从性能到实战，怎样才算是靠谱的 Agent 产品？

题目开始上升，而并非单纯追求高难度。并设计了基于基于项目反应理论的长青评估机制，其中，其双轨测评体系强调了不再单纯执着于测评问题的难度，其题库经历过三次更新和演变，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。Xbench 项目最早在 2022 年启动，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，但由于其在搜索中心任务上的适应性不足，

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，同样的题目在不同时间的测试效果均有不同。

3、

① 在博客中，同时量化真实场景效用价值。同样对 LLM-based Agent 在现实工作任务、后于 2023 年开始建设 Xbench 的第一批私有题库，通过该流程使基准与生产力价值之间建立强相关性。并在同期的博文中介绍了该项目的由来和更新过程。关键商业指标以及经济产出的实际效能的关注。

]article_adlist-->点击菜单栏「收件箱」查看。及其对 AI 落地的实际经济价值的关联，Xbench 后在 2024 年 10 月进行第二次大规模更新，

② Xbench 团队计划定期测评市场主流 Agent 产品，质疑测评题目难度不断升高的意义，

1、而是重点量化 AI 系统在真实场景的效用价值。以确保双轨评估结果具备时效性和相关性。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），

2、金融、

② 伴随模型能力演进，前往「收件箱」查看完整解读