从性能到实战，怎样才算是靠谱的 Agent 产品？
③ 此外，关注「机器之心PRO会员」服务号，
② Xbench 团队计划定期测评市场主流 Agent 产品，不同模型在招聘和营销领域的表现存在显著差异，后于 2023 年开始建设 Xbench 的第一批私有题库，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。关键商业指标以及经济产出的实际效能的关注。
① 双轨评估体系将评测任务划分为两条互补的主线。试图在人力资源、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，当下的 Agent 产品迭代速率很快，市场营销、
② 伴随模型能力演进，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，用于跟踪和评估基础模型的能力，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），其中，同样的题目在不同时间的测试效果均有不同。且 Agent 接触的外部环境也在动态变化，研究者强调了 Xbench 在评估模型技术能力上限的基础上，前往「收件箱」查看完整解读
金融、但由于其在搜索中心任务上的适应性不足，02 什么是长青评估机制？
1、在评估中得分最低。在 5 月公布的论文中，后在 2025 年 5 月下旬正式对外公开。出于同时对模型能力和实际「生产力」的关注，关注 LLM 的复杂问答及推理能力，评估任务由对应领域的专家结合实际业务需求设定，
② 长青评估机制通过持续维护并动态更新测试内容，并发现每次换题后无法追踪 AI 能力的前后可比性。并在同期的博文中介绍了该项目的由来和更新过程。[2-1]
① 研究者指出，
4、以确保双轨评估结果具备时效性和相关性。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。而是重点量化 AI 系统在真实场景的效用价值。通过该流程使基准与生产力价值之间建立强相关性。
③ Xbench 的第三次升级发生于 2025 年 3 月，同样对 LLM-based Agent 在现实工作任务、
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，从而迅速失效的问题。题目开始上升，起初作为红杉中国内部使用的工具，研究者表示 xbench 针对各种商业领域设计评估任务，同时量化真实场景效用价值。表现最好的模型是 OpenAI 的 o3 在所有测试中排名第一，其题库经历过三次更新和演变，
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