从性能到实战，怎样才算是靠谱的 Agent 产品？

不同模型在招聘和营销领域的表现存在显著差异，并发现每次换题后无法追踪 AI 能力的前后可比性。

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 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，质疑测评题目难度不断升高的意义，

③ 此外，

① 在博客中， Scaling with Profession-Aligned Real-World Evaluations》中介绍了 XBench 基准测试，表现最好的模型是 OpenAI 的 o3 在所有测试中排名第一，谷歌 DeepMind 的 Gemini-2.5-Pro 和 Gemini-2.5-Flash 在测试中的表现相当。

4、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 团队构建了双轨评估体系，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。评估任务由对应领域的专家结合实际业务需求设定，

红杉中国团队近日提出了 AI 基准测试工具 Xbench，通过该流程使基准与生产力价值之间建立强相关性。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。