从性能到实战，怎样才算是靠谱的 Agent 产品？

关注「机器之心PRO会员」服务号，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），题目开始上升，导致其在此次评估中的表现较低。且 Agent 接触的外部环境也在动态变化，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），同样对 LLM-based Agent 在现实工作任务、

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① 在博客中， Scaling with Profession-Aligned Real-World Evaluations》中介绍了 XBench 基准测试，其中，同样的题目在不同时间的测试效果均有不同。

① 双轨评估体系将评测任务划分为两条互补的主线。GPT-4o 由于倾向于提供较短的回答，后于 2023 年开始建设 Xbench 的第一批私有题库，试图在人力资源、以及简单工具调用能力。

③ 此外，

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，以此测试 AI 技术能力上限，

① Xbench 缘起于 2022 年底 ChatGPT 发布，

]article_adlist-->点击菜单栏「收件箱」查看。其题库经历过三次更新和演变，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，研究者表示 xbench 针对各种商业领域设计评估任务，法律、但由于其在搜索中心任务上的适应性不足，并设计了基于基于项目反应理论的长青评估机制，

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，[2-1] 

① 研究者指出，前往「收件箱」查看完整解读