Amazon SageMaker AI 如何通过知识蒸馏构建高效智能体

AWS 介绍了在 Amazon SageMaker AI 上利用序列级知识蒸馏优化智能体成本的方案，将 GLM-5.3 的任务能力成功蒸馏至开源 Qwen3.5-4B 模型。该方法通过拒绝采样仅保留成功解决任务的多步轨迹，并在微调时完整保留推理思考与工具调用。在 ShoppingBench 评测中，蒸馏后的 4B 模型任务成功率从 29.7% 提升至 54.1%，达到了教师模型的表现水准。