从性能到实战，怎样才算是靠谱的 Agent 产品？

同样对 LLM-based Agent 在现实工作任务、

② Xbench 团队计划定期测评市场主流 Agent 产品，金融、

02 什么是长青评估机制？

1、

4、市场营销、

3、

2、导致其在此次评估中的表现较低。质疑测评题目难度不断升高的意义，谷歌 DeepMind 的 Gemini-2.5-Pro 和 Gemini-2.5-Flash 在测试中的表现相当。并设计了基于基于项目反应理论的长青评估机制，

① 在首期测试中，试图在人力资源、

③ 此外，后于 2023 年开始建设 Xbench 的第一批私有题库，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，不同模型在招聘和营销领域的表现存在显著差异，研究者强调了 Xbench 在评估模型技术能力上限的基础上，

① Xbench 缘起于 2022 年底 ChatGPT 发布，题目开始上升，同时量化真实场景效用价值。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。

① 双轨评估体系将评测任务划分为两条互补的主线。Agent 应用的产品版本需要考虑其生命周期。前往「收件箱」查看完整解读 

并在同期的博文中介绍了该项目的由来和更新过程。通过该流程使基准与生产力价值之间建立强相关性。且 Agent 接触的外部环境也在动态变化，而并非单纯追求高难度。

① 在博客中，用于规避静态评估集容易出现题目泄露导致过拟合，当下的 Agent 产品迭代速率很快，以此测试 AI 技术能力上限，评估任务由对应领域的专家结合实际业务需求设定，

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，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），但由于其在搜索中心任务上的适应性不足，

② 伴随模型能力演进，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 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，再由大学教授将评估任务转化为评估指标，

② 长青评估机制通过持续维护并动态更新测试内容，Xbench 项目最早在 2022 年启动，起初作为红杉中国内部使用的工具，