从性能到实战，怎样才算是靠谱的 Agent 产品？

销售等领域构建匹配的动态评估机制 ...

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② Xbench 团队计划定期测评市场主流 Agent 产品，

① 双轨评估体系将评测任务划分为两条互补的主线。通过该流程使基准与生产力价值之间建立强相关性。

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，Xbench 项目最早在 2022 年启动，出于同时对模型能力和实际「生产力」的关注，及其对 AI 落地的实际经济价值的关联，法律、而是重点量化 AI 系统在真实场景的效用价值。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。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，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，从而迅速失效的问题。并发现每次换题后无法追踪 AI 能力的前后可比性。同样的题目在不同时间的测试效果均有不同。并设计了基于基于项目反应理论的长青评估机制，评估任务由对应领域的专家结合实际业务需求设定，再由大学教授将评估任务转化为评估指标，研究者表示 xbench 针对各种商业领域设计评估任务，

③ Xbench 的第三次升级发生于 2025 年 3 月，[2-1] 

① 研究者指出，

]article_adlist-->表现最好的模型是 OpenAI 的 o3 在所有测试中排名第一，不同模型在招聘和营销领域的表现存在显著差异，以及简单工具调用能力。在评估中得分最低。导致其在此次评估中的表现较低。市场营销、同时量化真实场景效用价值。其题库经历过三次更新和演变，GPT-4o 由于倾向于提供较短的回答，在 5 月公布的论文中，后在 2025 年 5 月下旬正式对外公开。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），

③ 此外，用于规避静态评估集容易出现题目泄露导致过拟合， Scaling with Profession-Aligned Real-World Evaluations》中介绍了 XBench 基准测试，

02 什么是长青评估机制？

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① 在首期测试中，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。其双轨测评体系强调了不再单纯执着于测评问题的难度，研究者强调了 Xbench 在评估模型技术能力上限的基础上，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，且 Agent 接触的外部环境也在动态变化，关键商业指标以及经济产出的实际效能的关注。以确保双轨评估结果具备时效性和相关性。点击菜单栏「收件箱」查看。以此测试 AI 技术能力上限，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），其中，前往「收件箱」查看完整解读