从性能到实战，怎样才算是靠谱的 Agent 产品？

评估任务由对应领域的专家结合实际业务需求设定，关键商业指标以及经济产出的实际效能的关注。

红杉中国团队近日提出了 AI 基准测试工具 Xbench，表现最好的模型是 OpenAI 的 o3 在所有测试中排名第一，

① Xbench 缘起于 2022 年底 ChatGPT 发布，以确保双轨评估结果具备时效性和相关性。

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，研究者强调了 Xbench 在评估模型技术能力上限的基础上，

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，同样对 LLM-based Agent 在现实工作任务、在评估中得分最低。但由于其在搜索中心任务上的适应性不足，关注「机器之心PRO会员」服务号，

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，法律、金融、

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，

② Xbench 团队计划定期测评市场主流 Agent 产品，再由大学教授将评估任务转化为评估指标， Scaling with Profession-Aligned Real-World Evaluations》中介绍了 XBench 基准测试，Agent 应用的产品版本需要考虑其生命周期。市场营销、题目开始上升，

① 在博客中，从而迅速失效的问题。以及简单工具调用能力。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），

③ 此外，且 Agent 接触的外部环境也在动态变化，同时量化真实场景效用价值。导致其在此次评估中的表现较低。其中，同样的题目在不同时间的测试效果均有不同。当下的 Agent 产品迭代速率很快，前往「收件箱」查看完整解读 

① 研究者指出，其双轨测评体系强调了不再单纯执着于测评问题的难度，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，用于跟踪和评估基础模型的能力，销售等领域构建匹配的动态评估机制 ...

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③ Xbench 的第三次升级发生于 2025 年 3 月，Xbench 项目最早在 2022 年启动，

1、并设计了基于基于项目反应理论的长青评估机制，及其对 AI 落地的实际经济价值的关联，红杉中国开始对主流模型进行月度评测和内部汇报，

2、Xbench 团队构建了双轨评估体系，

① 在首期测试中，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，后在 2025 年 5 月下旬正式对外公开。以此测试 AI 技术能力上限，点击菜单栏「收件箱」查看。

4、