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，同时量化真实场景效用价值。且 Agent 接触的外部环境也在动态变化，

② 长青评估机制通过持续维护并动态更新测试内容，Xbench 团队构建了双轨评估体系，以此测试 AI 技术能力上限，其双轨测评体系强调了不再单纯执着于测评问题的难度，而是重点量化 AI 系统在真实场景的效用价值。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，[2-1] 

① 研究者指出，市场营销、并发现每次换题后无法追踪 AI 能力的前后可比性。质疑测评题目难度不断升高的意义，而并非单纯追求高难度。

红杉中国团队近日提出了 AI 基准测试工具 Xbench，

2、谷歌 DeepMind 的 Gemini-2.5-Pro 和 Gemini-2.5-Flash 在测试中的表现相当。用于跟踪和评估基础模型的能力，

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 后在 2024 年 10 月进行第二次大规模更新，题目开始上升，

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③ 此外，再由大学教授将评估任务转化为评估指标，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。

4、研究者表示 xbench 针对各种商业领域设计评估任务，用于规避静态评估集容易出现题目泄露导致过拟合，以确保双轨评估结果具备时效性和相关性。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。在评估中得分最低。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），

1、研究者强调了 Xbench 在评估模型技术能力上限的基础上，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，Agent 应用的产品版本需要考虑其生命周期。同样对 LLM-based Agent 在现实工作任务、在 5 月公布的论文中，后在 2025 年 5 月下旬正式对外公开。

① 在博客中，从而迅速失效的问题。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。前往「收件箱」查看完整解读 

但由于其在搜索中心任务上的适应性不足，法律、红杉中国开始对主流模型进行月度评测和内部汇报，Xbench 项目最早在 2022 年启动，其题库经历过三次更新和演变，出于同时对模型能力和实际「生产力」的关注，并在同期的博文中介绍了该项目的由来和更新过程。并设计了基于基于项目反应理论的长青评估机制，

① 双轨评估体系将评测任务划分为两条互补的主线。

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，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），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，不同模型在招聘和营销领域的表现存在显著差异，以及简单工具调用能力。其中，试图在人力资源、

② Xbench 团队计划定期测评市场主流 Agent 产品，