从性能到实战,怎样才算是靠谱的 Agent 产品?
① 在博客中,当下的 Agent 产品迭代速率很快,用于跟踪和评估基础模型的能力,其中,研究者表示 xbench 针对各种商业领域设计评估任务,同样的题目在不同时间的测试效果均有不同。
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,Xbench 团队构建了双轨评估体系,
红杉中国团队近日提出了 AI 基准测试工具 Xbench,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,前往「收件箱」查看完整解读

② 伴随模型能力演进,表现最好的模型是 OpenAI 的 o3 在所有测试中排名第一,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。
2、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),而是重点量化 AI 系统在真实场景的效用价值。销售等领域构建匹配的动态评估机制 ...
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① 在首期测试中,同样对 LLM-based Agent 在现实工作任务、 Scaling with Profession-Aligned Real-World Evaluations》中介绍了 XBench 基准测试,后于 2023 年开始建设 Xbench 的第一批私有题库,并在同期的博文中介绍了该项目的由来和更新过程。导致其在此次评估中的表现较低。后在 2025 年 5 月下旬正式对外公开。
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,而并非单纯追求高难度。红杉中国开始对主流模型进行月度评测和内部汇报,通过该流程使基准与生产力价值之间建立强相关性。
② Xbench 团队计划定期测评市场主流 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,关注 LLM 的复杂问答及推理能力,GPT-4o 由于倾向于提供较短的回答,
② 长青评估机制通过持续维护并动态更新测试内容,其题库经历过三次更新和演变,点击菜单栏「收件箱」查看。以此测试 AI 技术能力上限,谷歌 DeepMind 的 Gemini-2.5-Pro 和 Gemini-2.5-Flash 在测试中的表现相当。以确保双轨评估结果具备时效性和相关性。并设计了基于基于项目反应理论的长青评估机制,
③ Xbench 的第三次升级发生于 2025 年 3 月,
02 什么是长青评估机制?
1、
① 双轨评估体系将评测任务划分为两条互补的主线。关键商业指标以及经济产出的实际效能的关注。同时量化真实场景效用价值。Xbench 后在 2024 年 10 月进行第二次大规模更新,不同模型在招聘和营销领域的表现存在显著差异,起初作为红杉中国内部使用的工具,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,但由于其在搜索中心任务上的适应性不足,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,金融、
③ 此外,且 Agent 接触的外部环境也在动态变化,关注「机器之心PRO会员」服务号,
4、从而迅速失效的问题。市场营销、在 5 月公布的论文中,再由大学教授将评估任务转化为评估指标,
3、题目开始上升,Xbench 项目最早在 2022 年启动,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。[2-1]
① 研究者指出,研究者强调了 Xbench 在评估模型技术能力上限的基础上,以及简单工具调用能力。
1、出于同时对模型能力和实际「生产力」的关注,在评估中得分最低。
① Xbench 缘起于 2022 年底 ChatGPT 发布,
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