从性能到实战，怎样才算是靠谱的 Agent 产品？

02 什么是长青评估机制？

1、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），以此测试 AI 技术能力上限，

① 在博客中，及其对 AI 落地的实际经济价值的关联，

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，用于跟踪和评估基础模型的能力，表现最好的模型是 OpenAI 的 o3 在所有测试中排名第一，

③ 此外，

② 伴随模型能力演进，当下的 Agent 产品迭代速率很快，关注「机器之心PRO会员」服务号，评估任务由对应领域的专家结合实际业务需求设定，[2-1] 

① 研究者指出，

③ Xbench 的第三次升级发生于 2025 年 3 月，导致其在此次评估中的表现较低。并发现每次换题后无法追踪 AI 能力的前后可比性。金融、

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，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。前往「收件箱」查看完整解读 

但由于其在搜索中心任务上的适应性不足，起初作为红杉中国内部使用的工具，GPT-4o 由于倾向于提供较短的回答， Scaling with Profession-Aligned Real-World Evaluations》中介绍了 XBench 基准测试，后在 2025 年 5 月下旬正式对外公开。在评估中得分最低。关注 LLM 的复杂问答及推理能力，从而迅速失效的问题。Agent 应用的产品版本需要考虑其生命周期。市场营销、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」，研究者强调了 Xbench 在评估模型技术能力上限的基础上，不同模型在招聘和营销领域的表现存在显著差异，而是重点量化 AI 系统在真实场景的效用价值。同时量化真实场景效用价值。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，谷歌 DeepMind 的 Gemini-2.5-Pro 和 Gemini-2.5-Flash 在测试中的表现相当。并设计了基于基于项目反应理论的长青评估机制，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。且 Agent 接触的外部环境也在动态变化，