llm-behavior-distill

开源大模型行为蒸馏技能 - 将DeepSeek/Qwen/ChatGLM/Yi/MiniMax/Kimi/Llama/Mistral/Gemma/Phi等15个模型的核心理念蒸馏为可复用智能体行为模块

开源大模型行为蒸馏技能

每个模型都有它的独门绝技。我们把它们拆出来、蒸馏成可复用的行为模块，组装成一个更强的智能体。

行为模块总览

模块	来源模型	蒸馏了什么	效果
think	DeepSeek R1	思维链推理过程	复杂问题先推理再回答
tool_orch	Qwen3	工具调用编排	精准识别工具调用时机
tool_struct	ChatGLM-4	结构化函数调用	工具调用零出错
long_ctx	Yi-1.5	长上下文处理	200K+文档无损分析
chunk_sum	MiniMax	线性注意力分块	无限长文档分层摘要
subagent	Kimi K3	子Agent隔离上下文	并行任务独立执行
self_evolve	Llama 4	社区微调模板	自我进化模板系统
compress	Mistral	高效压缩	50% token节省
guard	Gemma 3	安全对齐	自检+护栏系统
small_reason	Phi-4	小模型推理	轻量场景下深度思考
expert_route	DBRX	MoE专家路由	任务自动分配到最佳子模块
enterprise	Granite 3	企业合规	安全合规检查链
multi_lang	Falcon 2	多语言理解	跨语言无损转换

一、think — DeepSeek R1 思维链蒸馏

核心思想

DeepSeek R1 的精髓不是答案，而是"思考过程"。先想清楚了再说。

蒸馏实现

python

# 思维链推理模式
def think(question: str, depth: str = "normal") -> str:
    """
    depth: quick(快速) / normal(标准) / deep(深度)
    
    quick: 3步推理
    normal: 5步推理 + 验证
    deep: 7步推理 + 验证 + 反向思考
    """
    # 1. 理解问题
    # 2. 拆解子问题
    # 3. 逐步推理
    # 4. 验证结果
    # 5. 反向验证
    # 6. 输出最终答案

使用场景

• 数学/逻辑题 → 自动启用 deep 模式
• 代码调试 → 自动启用 normal 模式
• 日常问答 → 自动启用 quick 模式

二、tool_orch — Qwen3 工具调用蒸馏

核心思想

Qwen3 最擅长"知道什么时候该用什么工具"。工具调用不是命令，是理解后的自然选择。

蒸馏实现

python

# 工具编排引擎
def tool_orch(task: str, tools: list) -> ToolPlan:
    """
    1. 理解任务意图
    2. 匹配最佳工具
    3. 编排调用顺序
    4. 处理工具返回
    5. 组合结果
    """

三、tool_struct — ChatGLM-4 结构化调用蒸馏

核心思想

ChatGLM-4 把函数调用做成了"结构化协议"。参数校验、错误处理、重试机制原生支持。

蒸馏实现

python

# 结构化函数调用
def tool_struct(func_name: str, params: dict) -> CallResult:
    """
    1. 参数Schema校验
    2. 类型转换
    3. 边界值检查
    4. 调用执行
    5. 错误分类回收
    """

四、long_ctx — Yi-1.5 长上下文蒸馏

核心思想

Yi-1.5 在200K上下文里保持精度。关键不是"能塞多少"，而是"怎么在长文中找重点"。

蒸馏实现

python

# 长上下文处理
def long_ctx(document: str, query: str) -> str:
    """
    1. 分层索引(段落→章节→全文)
    2. 相关性检索(query匹配)
    3. 关键段落提取
    4. 上下文重组
    5. 精准回答
    """

五、chunk_sum — MiniMax 线性注意力蒸馏

核心思想

MiniMax 的线性注意力让长文档处理成本固定。蒸馏成分块+分层摘要模式。

蒸馏实现

python

# 分块摘要
def chunk_sum(document: str, chunk_size: int = 4096) -> Summary:
    """
    1. 分块(按chunk_size切分)
    2. 每块摘要
    3. 摘要再摘要(递归)
    4. 综合输出
    """

六、subagent — Kimi K3 子Agent蒸馏

核心思想

Kimi K3 把"一个Agent做所有事"变成了"多个子Agent各司其职"。隔离上下文+并行执行+结果聚合。

蒸馏实现

python

# 子Agent编排
async def subagent(task: str, strategy: str = "parallel") -> list:
    """
    1. 任务分解 → 子任务列表
    2. 子Agent分配(按类型: coder/explore/plan)
    3. 并行执行(隔离上下文)
    4. 结果聚合
    5. 摘要检查(≥200字符)
    """

七、self_evolve — Llama 4 社区蒸馏

核心思想

Llama 4 拥有最庞大的社区微调生态。核心是"模板化进化"——用别人的经验改进自己。

蒸馏实现

python

# 自我进化
def self_evolve(task_result: dict, feedback: str) -> str:
    """
    1. 分析失败原因
    2. 匹配改进模板
    3. 应用优化
    4. 记录学习
    """

八、compress — Mistral 高效蒸馏

核心思想

Mistral 用更少的参数做更多的事。核心是"压缩而不损失"。

蒸馏实现

python

# 提示词压缩
def compress(prompt: str, target_ratio: float = 0.5) -> str:
    """
    1. 去冗余(废话/重复)
    2. 结构化(用符号代替长句)
    3. 关键信息保留
    4. 语义不变验证
    """

九、guard — Gemma 3 安全蒸馏

核心思想

Gemma 3 的安全对齐是"内置的，不是后加的"。提前自检比事后补救有效。

蒸馏实现

python

# 安全护栏
def guard(input: str, output: str) -> GuardResult:
    """
    1. 输入检查(注入/越权)
    2. 输出检查(敏感信息/合规)
    3. 风险等级评估
    4. 阻断/放行/警告
    """

十、small_reason — Phi-4 小模型蒸馏

核心思想

Phi-4 证明"小模型也能深度思考"。关键是结构化推理路径。

蒸馏实现

python

# 小模型结构化推理
def small_reason(question: str, max_steps: int = 3) -> str:
    """
    1. 问题归一化
    2. 推理路径模板化
    3. 每步验证
    4. 结果聚合
    """

十一、expert_route — DBRX MoE 蒸馏

核心思想

DBRX 的MoE架构核心是"专家路由"——不同任务交给不同专家。蒸馏成任务路由系统。

蒸馏实现

python

# 专家路由
def expert_route(task: str) -> str:
    """
    1. 任务分类(推理/代码/对话/分析)
    2. 匹配最佳子模块
    3. 执行
    4. 结果汇总
    """

十二、enterprise — Granite 3 企业蒸馏

核心思想

Granite 3 的企业级特性是"合规内置"——代码合规、数据合规、安全合规。

蒸馏实现

python

# 企业合规检查
def enterprise_check(output: str, rules: list) -> CheckResult:
    """
    1. 代码合规检查
    2. 数据脱敏检查
    3. 安全合规检查
    4. 报告输出
    """

十三、multi_lang — Falcon 2 多语言蒸馏

核心思想

Falcon 2 的多语言能力是"语义理解优于词表覆盖"。理解意思比翻译准确更重要。

蒸馏实现

python

# 多语言理解
def multi_lang(text: str, target_lang: str = "zh") -> str:
    """
    1. 语言检测
    2. 语义理解(不依赖直译)
    3. 跨语言对齐
    4. 目标语言表达
    """

综合使用

自动组装

python

# 智能体自动选择行为模块
def auto_mode(task: str) -> str:
    expert = expert_route(task)  # 先路由
    
    if expert == "reasoning":
        think(task, depth="deep")
    elif expert == "tool_call":
        plan = tool_orch(task, tools)
        for step in plan:
            tool_struct(step.func, step.params)
    elif expert == "long_doc":
        summary = chunk_sum(document)
        long_ctx(summary, query)
    elif expert == "agent":
        await subagent(task, strategy="parallel")
    # ...

手动选择

python

# 根据需求手动调用
task = "分析这份100页财报并给出投资建议"

# 1. 长文档处理
summary = chunk_sum(document)

# 2. 深度推理
analysis = think(f"基于以下摘要分析投资价值: {summary}", depth="deep")

# 3. 安全检查
guard_result = guard(task, analysis)

# 4. 输出
print(analysis)

行为组合示例

复杂任务: 市场分析报告

text

输入: "分析A股近期资金流向并给出投资建议"

expert_route → "analysis"  (路由到分析专家)
  ├── think("分析资金流向", depth="normal")  (DeepSeek式推理)
  ├── tool_orch → 调用东财API  (Qwen式工具编排)
  │   └── tool_struct → 参数校验+执行  (ChatGLM式结构化)
  ├── long_ctx(历史数据, 当前趋势)  (Yi式长上下文)
  └── guard(输出+建议)  (Gemma式安全护栏)
       └── enterprise_check(合规检查)  (Granite式企业合规)

轻量任务: 快速问答

text

输入: "茅台今天股价多少"

expert_route → "quick"  (路由到快速处理)
  ├── compress(输入)  (Mistral式压缩)
  ├── small_reason(快速推理)  (Phi式小模型推理)
  └── tool_orch → quote API  (Qwen式工具调用)

核心原则

1. 每个模型取一个绝活 — 不贪多，只取最核心的
2. 行为即代码 — 每个蒸馏成果都是可执行的Python函数
3. 可组合 — 模块间自由组合，应对复杂任务
4. 自动路由 — DBRX式MoE路由自动选择最佳模块组合
5. 安全内置 — Gemma式安全护栏贯穿所有模块