当前主流评测难以衡量智能体处理复杂长周期任务的能力。AGENCYBENCH通过构建真实场景任务与自动化评测管线，首次实现了对百万Token级别、多工具协同的智能体进行可扩展、可复现的评估，为衡量AI在真实生产环境中的综合能力提供了全新框架。
智能速览
现有评测体系难以衡量智能体的长周期、多工具综合能力。
现有评测普遍任务周期短、能力维度单一，且存在人类反馈瓶颈。
AGENCYBENCH构建了32个真实场景和138个递进式任务。
通过用户仿真智能体和Docker沙盒实现评测流程完全自动化。
首次量化了开源与闭源模型在复杂经济任务中的能力差距。
精华内容
要真正衡量智能体的生产力价值，就必须超越传统短周期的单点测试。AGENCYBENCH正是为此而生，它构建了一套全新的自动化评测体系。
评测三大痛点
现有评测体系面临三大核心瓶颈。首先是任务视野不足，主流基准平均仅有几十轮交互、数万Token，无法覆盖需要数小时、近百次工具调用、百万Token级别的长周期场景。其次是能力维度单一，多数评测聚焦于纯工具调用或代码补全等单点能力，缺乏对从游戏开发到后端部署、再到研究整合的跨栈综合能力的系统性评估。最后是人类反馈瓶颈，真实任务往往需要多轮人类评审与修正，这使得数据采集与评分难以自动化，严重限制了评测规模与效率。
构建真实任务链
为解决上述问题，AGENCYBENCH精心构建了一套高保真的评测环境。它包含32个源自真实世界的场景，并细化为138个具有递进关系的任务。这些任务链的设计旨在模拟真实经济生产中的复杂工作流，例如一个完整的软件开发与部署流程，从而迫使智能体必须综合运用多种能力才能完成最终交付，确保了评测的生态效度。
自动化评测管线
AGENCYBENCH的核心创新在于其全自动化的评测管线，它彻底摆脱了对人类介入的依赖。该管线由“用户仿真智能体”、“Docker远程沙盒”和“可执行评分脚本”三部分构成。用户仿真智能体负责模拟真实用户的多轮反馈与指令，Docker沙盒为智能体提供一个安全、隔离的执行环境，可执行脚本则根据最终交付物进行客观、量化的评分，实现了评测过程的全自动化与高复现性。
量化能力差距
通过这套体系，AGENCYBENCH首次在长周期、多工具、需真实交付物的任务上，实现了对智能体能力的可扩展、可复现评估。这使得研究者能够清晰地量化并对比当前主流开源模型与闭源模型在处理复杂经济生产任务时的具体能力差距与行为差异，为模型能力的迭代优化和未来发展方向提供了极具价值的实证依据。
AGENCYBENCH为智能体评测树立了新标准，推动了AI能力评估向更贴近真实应用场景的方向发展。它不仅是一个评测工具，更是一面镜子，照见了当前技术的长板与短板。未来的通用智能体将如何跨越这些挑战？
