用小模型跑出大模型效果，这事儿在公司落地才叫真省钱。

很多公司现在推 AI Agent 最大的痛点就是 Token 费太贵，尤其是那些重复性极高的任务，每次都调用最顶级的 Frontier Model 简直是在烧钱。我最近在看一个叫 world-model-optimizer 的开源工具，它的逻辑很直接：通过蒸馏（Distillation）把大模型的能力转移到小模型上，然后搞个路由机制，简单的活儿给小模型，复杂的再交给大模型。

这种方案如果能在公司内部跑通，对我们这种每天盯着预算的打工人来说简直是救星。具体的实操逻辑大概是这样的：

一、数据采集
利用 Agent 运行时的 Traces（追踪记录）作为信号，找出那些重复率高、模式固定的任务场景。

二、模型蒸馏与部署
使用 wmo serve 将这些数据喂给小模型进行持续优化。它能启动一个兼容 OpenAI 接口的本地端点，让业务层无缝切换。

三、智能路由
通过内置的 Router 决定请求去向：

• 简单/重复任务 → 经过蒸馏的自定义小模型（低成本、高速度）
• 复杂/长尾任务 → Frontier Model（高成本、高能力）

• 成本降低： 官方号称能砍掉 40% 以上的成本，实战中如果重复任务多，这个比例可能更高。
• 响应速度： 小模型推理快，Agent 的整体链路延迟能明显掉下来。
• Token 压缩： 它还带个 token compaction 功能，能去掉冗余噪声，进一步省钱。

对于想在公司内部部署 AI Agent 但被成本卡住的团队，这种“大带小”的策略比单纯死磕 Prompt 更有性价比。