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 ...

 关注👇🏻「机器之心PRO会员」，在 5 月公布的论文中，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，关注 LLM 的复杂问答及推理能力，再由大学教授将评估任务转化为评估指标，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，研究者强调了 Xbench 在评估模型技术能力上限的基础上，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。通过该流程使基准与生产力价值之间建立强相关性。质疑测评题目难度不断升高的意义，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，

① 在首期测试中，

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，前往「收件箱」查看完整解读 

② 伴随模型能力演进，