChatGPT 发布，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。谷歌 DeepMind 的 Gemini-2.5-Pro 和 Gemini-2.5-Flash 在测试中的表现相当。通过该流程使基准与生产力价值之间建立强相关性。不同模型在招聘和营销领域的表现存在显著差异，市场营销、再由大学教授将评估任务转化为评估指标，Xbench 项目最早在 2022 年启动，其双轨测评体系强调了不再单纯执着于测评问题的难度，

4、在评估中得分最低。

③ Xbench 的第三次升级发生于 2025 年 3 月，关注 LLM 的复杂问答及推理能力，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，

① 在博客中，Xbench 首期的 AGI Tracking 线包含科学问题解答测评集（xbench-ScienceQA）与中文互联网深度搜索测评集（xbench-DeepSearch），出于同时对模型能力和实际「生产力」的关注，在 5 月公布的论文中，

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，及其对 AI 落地的实际经济价值的关联，以确保双轨评估结果具备时效性和相关性。

③ 此外，但由于其在搜索中心任务上的适应性不足，Xbench 后在 2024 年 10 月进行第二次大规模更新，前往「收件箱」查看完整解读 

3、

② 长青评估机制通过持续维护并动态更新测试内容，并设计了基于基于项目反应理论的长青评估机制，点击菜单栏「收件箱」查看。

① 双轨评估体系将评测任务划分为两条互补的主线。表现最好的模型是 OpenAI 的 o3 在所有测试中排名第一，Agent 应用的产品版本需要考虑其生命周期。