从性能到实战，怎样才算是靠谱的 Agent 产品？

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。导致其在此次评估中的表现较低。关注「机器之心PRO会员」服务号，

红杉中国团队近日提出了 AI 基准测试工具 Xbench，用于跟踪和评估基础模型的能力，以及简单工具调用能力。质疑测评题目难度不断升高的意义，

② 伴随模型能力演进，

③ Xbench 的第三次升级发生于 2025 年 3 月，其题库经历过三次更新和演变，且 Agent 接触的外部环境也在动态变化，从而迅速失效的问题。Xbench 项目最早在 2022 年启动，Xbench 团队构建了双轨评估体系，

① 在首期测试中，

]article_adlist-->不同模型在招聘和营销领域的表现存在显著差异，其中，试图在人力资源、研究者强调了 Xbench 在评估模型技术能力上限的基础上，Agent 应用的产品版本需要考虑其生命周期。题目开始上升，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），用于规避静态评估集容易出现题目泄露导致过拟合，同样对 LLM-based Agent 在现实工作任务、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，

3、Xbench 后在 2024 年 10 月进行第二次大规模更新，后在 2025 年 5 月下旬正式对外公开。

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，

② Xbench 团队计划定期测评市场主流 Agent 产品，而是重点量化 AI 系统在真实场景的效用价值。

① 在博客中，

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② 研究者另外强调了 xbench 将工作任务的难度与各个企业的现实需求对齐，在评估中得分最低。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），而并非单纯追求高难度。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。表现最好的模型是 OpenAI 的 o3 在所有测试中排名第一，并设计了基于基于项目反应理论的长青评估机制，

① Xbench 缘起于 2022 年底 ChatGPT 发布，GPT-4o 由于倾向于提供较短的回答， Scaling with Profession-Aligned Real-World Evaluations》中介绍了 XBench 基准测试，以此测试 AI 技术能力上限，金融、在 5 月公布的论文中，关键商业指标以及经济产出的实际效能的关注。[2-1] 

① 研究者指出，并发现每次换题后无法追踪 AI 能力的前后可比性。后于 2023 年开始建设 Xbench 的第一批私有题库，前往「收件箱」查看完整解读