从性能到实战，怎样才算是靠谱的 Agent 产品？

同样对 LLM-based Agent 在现实工作任务、质疑测评题目难度不断升高的意义，市场营销、

2、通过该流程使基准与生产力价值之间建立强相关性。在 5 月公布的论文中，评估任务由对应领域的专家结合实际业务需求设定，用于跟踪和评估基础模型的能力，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。[2-1] 

① 研究者指出，

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① 在博客中，导致其在此次评估中的表现较低。表现最好的模型是 OpenAI 的 o3 在所有测试中排名第一，

① 在首期测试中，

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，GPT-4o 由于倾向于提供较短的回答，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），同时量化真实场景效用价值。其双轨测评体系强调了不再单纯执着于测评问题的难度，法律、及其对 AI 落地的实际经济价值的关联，以此测试 AI 技术能力上限，以及简单工具调用能力。当下的 Agent 产品迭代速率很快，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，其题库经历过三次更新和演变，关注「机器之心PRO会员」服务号，不同模型在招聘和营销领域的表现存在显著差异，Xbench 后在 2024 年 10 月进行第二次大规模更新，以确保双轨评估结果具备时效性和相关性。并发现每次换题后无法追踪 AI 能力的前后可比性。

② Xbench 团队计划定期测评市场主流 Agent 产品，

③ 此外，

02 什么是长青评估机制？

1、销售等领域构建匹配的动态评估机制 ...

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② 伴随模型能力演进，而并非单纯追求高难度。

1、 Scaling with Profession-Aligned Real-World Evaluations》中介绍了 XBench 基准测试，前往「收件箱」查看完整解读