從大模型到邊緣智能體：基於行為蒸餾的 Agent 能力壓縮與泛化研究

一、背景與問題引入

隨着大語言模型（LLM）的能力不斷增強，**Agent（智能體）**在任務規劃、工具調用、環境感知等方面表現出極強的通用性。然而，一個現實問題逐漸顯現：

大模型很強，但太“重”了。

在以下場景中，大模型往往並不適用：

• 邊緣設備 / IoT / 嵌入式系統
• 高併發 Agent 集羣（如多 Agent 仿真、博弈系統）
• 實時決策系統（自動化運維、機器人控制）
• 成本敏感的商業部署

因此，一個關鍵問題出現了：

如何將大模型中“有價值的智能”遷移到輕量級 Agent？

答案之一，正是 **模型蒸餾（Model Distillation）**。

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二、什麼是智能體模型蒸餾？

傳統模型蒸餾主要用於分類或迴歸任務，而在 Agent 場景中，蒸餾的對象不再只是“預測結果”，而是：

• 決策策略
• 行為分佈
• 中間推理能力
• 工具調用偏好
• 長期行為一致性

我們可以將其抽象為：

Teacher Agent（大模型）
        ↓
  行為 / 策略 / 思維軌跡
        ↓
Student Agent（小模型）

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三、Agent 場景下的蒸餾類型

1️⃣ 行為蒸餾（Behavior Distillation）

讓輕量 Agent 學習大模型在相同狀態下的動作選擇。

s → a_teacher → a_student

適合：

• 強化學習 Agent
• 自動控制系統
• 遊戲智能體

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2️⃣ 軟標籤蒸餾（Logits Distillation）

蒸餾大模型輸出的概率分佈，而非單一結果。

P_teacher(a|s) → P_student(a|s)

優勢：

• 學到不確定性
• 行為更平滑、更穩定

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3️⃣ 思維軌跡蒸餾（Chain-of-Thought Distillation）

在 LLM Agent 中尤其重要，讓 Student 學會：

• 如何拆解問題
• 如何逐步推理
• 如何選擇工具

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四、整體系統架構設計

一個典型的 Agent 蒸餾系統如下：

┌────────────┐
│ 大模型Agent │  ← 推理 / 規劃 / 決策
└─────┬──────┘
      │ 行為日誌 / 推理軌跡
┌─────▼──────┐
│ 蒸餾數據集  │
└─────┬──────┘
      │ 監督學習
┌─────▼──────┐
│ 小模型Agent │
└────────────┘

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五、示例：Agent 行為蒸餾代碼實戰（PyTorch）

1️⃣ 定義 Teacher Agent（已訓練大模型）

class TeacherAgent:
    def act(self, state):
        # 假設這是一個大模型推理結果
        action_probs = {
            "move_left": 0.1,
            "move_right": 0.6,
            "stay": 0.3
        }
        return action_probs

---

2️⃣ 構建 Student Agent（輕量網絡）

import torch
import torch.nn as nn

class StudentAgent(nn.Module):
    def __init__(self, state_dim, action_dim):
        super().__init__()
        self.net = nn.Sequential(
            nn.Linear(state_dim, 64),
            nn.ReLU(),
            nn.Linear(64, action_dim)
        )

    def forward(self, state):
        return self.net(state)

---

3️⃣ 蒸餾損失函數（KL Divergence）

def distillation_loss(student_logits, teacher_probs, temperature=2.0):
    student_log_probs = torch.log_softmax(
        student_logits / temperature, dim=-1
    )
    teacher_probs = torch.tensor(
        teacher_probs, dtype=torch.float32
    )
    loss = torch.nn.functional.kl_div(
        student_log_probs,
        teacher_probs,
        reduction="batchmean"
    )
    return loss

---

4️⃣ 訓練 Student Agent

optimizer = torch.optim.Adam(student.parameters(), lr=1e-3)

for state in training_states:
    teacher_action_probs = teacher.act(state)

    state_tensor = torch.tensor(state, dtype=torch.float32)
    student_logits = student(state_tensor)

    loss = distillation_loss(
        student_logits,
        list(teacher_action_probs.values())
    )

    optimizer.zero_grad()
    loss.backward()
    optimizer.step()

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六、蒸餾 Agent 的效果與收益

維度	大模型 Agent	蒸餾後 Agent
參數規模	數十億	數百萬
推理延遲	高	低
成本	高	極低
行為一致性	強	接近
可部署性	雲端	邊緣 / 本地

在實際項目中，蒸餾 Agent 往往能保留 70%~90% 的決策能力，卻只消耗 5% 的算力。

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七、工程實踐中的關鍵經驗

1. 蒸餾數據比模型結構更重要
2. 真實環境軌跡 > 合成數據
3. 多策略混合蒸餾效果優於單一策略
4. 可結合 RL 微調（Distill + RL Fine-tune）
5. 日誌系統是 Agent 蒸餾的基礎設施

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八、未來發展方向

• 多 Agent 協作蒸餾
• 基於區塊鏈的蒸餾可信溯源
• 自動蒸餾策略搜索（Auto Distillation）
• LLM + 規則混合 Agent 壓縮

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九、總結

智能體模型蒸餾技術為“大模型能力規模化落地”提供了一條現實路徑：

不必讓每個 Agent 都是大模型，但可以讓每個 Agent 都擁有“大模型的智慧”。

在多 Agent 系統、邊緣智能、工業自動化等場景中，模型蒸餾正在成為連接“理論能力”和“工程可用性”的關鍵橋樑。

如果你正在構建 高併發 Agent 系統、國產算力部署或輕量智能體框架，模型蒸餾值得你認真投入。