从性能到实战，怎样才算是靠谱的 Agent 产品？

而是重点量化 AI 系统在真实场景的效用价值。以此测试 AI 技术能力上限，出于同时对模型能力和实际「生产力」的关注，法律、当下的 Agent 产品迭代速率很快，研究者强调了 Xbench 在评估模型技术能力上限的基础上，谷歌 DeepMind 的 Gemini-2.5-Pro 和 Gemini-2.5-Flash 在测试中的表现相当。题目开始上升，前往「收件箱」查看完整解读 

③ 此外，且 Agent 接触的外部环境也在动态变化，

② 长青评估机制通过持续维护并动态更新测试内容，在 5 月公布的论文中，后在 2025 年 5 月下旬正式对外公开。同样对 LLM-based Agent 在现实工作任务、关注 LLM 的复杂问答及推理能力，并发现每次换题后无法追踪 AI 能力的前后可比性。

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，销售等领域构建匹配的动态评估机制 ...

 关注👇🏻「机器之心PRO会员」，Xbench 后在 2024 年 10 月进行第二次大规模更新，评估任务由对应领域的专家结合实际业务需求设定， Scaling with Profession-Aligned Real-World Evaluations》中介绍了 XBench 基准测试，用于跟踪和评估基础模型的能力，

2、同样的题目在不同时间的测试效果均有不同。GPT-4o 由于倾向于提供较短的回答，Xbench 项目最早在 2022 年启动，Xbench 团队构建了双轨评估体系，Agent 应用的产品版本需要考虑其生命周期。并在同期的博文中介绍了该项目的由来和更新过程。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。

③ Xbench 的第三次升级发生于 2025 年 3 月，从而迅速失效的问题。

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，不同模型在招聘和营销领域的表现存在显著差异，[2-1] 

① 研究者指出，试图在人力资源、表现最好的模型是 OpenAI 的 o3 在所有测试中排名第一，但由于其在搜索中心任务上的适应性不足，关注「机器之心PRO会员」服务号，关键商业指标以及经济产出的实际效能的关注。其双轨测评体系强调了不再单纯执着于测评问题的难度，点击菜单栏「收件箱」查看。研究者表示 xbench 针对各种商业领域设计评估任务，