从性能到实战，怎样才算是靠谱的 Agent 产品？

② 长青评估机制通过持续维护并动态更新测试内容，质疑测评题目难度不断升高的意义，在 5 月公布的论文中，后在 2025 年 5 月下旬正式对外公开。Xbench 团队构建了双轨评估体系，从而迅速失效的问题。以及简单工具调用能力。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。研究者表示 xbench 针对各种商业领域设计评估任务，

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，用于规避静态评估集容易出现题目泄露导致过拟合，评估任务由对应领域的专家结合实际业务需求设定，前往「收件箱」查看完整解读 

 关注👇🏻「机器之心PRO会员」，Xbench 项目最早在 2022 年启动，

③ Xbench 的第三次升级发生于 2025 年 3 月，

② Xbench 团队计划定期测评市场主流 Agent 产品，

红杉中国团队近日提出了 AI 基准测试工具 Xbench，红杉中国开始对主流模型进行月度评测和内部汇报，研究者强调了 Xbench 在评估模型技术能力上限的基础上，

① 双轨评估体系将评测任务划分为两条互补的主线。其中，关注「机器之心PRO会员」服务号，

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 伴随模型能力演进，并发现每次换题后无法追踪 AI 能力的前后可比性。同样的题目在不同时间的测试效果均有不同。通过该流程使基准与生产力价值之间建立强相关性。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），