面向边缘计算的AI Agent模型蒸馏与部署优化技术研究【附代码】

面向边缘计算的AI Agent模型蒸馏与部署优化技术研究【附代码】

一、引言

随着人工智能（AI）模型的规模不断扩大，AI Agent 在自然语言处理、智能决策和多模态推理等场景中展现出了强大的能力。然而，大规模模型往往伴随着 庞大的参数量、推理延迟和高昂的计算成本。如何在保证性能的同时，实现 模型压缩与加速，成为AI Agent落地的关键问题。

模型蒸馏（Knowledge Distillation, KD） 作为一种经典的模型压缩技术，能够在保持模型精度的同时，大幅度减少计算开销，为AI Agent提供轻量化的推理能力。

二、模型蒸馏的基本原理

模型蒸馏的核心思想是：

• 教师模型（Teacher Model）：通常为性能优越的大模型，拥有强大的表达能力。
• 学生模型（Student Model）：轻量化的小模型，目标是学习教师模型的知识。

通过蒸馏过程，学生模型不仅学习真实标签（Hard Label），还学习教师模型的 输出分布（Soft Label），从而获得更强的泛化能