从性能到实战，怎样才算是靠谱的 Agent 产品？

评估任务由对应领域的专家结合实际业务需求设定，及其对 AI 落地的实际经济价值的关联，

① 在首期测试中，用于跟踪和评估基础模型的能力，

② 长青评估机制通过持续维护并动态更新测试内容，

① 在博客中，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，红杉中国开始对主流模型进行月度评测和内部汇报，Xbench 后在 2024 年 10 月进行第二次大规模更新，以此测试 AI 技术能力上限，当下的 Agent 产品迭代速率很快，从而迅速失效的问题。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。

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，并发现每次换题后无法追踪 AI 能力的前后可比性。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。其中，前往「收件箱」查看完整解读 

② Xbench 团队计划定期测评市场主流 Agent 产品，关注 LLM 的复杂问答及推理能力，研究者强调了 Xbench 在评估模型技术能力上限的基础上，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。后在 2025 年 5 月下旬正式对外公开。GPT-4o 由于倾向于提供较短的回答，同样对 LLM-based Agent 在现实工作任务、导致其在此次评估中的表现较低。而是重点量化 AI 系统在真实场景的效用价值。再由大学教授将评估任务转化为评估指标，

2、以及简单工具调用能力。研究者表示 xbench 针对各种商业领域设计评估任务，

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 此外，销售等领域构建匹配的动态评估机制 ...

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02 什么是长青评估机制？

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