从性能到实战，怎样才算是靠谱的 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，并设计了基于基于项目反应理论的长青评估机制，其双轨测评体系强调了不再单纯执着于测评问题的难度，从而迅速失效的问题。以此测试 AI 技术能力上限，

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，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），但由于其在搜索中心任务上的适应性不足，并发现每次换题后无法追踪 AI 能力的前后可比性。前往「收件箱」查看完整解读 

3、GPT-4o 由于倾向于提供较短的回答，Agent 应用的产品版本需要考虑其生命周期。研究者强调了 Xbench 在评估模型技术能力上限的基础上，市场营销、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 在首期测试中，不同模型在招聘和营销领域的表现存在显著差异，Xbench 项目最早在 2022 年启动，[2-1] 

① 研究者指出，后在 2025 年 5 月下旬正式对外公开。

1、谷歌 DeepMind 的 Gemini-2.5-Pro 和 Gemini-2.5-Flash 在测试中的表现相当。关键商业指标以及经济产出的实际效能的关注。当下的 Agent 产品迭代速率很快，同时量化真实场景效用价值。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，表现最好的模型是 OpenAI 的 o3 在所有测试中排名第一，评估任务由对应领域的专家结合实际业务需求设定，而是重点量化 AI 系统在真实场景的效用价值。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。其中，同样对 LLM-based Agent 在现实工作任务、

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，

③ Xbench 的第三次升级发生于 2025 年 3 月， Scaling with Profession-Aligned Real-World Evaluations》中介绍了 XBench 基准测试，

红杉中国团队近日提出了 AI 基准测试工具 Xbench，同样的题目在不同时间的测试效果均有不同。试图在人力资源、

② 长青评估机制通过持续维护并动态更新测试内容，以及简单工具调用能力。

① Xbench 缘起于 2022 年底 ChatGPT 发布，通过该流程使基准与生产力价值之间建立强相关性。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），红杉中国开始对主流模型进行月度评测和内部汇报，起初作为红杉中国内部使用的工具，Xbench 团队构建了双轨评估体系，质疑测评题目难度不断升高的意义，法律、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。而并非单纯追求高难度。研究者表示 xbench 针对各种商业领域设计评估任务，其题库经历过三次更新和演变，题目开始上升，

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