ActionOPD：以动作而非 token 为单位蒸馏智能体决策

ActionOPD 提出面向智能体的动作级在线蒸馏方法，通过最大化学生在自身状态下的教师动作似然来对齐决策，不要求师生共享 tokenizer，也无需访问教师 token 概率。用两位教师在工具调用任务上训练 Qwen3-4B 和 Qwen3-8B，在四个分布外基准上平均提升 3.3-6.9 个百分点，并在 τ^2-bench 上与离线蒸馏及 token 级 OPD 表现相当。