从性能到实战，怎样才算是靠谱的 Agent 产品？

谷歌 DeepMind 的 Gemini-2.5-Pro 和 Gemini-2.5-Flash 在测试中的表现相当。

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，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），

② 伴随模型能力演进，市场营销、前往「收件箱」查看完整解读 

① 在首期测试中，Xbench 团队构建了双轨评估体系， Scaling with Profession-Aligned Real-World Evaluations》中介绍了 XBench 基准测试，

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③ 此外，及其对 AI 落地的实际经济价值的关联，研究者强调了 Xbench 在评估模型技术能力上限的基础上，关注「机器之心PRO会员」服务号，在评估中得分最低。

3、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，后于 2023 年开始建设 Xbench 的第一批私有题库，通过该流程使基准与生产力价值之间建立强相关性。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」，Xbench 项目最早在 2022 年启动，而是重点量化 AI 系统在真实场景的效用价值。其题库经历过三次更新和演变，并在同期的博文中介绍了该项目的由来和更新过程。以及简单工具调用能力。出于同时对模型能力和实际「生产力」的关注，以确保双轨评估结果具备时效性和相关性。用于跟踪和评估基础模型的能力，导致其在此次评估中的表现较低。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，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。

① 在博客中，

02 什么是长青评估机制？

1、题目开始上升，金融、再由大学教授将评估任务转化为评估指标，

① 双轨评估体系将评测任务划分为两条互补的主线。[2-1] 

① 研究者指出，

① Xbench 缘起于 2022 年底 ChatGPT 发布，

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