// AI 新闻 · 2026-11-03 · AWS Machine Learning Blog
基于知识蒸馏的高效代理构建方案
AWS在Amazon SageMaker AI平台上介绍了一种利用序列级知识蒸馏（SeqKD）的方法，将前沿模型的多步代理行为迁移到小型、低成本的学生模型中。该方案通过让教师模型生成高质量的多步任务轨迹，并筛选出成功完成任务的轨迹，用于监督微调，从而在不依赖教师模型权重或梯度的情况下实现行为迁移。
原文发布 2026-11-03 01:01（北京时间）来源 AWS Machine Learning Blog自动整理 · 已核对原文
01摘要
具体流程包括生成教师模型输出的完整任务轨迹、过滤有效结果、编码为训练数据、在无服务器基础设施上运行训练，并通过保留的基准集评估学生模型性能。这种方法避免了频繁调用昂贵的前沿模型，显著降低生产环境下的成本，同时保持代理在复杂推理和工具调用中的表现质量。
由开源模型根据原文自动整理，经数字/专名逐项核对（必须在原文中出现），以原文为准。
02要点
- 使用序列级知识蒸馏（SeqKD）将前沿教师模型的多步行为迁移到小型学生模型中。
- 教师模型生成完整任务轨迹，仅保留成功完成任务的轨迹用于训练。
- 无需访问教师模型权重或梯度，训练过程基于监督微调，可复用生成数据。
- 在Amazon SageMaker AI上实现训练与评估，支持API-only教师模型的高效部署。
03原文出处
Build efficient agents with knowledge distillation on Amazon SageMaker AI
AWS Machine Learning Blog · 发布于 2026-11-03 01:01（北京时间） · 上方为原标题
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