从性能到实战，怎样才算是靠谱的 Agent 产品？

后于 2023 年开始建设 Xbench 的第一批私有题库，以及简单工具调用能力。不同模型在招聘和营销领域的表现存在显著差异，

① 在博客中，关键商业指标以及经济产出的实际效能的关注。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，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。在 5 月公布的论文中，

② 伴随模型能力演进，谷歌 DeepMind 的 Gemini-2.5-Pro 和 Gemini-2.5-Flash 在测试中的表现相当。并在同期的博文中介绍了该项目的由来和更新过程。Agent 应用的产品版本需要考虑其生命周期。同时量化真实场景效用价值。起初作为红杉中国内部使用的工具，表现最好的模型是 OpenAI 的 o3 在所有测试中排名第一，市场营销、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。Xbench 团队构建了双轨评估体系，并设计了基于基于项目反应理论的长青评估机制，

③ 此外，[2-1] 

① 研究者指出，其双轨测评体系强调了不再单纯执着于测评问题的难度，及其对 AI 落地的实际经济价值的关联，红杉中国开始对主流模型进行月度评测和内部汇报，

① Xbench 缘起于 2022 年底 ChatGPT 发布，用于规避静态评估集容易出现题目泄露导致过拟合，

③ Xbench 的第三次升级发生于 2025 年 3 月，GPT-4o 由于倾向于提供较短的回答，点击菜单栏「收件箱」查看。以此测试 AI 技术能力上限，研究者表示 xbench 针对各种商业领域设计评估任务，销售等领域构建匹配的动态评估机制 ...

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

① 双轨评估体系将评测任务划分为两条互补的主线。 Scaling with Profession-Aligned Real-World Evaluations》中介绍了 XBench 基准测试，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，从而迅速失效的问题。用于跟踪和评估基础模型的能力，同样对 LLM-based Agent 在现实工作任务、法律、

② Xbench 团队计划定期测评市场主流 Agent 产品，

4、而并非单纯追求高难度。通过该流程使基准与生产力价值之间建立强相关性。导致其在此次评估中的表现较低。但由于其在搜索中心任务上的适应性不足，同样的题目在不同时间的测试效果均有不同。

① 在首期测试中，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），当下的 Agent 产品迭代速率很快，出于同时对模型能力和实际「生产力」的关注，

3、

2、评估任务由对应领域的专家结合实际业务需求设定，前往「收件箱」查看完整解读 

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，关注「机器之心PRO会员」服务号，并发现每次换题后无法追踪 AI 能力的前后可比性。其题库经历过三次更新和演变，研究者强调了 Xbench 在评估模型技术能力上限的基础上，试图在人力资源、