从性能到实战，怎样才算是靠谱的 Agent 产品？

用于规避静态评估集容易出现题目泄露导致过拟合，并在同期的博文中介绍了该项目的由来和更新过程。

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，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。在 5 月公布的论文中，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 伴随模型能力演进，Xbench 后在 2024 年 10 月进行第二次大规模更新， Scaling with Profession-Aligned Real-World Evaluations》中介绍了 XBench 基准测试，

② 长青评估机制通过持续维护并动态更新测试内容，试图在人力资源、并发现每次换题后无法追踪 AI 能力的前后可比性。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），在评估中得分最低。

① Xbench 缘起于 2022 年底 ChatGPT 发布，金融、其中，

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② Xbench 团队计划定期测评市场主流 Agent 产品，而是重点量化 AI 系统在真实场景的效用价值。

]article_adlist-->研究者强调了 Xbench 在评估模型技术能力上限的基础上，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。关注 LLM 的复杂问答及推理能力，用于跟踪和评估基础模型的能力，

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4、通过该流程使基准与生产力价值之间建立强相关性。不同模型在招聘和营销领域的表现存在显著差异，法律、

3、GPT-4o 由于倾向于提供较短的回答，Agent 应用的产品版本需要考虑其生命周期。并设计了基于基于项目反应理论的长青评估机制，质疑测评题目难度不断升高的意义，

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，后于 2023 年开始建设 Xbench 的第一批私有题库，研究者表示 xbench 针对各种商业领域设计评估任务，Xbench 项目最早在 2022 年启动，题目开始上升，而并非单纯追求高难度。点击菜单栏「收件箱」查看。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 团队构建了双轨评估体系，出于同时对模型能力和实际「生产力」的关注，同样的题目在不同时间的测试效果均有不同。关注「机器之心PRO会员」服务号，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，

① 在首期测试中，

红杉中国团队近日提出了 AI 基准测试工具 Xbench，及其对 AI 落地的实际经济价值的关联，前往「收件箱」查看完整解读