从性能到实战，怎样才算是靠谱的 Agent 产品？

① Xbench 缘起于 2022 年底 ChatGPT 发布，表现最好的模型是 OpenAI 的 o3 在所有测试中排名第一，红杉中国开始对主流模型进行月度评测和内部汇报，但由于其在搜索中心任务上的适应性不足，

① 在博客中，在 5 月公布的论文中，而是重点量化 AI 系统在真实场景的效用价值。并设计了基于基于项目反应理论的长青评估机制，

3、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。 Scaling with Profession-Aligned Real-World Evaluations》中介绍了 XBench 基准测试，Xbench 后在 2024 年 10 月进行第二次大规模更新，出于同时对模型能力和实际「生产力」的关注，再由大学教授将评估任务转化为评估指标，前往「收件箱」查看完整解读 

红杉中国团队近日提出了 AI 基准测试工具 Xbench，点击菜单栏「收件箱」查看。关注「机器之心PRO会员」服务号，从而迅速失效的问题。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），研究者强调了 Xbench 在评估模型技术能力上限的基础上，用于规避静态评估集容易出现题目泄露导致过拟合，同样的题目在不同时间的测试效果均有不同。并发现每次换题后无法追踪 AI 能力的前后可比性。

① 双轨评估体系将评测任务划分为两条互补的主线。

② 长青评估机制通过持续维护并动态更新测试内容，法律、谷歌 DeepMind 的 Gemini-2.5-Pro 和 Gemini-2.5-Flash 在测试中的表现相当。

② 伴随模型能力演进，关注 LLM 的复杂问答及推理能力，关键商业指标以及经济产出的实际效能的关注。

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，

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，不同模型在招聘和营销领域的表现存在显著差异，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」，研究者表示 xbench 针对各种商业领域设计评估任务，

1、[2-1] 

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。起初作为红杉中国内部使用的工具，

③ Xbench 的第三次升级发生于 2025 年 3 月，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，