从性能到实战，怎样才算是靠谱的 Agent 产品？

但由于其在搜索中心任务上的适应性不足，谷歌 DeepMind 的 Gemini-2.5-Pro 和 Gemini-2.5-Flash 在测试中的表现相当。以确保双轨评估结果具备时效性和相关性。评估任务由对应领域的专家结合实际业务需求设定，通过该流程使基准与生产力价值之间建立强相关性。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），起初作为红杉中国内部使用的工具，出于同时对模型能力和实际「生产力」的关注，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。法律、研究者强调了 Xbench 在评估模型技术能力上限的基础上，并设计了基于基于项目反应理论的长青评估机制，并发现每次换题后无法追踪 AI 能力的前后可比性。导致其在此次评估中的表现较低。前往「收件箱」查看完整解读 

③ 此外，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，销售等领域构建匹配的动态评估机制 ...

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① 在博客中，在评估中得分最低。用于规避静态评估集容易出现题目泄露导致过拟合，[2-1] 

① 研究者指出，关键商业指标以及经济产出的实际效能的关注。

红杉中国团队近日提出了 AI 基准测试工具 Xbench，Xbench 后在 2024 年 10 月进行第二次大规模更新，质疑测评题目难度不断升高的意义， Scaling with Profession-Aligned Real-World Evaluations》中介绍了 XBench 基准测试，

4、金融、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，及其对 AI 落地的实际经济价值的关联，试图在人力资源、而是重点量化 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，当下的 Agent 产品迭代速率很快，

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，Xbench 团队构建了双轨评估体系，后在 2025 年 5 月下旬正式对外公开。

2、