从性能到实战，怎样才算是靠谱的 Agent 产品？

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，而是重点量化 AI 系统在真实场景的效用价值。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。

]article_adlist-->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），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），

② Xbench 团队计划定期测评市场主流 Agent 产品，

4、用于规避静态评估集容易出现题目泄露导致过拟合，

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，而并非单纯追求高难度。研究者表示 xbench 针对各种商业领域设计评估任务，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。前往「收件箱」查看完整解读