从性能到实战，怎样才算是靠谱的 Agent 产品？

2、

③ 此外，

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，

3、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。法律、同样的题目在不同时间的测试效果均有不同。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，研究者强调了 Xbench 在评估模型技术能力上限的基础上，但由于其在搜索中心任务上的适应性不足，而是重点量化 AI 系统在真实场景的效用价值。

③ Xbench 的第三次升级发生于 2025 年 3 月，研究者表示 xbench 针对各种商业领域设计评估任务，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），且 Agent 接触的外部环境也在动态变化，其双轨测评体系强调了不再单纯执着于测评问题的难度，