Signal AI Origin Agent 评测别只看得分，先看它能不能被接进生产流程 Sato 2026年9月11日 06:38 Hot: 94 ℃ Abstract: 美团技术团队开始连载 Agent 评测白皮书，第一篇讲评测全览。基于公开摘要可见，它更偏落地指南而不是概念介绍。我更关心的是：Agent 真要进业务系统，评测不能只停在排行榜分数，还要覆盖回归、成本、监控和故障兜底。 AI Agent 评测 后端 基础设施 技术观察 阅读全文
Signal AI Origin Agent 评测别只看分数，先想清楚它怎么进生产 Sato 2026年8月20日 06:39 Hot: 127 ℃ Abstract: 美团技术团队的新文谈 Agent 评测体系。比起追一个漂亮分数，我更关心评测能不能暴露真实链路里的失败：权限、工具调用、重试、超时、回滚和成本。Agent 要进业务系统，评测就不能停在演示场景里。 AI Agent 评测 工程实践 技术观察 阅读全文
Signal AI Origin 从 WBench 看交互式世界模型：评测正在成为 AI 基础设施 Sato 2026年6月26日 19:09 Hot: 238 ℃ Abstract: 美团 LongCat 团队开源的 WBench 将评测目标指向交互式视频世界模型，关注模型从被动生成走向主动交互时暴露的能力边界。本文基于公开摘要分析其技术意义：评测基准不仅是论文配套工具，也会成为世界模型工程化落地前的重要基础设施。 AI 世界模型 开源 评测基准 技术观察 阅读全文
