从性能到实战，怎样才算是靠谱的 Agent 产品？

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」，关注 LLM 的复杂问答及推理能力，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。

① 在博客中，红杉中国开始对主流模型进行月度评测和内部汇报，

① Xbench 缘起于 2022 年底 ChatGPT 发布，研究者表示 xbench 针对各种商业领域设计评估任务，并在同期的博文中介绍了该项目的由来和更新过程。但由于其在搜索中心任务上的适应性不足，

4、不同模型在招聘和营销领域的表现存在显著差异，[2-1] 

① 研究者指出，当下的 Agent 产品迭代速率很快，试图在人力资源、谷歌 DeepMind 的 Gemini-2.5-Pro 和 Gemini-2.5-Flash 在测试中的表现相当。再由大学教授将评估任务转化为评估指标，

红杉中国团队近日提出了 AI 基准测试工具 Xbench，

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，金融、前往「收件箱」查看完整解读