从性能到实战，怎样才算是靠谱的 Agent 产品？

红杉中国团队近日提出了 AI 基准测试工具 Xbench，

② 伴随模型能力演进，并发现每次换题后无法追踪 AI 能力的前后可比性。关注「机器之心PRO会员」服务号，

1、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），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，市场营销、关键商业指标以及经济产出的实际效能的关注。及其对 AI 落地的实际经济价值的关联，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。金融、

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，

③ Xbench 的第三次升级发生于 2025 年 3 月，同样的题目在不同时间的测试效果均有不同。同时量化真实场景效用价值。以确保双轨评估结果具备时效性和相关性。通过该流程使基准与生产力价值之间建立强相关性。表现最好的模型是 OpenAI 的 o3 在所有测试中排名第一，并在同期的博文中介绍了该项目的由来和更新过程。质疑测评题目难度不断升高的意义，导致其在此次评估中的表现较低。

② 长青评估机制通过持续维护并动态更新测试内容，Xbench 团队构建了双轨评估体系，

① 在博客中，

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，

① 双轨评估体系将评测任务划分为两条互补的主线。起初作为红杉中国内部使用的工具，但由于其在搜索中心任务上的适应性不足，且 Agent 接触的外部环境也在动态变化，以此测试 AI 技术能力上限，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），

3、从而迅速失效的问题。其题库经历过三次更新和演变，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。再由大学教授将评估任务转化为评估指标，同样对 LLM-based Agent 在现实工作任务、出于同时对模型能力和实际「生产力」的关注，试图在人力资源、法律、

① 在首期测试中，红杉中国开始对主流模型进行月度评测和内部汇报，而并非单纯追求高难度。前往「收件箱」查看完整解读 

题目开始上升，在 5 月公布的论文中，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。其双轨测评体系强调了不再单纯执着于测评问题的难度，研究者强调了 Xbench 在评估模型技术能力上限的基础上，后于 2023 年开始建设 Xbench 的第一批私有题库，

③ 此外，Agent 应用的产品版本需要考虑其生命周期。评估任务由对应领域的专家结合实际业务需求设定，以及简单工具调用能力。当下的 Agent 产品迭代速率很快，关注 LLM 的复杂问答及推理能力，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，

02 什么是长青评估机制？

1、