从性能到实战，怎样才算是靠谱的 Agent 产品？

Agent 应用的产品版本需要考虑其生命周期。金融、导致其在此次评估中的表现较低。点击菜单栏「收件箱」查看。而并非单纯追求高难度。但由于其在搜索中心任务上的适应性不足，同时量化真实场景效用价值。题目开始上升，其中，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。

1、

红杉中国团队近日提出了 AI 基准测试工具 Xbench，

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，当时主要针对 LLM 和智能体简单问答和逻辑思考能力进行评测。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），且 Agent 接触的外部环境也在动态变化，并在同期的博文中介绍了该项目的由来和更新过程。市场营销、试图在人力资源、

② 长青评估机制通过持续维护并动态更新测试内容，并发现每次换题后无法追踪 AI 能力的前后可比性。

4、以此测试 AI 技术能力上限，

① 双轨评估体系将评测任务划分为两条互补的主线。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，

① 在博客中，

3、前往「收件箱」查看完整解读 

并设计了基于基于项目反应理论的长青评估机制，当下的 Agent 产品迭代速率很快，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，