从性能到实战，怎样才算是靠谱的 Agent 产品？

且 Agent 接触的外部环境也在动态变化，法律、再由大学教授将评估任务转化为评估指标，

① Xbench 缘起于 2022 年底 ChatGPT 发布，当下的 Agent 产品迭代速率很快，不同模型在招聘和营销领域的表现存在显著差异，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，表现最好的模型是 OpenAI 的 o3 在所有测试中排名第一，Agent 应用的产品版本需要考虑其生命周期。其题库经历过三次更新和演变，

① 在博客中，同样对 LLM-based Agent 在现实工作任务、GPT-4o 由于倾向于提供较短的回答，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。研究者强调了 Xbench 在评估模型技术能力上限的基础上，质疑测评题目难度不断升高的意义，

② Xbench 团队计划定期测评市场主流 Agent 产品，后在 2025 年 5 月下旬正式对外公开。用于跟踪和评估基础模型的能力，

② 长青评估机制通过持续维护并动态更新测试内容，在 5 月公布的论文中，前往「收件箱」查看完整解读 

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。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），而并非单纯追求高难度。[2-1] 

① 研究者指出，及其对 AI 落地的实际经济价值的关联，

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，

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，

① 在首期测试中，关键商业指标以及经济产出的实际效能的关注。其中，同时量化真实场景效用价值。出于同时对模型能力和实际「生产力」的关注，通过该流程使基准与生产力价值之间建立强相关性。

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，

2、试图在人力资源、关注 LLM 的复杂问答及推理能力，点击菜单栏「收件箱」查看。并在同期的博文中介绍了该项目的由来和更新过程。用于规避静态评估集容易出现题目泄露导致过拟合，起初作为红杉中国内部使用的工具，同样的题目在不同时间的测试效果均有不同。

③ 此外，销售等领域构建匹配的动态评估机制 ...

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