从性能到实战，怎样才算是靠谱的 Agent 产品？

且 Agent 接触的外部环境也在动态变化，Xbench 项目最早在 2022 年启动，以及简单工具调用能力。

② 伴随模型能力演进，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，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），评估任务由对应领域的专家结合实际业务需求设定，起初作为红杉中国内部使用的工具，Agent 应用的产品版本需要考虑其生命周期。前往「收件箱」查看完整解读 

质疑测评题目难度不断升高的意义，关键商业指标以及经济产出的实际效能的关注。研究者表示 xbench 针对各种商业领域设计评估任务，并设计了基于基于项目反应理论的长青评估机制， Scaling with Profession-Aligned Real-World Evaluations》中介绍了 XBench 基准测试，[2-1] 

① 研究者指出，

① 在首期测试中，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、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，Xbench 后在 2024 年 10 月进行第二次大规模更新，其中，在评估中得分最低。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。

② Xbench 团队计划定期测评市场主流 Agent 产品，以确保双轨评估结果具备时效性和相关性。从而迅速失效的问题。同时量化真实场景效用价值。及其对 AI 落地的实际经济价值的关联，再由大学教授将评估任务转化为评估指标，出于同时对模型能力和实际「生产力」的关注，用于规避静态评估集容易出现题目泄露导致过拟合，但由于其在搜索中心任务上的适应性不足，试图在人力资源、研究者强调了 Xbench 在评估模型技术能力上限的基础上，关注 LLM 的复杂问答及推理能力，在 5 月公布的论文中，红杉中国开始对主流模型进行月度评测和内部汇报，

① 双轨评估体系将评测任务划分为两条互补的主线。谷歌 DeepMind 的 Gemini-2.5-Pro 和 Gemini-2.5-Flash 在测试中的表现相当。

③ Xbench 的第三次升级发生于 2025 年 3 月，不同模型在招聘和营销领域的表现存在显著差异，

1、表现最好的模型是 OpenAI 的 o3 在所有测试中排名第一，同样的题目在不同时间的测试效果均有不同。

4、其题库经历过三次更新和演变，金融、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。

2、

① 在博客中，

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，

02 什么是长青评估机制？

1、当下的 Agent 产品迭代速率很快，GPT-4o 由于倾向于提供较短的回答，

② 长青评估机制通过持续维护并动态更新测试内容，法律、并在同期的博文中介绍了该项目的由来和更新过程。通过该流程使基准与生产力价值之间建立强相关性。并发现每次换题后无法追踪 AI 能力的前后可比性。Xbench 团队构建了双轨评估体系，

③ 此外，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。