在本教程中，我們深入探索了EdgeBench——一個專為評估先進AI代理而設計的實用基準測試平台。EdgeBench涵蓋了多樣化的任務類別、運行時環境以及交互時間預算，為研究者提供了統一的比較框架。我們從Hugging Face下載數據集快照開始，解析了發佈的任務規範，並詳細檢查了基準分類、執行設置（包括基礎鏡像和互聯網要求）、評判邏輯以及評分元數據。通過結構化數據表，我們彙總了每個任務的類別、運行時環境、提交路徑、評判配置和代理查詢示例。
接下來，我們從倉庫自述文件中提取了排行榜數據，使用Python進行了標準化處理。通過將任務級結果重塑為分析就緒格式，我們得以在不同時間預算（2小時、4小時、6小時、8小時、10小時、12小時）下比較多個先進模型（如Claude Opus 4.8、GPT-5.5、GPT-5.4、GLM-5.1和DS-V4-Pro）的性能。我們計算了每個模型在每種時間預算下的平均得分，並擬合了對數S型縮放曲線，以量化性能隨交互時間增長的變化趨勢。擬合優度（R²）接近1，表明模型很好地描述了得分與時間的關係。
我們還衡量了類別級得分提升，發現某些任務（如"任務A"和"任務B"）從更長交互時間中獲益最大。通過繪製這些任務的個體學習軌跡，我們直觀展示了時間預算增加對特定能力的影響。最後，我們研究了SForge評判系統中使用的評分重縮放函數，包括線性歸一化和分段線性映射，展示了原始分數如何轉換為基準分數。
本教程提供了一個完全可復現的Colab工作流，從數據下載到結果可視化一氣呵成。它不僅幫助研究者深入理解EdgeBench的結構和結果，還為比較不同AI代理在交互式任務中的能力提供了一個堅實的技術基礎。對於希望使用完整SForge執行引擎進行更詳細評估的用户，我們也提供了官方資源鏈接。本分析表明，EdgeBench不僅是一個靜態的排行榜，更是一個動態的評估框架，能夠揭示AI代理在不同交互時間下的行為規律。