从能帮你预订机票、规划旅行的私人助理，到能自动编写、调试代码的程序员搭档，AI智能体的浪潮正汹涌而来。目前，构建这些智能体的主流方式，几乎都是把一个超大规模的语言模型（LLM），比如GPT-4，作为智能体的大脑。我们似乎都默认了一个逻辑：大脑越强，智能体就越聪明。
最近，来自英伟达和佐治亚理工学院的研究人员发表了一篇论文《小型语言模型是智能体AI的未来》（Small Language Models are the Future of Agentic AI）。他们大胆断言：当前以LLM为中心的智能体构建方式，不仅成本高昂、效率低下，而且可能根本不是未来的方向
一句话结论：在大多数实际的 Agent 场景里，小语言模型（SLM）已经足够强、更好管、更省钱。真正需要“谈笑风生、上天入地”时，再把LLM当备用核反应堆拉出来用——默认用小、必要时用大，才是更健康的工程范式
SLM（小语言模型）：能在常见消费级设备上本地推理，并且延迟对单用户来说是可接受的。作者给出刻度是：<10B 参数基本可算小。（对应的，LLM就是不满足这些条件的一类）
更有意思的是：推理时增强（test-time compute）、自一致、Verifier 反馈、工具增强等拼装术，在小模型上更划算。换句话说，参数规模 ≠ 能力上限，尤其当你允许在推理时多跑几步/多投几票时
这类活儿最怕有时灵光、有时走神。SLM 更容易做成只会这一招、但永远不走样的专家，把格式、风格、约束写进后训练/微调，稳定性就上来了
Agent 的每一次工具/模型调用，本来就有指令模板和效果标签。加个安全合规的埋点 Logger，自然长出高质量专科数据，你就能持续把 LLM 的接口蒸馏/迁移成更便宜的 SLM
3.任务聚类：对调用与动作做无监督聚类，找出重复性高的候选子任务（意图识别、结构化抽取、某类文档摘要、特定工具的函数调用、代码片段生成等）
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