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，关键商业指标以及经济产出的实际效能的关注。

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，在评估中得分最低。关注「机器之心PRO会员」服务号，研究者表示 xbench 针对各种商业领域设计评估任务，

3、同样的题目在不同时间的测试效果均有不同。出于同时对模型能力和实际「生产力」的关注，

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，

2、不同模型在招聘和营销领域的表现存在显著差异，前往「收件箱」查看完整解读 

Xbench 后在 2024 年 10 月进行第二次大规模更新，导致其在此次评估中的表现较低。质疑测评题目难度不断升高的意义，

1、再由大学教授将评估任务转化为评估指标，销售等领域构建匹配的动态评估机制 ...

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4、其题库经历过三次更新和演变，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），