动机：现有LLM智能体评测侧重短周期、可验证任务（如修代码、网页导航），缺乏对商业运营核心挑战的覆盖：信息不完全且噪音多、经济反馈延迟且难以归因、市场持续变化、运营义务不可延期。直接部署到真实业务风险高，需要可控而逼真的评测环境。

方法关键点：

• 构建跨境B2B电商模拟市场，产品、供应商、价格、关税等均基于阿里国际站真实数据及权威来源校准
• 智能体需在30个模拟日内端到端运营店铺，覆盖市场研究、采购、库存、定价、销售、客服、合规、财务等全业务循环
• 提供60+工具，支持MCP调用、脚本撰写和文件持久化，信息暴露分层（趋势信号、日历事件、噪音事件），反馈滞后且后果耦合
• 引入专家设计的确定性策略作为机会上界参考，以及技能级指标（资本利用率、订单利润率、合规罚款等）和动作级归因，可将盈亏追溯到具体决策
• 实现状态保存-分叉-加载机制，支持从同一业务状态出发比较不同策略或模型

关键结果：

• 评估GPT-5.6 Sol、Gemini 3.1 Pro、Claude Fable 5等15个前沿模型，平均最终净资产从$20,856到$188,488，差距达9.0倍；51%的试验亏损，仅4个模型在所有10次重复中保持本金
• 最佳专家策略获得$436,195，是最好模型的2倍以上，表明巨大提升空间
• 机制消融证明利用市场需求信号、全成本定价、关税意识、合规遵守等正确商业行为都能带来显著正向收益，验证了评测的有效性
• 技能层面揭示不同运营风格：Gemini 3.1 Pro如“精品店”高利润低周转，GPT-5.6 Sol如“批发商”高周转中等利润；合规和客服维度排序与总排名不同，可暴露特定缺陷
• 动作归因可定位具体盈亏来源，如Gemini 3.5 Flash在正确计算路线成本时盈利，遗漏物流成本时亏损

核心洞察：现有LLM在长期商业决策中仍远逊于结构化专家策略，但通过诊断性评估可清晰定位其能力短板，为训练和部署提供明确改进方向。