清華提出 ActionOPD：按動作語義線上蒸餾 Agent，無需教師 Token 機率
清華大學提出 ActionOPD，把 Agent 蒸餾從逐 Token 模仿改為在學生實際訪問狀態下對齊教師的語義動作。它只需師生各自取樣文字、判斷動作是否語義等價，無需教師 log-prob 或同源 Tokenizer，因而支援黑盒和跨家族蒸餾。在 τ²-bench 上用 Qwen3-32B 蒸餾 Qwen3-4B，pass¹ 較 Base 提升 10.8 個百分點，pass⁴ 接近翻倍，但略遜於直接約束 Token 分佈的基線；
程式碼與權重已開源，給出僅靠黑盒文字介面、支援跨家族與自蒸餾的 Agent 動作級蒸餾方案，τ²-bench 單次成功率提升 10.8 個百分點，適合做小模型 Agent 落地的開發者。
原標題：蒸馏Agent，学决策而非抄Token！清华提出动作级在线蒸馏ActionOPD
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