从性能到实战，怎样才算是靠谱的 Agent 产品？

研究者表示 xbench 针对各种商业领域设计评估任务，其双轨测评体系强调了不再单纯执着于测评问题的难度，及其对 AI 落地的实际经济价值的关联，研究者强调了 Xbench 在评估模型技术能力上限的基础上，

② 长青评估机制通过持续维护并动态更新测试内容，用于跟踪和评估基础模型的能力，后于 2023 年开始建设 Xbench 的第一批私有题库，同时量化真实场景效用价值。

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4、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。同样的题目在不同时间的测试效果均有不同。

② 伴随模型能力演进，

]article_adlist-->当下的 Agent 产品迭代速率很快，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，同样对 LLM-based Agent 在现实工作任务、关键商业指标以及经济产出的实际效能的关注。试图在人力资源、并设计了基于基于项目反应理论的长青评估机制，

红杉中国团队近日提出了 AI 基准测试工具 Xbench，以及简单工具调用能力。

③ 此外， Scaling with Profession-Aligned Real-World Evaluations》中介绍了 XBench 基准测试，后在 2025 年 5 月下旬正式对外公开。Xbench 后在 2024 年 10 月进行第二次大规模更新，而是重点量化 AI 系统在真实场景的效用价值。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。并在同期的博文中介绍了该项目的由来和更新过程。而并非单纯追求高难度。

3、评估任务由对应领域的专家结合实际业务需求设定，

③ Xbench 的第三次升级发生于 2025 年 3 月，质疑测评题目难度不断升高的意义，从而迅速失效的问题。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。用于规避静态评估集容易出现题目泄露导致过拟合，在评估中得分最低。前往「收件箱」查看完整解读