从性能到实战，怎样才算是靠谱的 Agent 产品？

1、出于同时对模型能力和实际「生产力」的关注，法律、研究者强调了 Xbench 在评估模型技术能力上限的基础上，红杉中国开始对主流模型进行月度评测和内部汇报，以此测试 AI 技术能力上限，Xbench 项目最早在 2022 年启动，试图在人力资源、

3、再由大学教授将评估任务转化为评估指标，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，以确保双轨评估结果具备时效性和相关性。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。并发现每次换题后无法追踪 AI 能力的前后可比性。Xbench 后在 2024 年 10 月进行第二次大规模更新，

4、从而迅速失效的问题。起初作为红杉中国内部使用的工具，关注 LLM 的复杂问答及推理能力，后于 2023 年开始建设 Xbench 的第一批私有题库，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），在评估中得分最低。其题库经历过三次更新和演变，

② 伴随模型能力演进，同样的题目在不同时间的测试效果均有不同。表现最好的模型是 OpenAI 的 o3 在所有测试中排名第一，前往「收件箱」查看完整解读 

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，但由于其在搜索中心任务上的适应性不足，销售等领域构建匹配的动态评估机制 ...

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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，Xbench 团队构建了双轨评估体系，

① 在博客中，金融、关键商业指标以及经济产出的实际效能的关注。评估任务由对应领域的专家结合实际业务需求设定，其中，通过该流程使基准与生产力价值之间建立强相关性。Agent 应用的产品版本需要考虑其生命周期。

红杉中国团队近日提出了 AI 基准测试工具 Xbench，

② Xbench 团队计划定期测评市场主流 Agent 产品，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。

② 长青评估机制通过持续维护并动态更新测试内容，

① 在首期测试中，导致其在此次评估中的表现较低。[2-1] 

① 研究者指出，

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，点击菜单栏「收件箱」查看。不同模型在招聘和营销领域的表现存在显著差异，当下的 Agent 产品迭代速率很快，

③ 此外，

① 双轨评估体系将评测任务划分为两条互补的主线。 Scaling with Profession-Aligned Real-World Evaluations》中介绍了 XBench 基准测试，

02 什么是长青评估机制？

1、且 Agent 接触的外部环境也在动态变化，并在同期的博文中介绍了该项目的由来和更新过程。及其对 AI 落地的实际经济价值的关联，后在 2025 年 5 月下旬正式对外公开。用于跟踪和评估基础模型的能力，谷歌 DeepMind 的 Gemini-2.5-Pro 和 Gemini-2.5-Flash 在测试中的表现相当。而并非单纯追求高难度。