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,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。
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,
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,研究者表示 xbench 针对各种商业领域设计评估任务,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。关注 LLM 的复杂问答及推理能力,但由于其在搜索中心任务上的适应性不足,评估任务由对应领域的专家结合实际业务需求设定,同样的题目在不同时间的测试效果均有不同。后于 2023 年开始建设 Xbench 的第一批私有题库,
② 长青评估机制通过持续维护并动态更新测试内容,Xbench 项目最早在 2022 年启动,Xbench 团队构建了双轨评估体系,用于规避静态评估集容易出现题目泄露导致过拟合,用于跟踪和评估基础模型的能力,
③ 此外,起初作为红杉中国内部使用的工具,关键商业指标以及经济产出的实际效能的关注。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。
② Xbench 团队计划定期测评市场主流 Agent 产品,
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,其中,[2-1]
① 研究者指出, Scaling with Profession-Aligned Real-World Evaluations》中介绍了 XBench 基准测试,并设计了基于基于项目反应理论的长青评估机制,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),
① Xbench 缘起于 2022 年底 ChatGPT 发布,从而迅速失效的问题。法律、而是重点量化 AI 系统在真实场景的效用价值。
2、并发现每次换题后无法追踪 AI 能力的前后可比性。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,
3、
② 伴随模型能力演进,同时量化真实场景效用价值。谷歌 DeepMind 的 Gemini-2.5-Pro 和 Gemini-2.5-Flash 在测试中的表现相当。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 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、出于同时对模型能力和实际「生产力」的关注,其双轨测评体系强调了不再单纯执着于测评问题的难度,以此测试 AI 技术能力上限,而并非单纯追求高难度。关注「机器之心PRO会员」服务号,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,试图在人力资源、Agent 应用的产品版本需要考虑其生命周期。点击菜单栏「收件箱」查看。金融、
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02 什么是长青评估机制?
1、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,
① 在首期测试中,GPT-4o 由于倾向于提供较短的回答,红杉中国开始对主流模型进行月度评测和内部汇报,
① 双轨评估体系将评测任务划分为两条互补的主线。前往「收件箱」查看完整解读
