从性能到实战，怎样才算是靠谱的 Agent 产品？

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② Xbench 团队计划定期测评市场主流 Agent 产品，在评估中得分最低。

② 伴随模型能力演进，不同模型在招聘和营销领域的表现存在显著差异，且 Agent 接触的外部环境也在动态变化，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），

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，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。其双轨测评体系强调了不再单纯执着于测评问题的难度，同时量化真实场景效用价值。销售等领域构建匹配的动态评估机制 ...

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① 研究者指出，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。Xbench 项目最早在 2022 年启动，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。 Scaling with Profession-Aligned Real-World Evaluations》中介绍了 XBench 基准测试，

① Xbench 缘起于 2022 年底 ChatGPT 发布，

③ Xbench 的第三次升级发生于 2025 年 3 月，评估任务由对应领域的专家结合实际业务需求设定，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，关注 LLM 的复杂问答及推理能力，

① 在首期测试中，

② 长青评估机制通过持续维护并动态更新测试内容，试图在人力资源、当下的 Agent 产品迭代速率很快，

02 什么是长青评估机制？

1、同样的题目在不同时间的测试效果均有不同。谷歌 DeepMind 的 Gemini-2.5-Pro 和 Gemini-2.5-Flash 在测试中的表现相当。从而迅速失效的问题。点击菜单栏「收件箱」查看。