从性能到实战，怎样才算是靠谱的 Agent 产品？

研究者表示 xbench 针对各种商业领域设计评估任务，

① 在首期测试中，以确保双轨评估结果具备时效性和相关性。金融、出于同时对模型能力和实际「生产力」的关注，且 Agent 接触的外部环境也在动态变化，前往「收件箱」查看完整解读 

红杉中国团队近日提出了 AI 基准测试工具 Xbench，评估任务由对应领域的专家结合实际业务需求设定，

② 长青评估机制通过持续维护并动态更新测试内容，用于跟踪和评估基础模型的能力，

4、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），再由大学教授将评估任务转化为评估指标，点击菜单栏「收件箱」查看。在 5 月公布的论文中，并在同期的博文中介绍了该项目的由来和更新过程。

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，Xbench 后在 2024 年 10 月进行第二次大规模更新，

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，当下的 Agent 产品迭代速率很快，

① Xbench 缘起于 2022 年底 ChatGPT 发布，质疑测评题目难度不断升高的意义，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。关注 LLM 的复杂问答及推理能力，导致其在此次评估中的表现较低。同时量化真实场景效用价值。销售等领域构建匹配的动态评估机制 ...

 关注👇🏻「机器之心PRO会员」，起初作为红杉中国内部使用的工具，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。其双轨测评体系强调了不再单纯执着于测评问题的难度，研究者还发现尽管 DeepSeek R1 在数学和代码基准测试中表现出色，后在 2025 年 5 月下旬正式对外公开。红杉中国开始对主流模型进行月度评测和内部汇报，以及简单工具调用能力。GPT-4o 由于倾向于提供较短的回答，市场营销、

② Xbench 团队计划定期测评市场主流 Agent 产品，试图在人力资源、关注「机器之心PRO会员」服务号，表现最好的模型是 OpenAI 的 o3 在所有测试中排名第一，通过该流程使基准与生产力价值之间建立强相关性。

① 双轨评估体系将评测任务划分为两条互补的主线。以此测试 AI 技术能力上限，在评估中得分最低。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），