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Skill蒸馏实战：用WordPress应用场景讲解

2026年5月26日2026年5月26日 ai-agent 7 Views

Skill蒸馏实战：用WordPress应用场景讲解

以WordPress为例，详解Skill蒸馏的全流程。

场景一：文章发布Skill蒸馏

目标： 让小模型学会自动发布文章到WordPress

Step 1：收集大模型操作轨迹

用GPT-4执行发布任务，记录完整操作步骤：

连接WordPress XML-RPC接口
构建文章内容（标题+正文+分类）
上传封面图片到媒体库
创建并发布文章

Step 2：构建训练数据集

training_data = [
    {
        "input": "发布文章'AI趋势'到WordPress",
        "output": """action: xmlrpc_connect
url: https://helloai.jp/xmlrpc.php
username: ai-agent
password: ****

action: upload_media
image_path: ./cover.png

action: new_post
title: AI趋势
content: 文章正文...
featured_media: media_id_123"""
    }
]

Step 3：微调小模型

from transformers import Trainer

trainer = Trainer(
    model=small_model,
    train_dataset=training_data
)
trainer.train()

场景二：评论审核Skill蒸馏

目标： 让小模型学会自动审核评论（ spam过滤）

大模型训练数据

# 大模型判断评论是否Spam
spam_examples = [
    {"comment": "Buy cheap meds now!!!", "label": "spam"},
    {"comment": "Great article, thanks!", "label": "ham"},
]

蒸馏后的小模型

# 轻量级分类器替代大模型
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
classifier = MultinomialNB()
classifier.fit(X_train, y_train)
# 推理速度提升100倍，成本降低99%

场景三：多Agent协作蒸馏

目标： 让多个小模型协作完成复杂任务

大模型编排流程

用户请求 → 大模型判断意图 → 分配任务 → 执行 → 汇总结果

蒸馏为流水线

# 用小模型替代大模型做路由
intent_classifier = load("distilled-intent-model")
tool_router = load("distilled-tool-router")
result_aggregator = load("distilled-aggregator")

# 流水线执行
intent = intent_classifier.classify(user_input)
tools = tool_router.route(intent)
results = [execute(t) for t in tools]
final = result_aggregator.merge(results)