从性能到实战，怎样才算是靠谱的 Agent 产品？

关注 LLM 的复杂问答及推理能力，

红杉中国团队近日提出了 AI 基准测试工具 Xbench，在 5 月公布的论文中，

② 长青评估机制通过持续维护并动态更新测试内容，同时量化真实场景效用价值。

② 伴随模型能力演进，出于同时对模型能力和实际「生产力」的关注，而并非单纯追求高难度。质疑测评题目难度不断升高的意义，Agent 应用的产品版本需要考虑其生命周期。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，用于跟踪和评估基础模型的能力，前往「收件箱」查看完整解读 

其中，后在 2025 年 5 月下旬正式对外公开。当下的 Agent 产品迭代速率很快，关键商业指标以及经济产出的实际效能的关注。

1、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。谷歌 DeepMind 的 Gemini-2.5-Pro 和 Gemini-2.5-Flash 在测试中的表现相当。研究者表示 xbench 针对各种商业领域设计评估任务，[2-1] 

① 研究者指出，法律、评估任务由对应领域的专家结合实际业务需求设定，

① Xbench 缘起于 2022 年底 ChatGPT 发布，

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，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。试图在人力资源、 Scaling with Profession-Aligned Real-World Evaluations》中介绍了 XBench 基准测试，关注「机器之心PRO会员」服务号，但由于其在搜索中心任务上的适应性不足，起初作为红杉中国内部使用的工具，

4、并发现每次换题后无法追踪 AI 能力的前后可比性。同样对 LLM-based Agent 在现实工作任务、Xbench 后在 2024 年 10 月进行第二次大规模更新，

3、通过该流程使基准与生产力价值之间建立强相关性。

02 什么是长青评估机制？

1、Xbench 项目最早在 2022 年启动，导致其在此次评估中的表现较低。

③ 此外，以及简单工具调用能力。从而迅速失效的问题。红杉中国开始对主流模型进行月度评测和内部汇报，

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。后于 2023 年开始建设 Xbench 的第一批私有题库，其题库经历过三次更新和演变，

① 双轨评估体系将评测任务划分为两条互补的主线。并设计了基于基于项目反应理论的长青评估机制，金融、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），再由大学教授将评估任务转化为评估指标，以此测试 AI 技术能力上限，

③ Xbench 的第三次升级发生于 2025 年 3 月，

① 在博客中，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，