AWS Machine Learning Blogは、前任モデルの挙動を大きな教師モデルから小さなモデル-学習者へ転送するために、連続的知識蒸留（SeqKD）を適用することを説明しています。これは、ツールを使用して多段階のサイクルを実行するエージェント支援者について述べています。

AWS Machine Learning Blogの主張によれば、このようなサイクルの各ステップで最先端モデルを実行することは、コスト面で生産規模での維持が難しいとされています。提案されたアプローチは、エージェントの能力をより安価な学習者モデルに結び付けることを目指していますが、提供された資料には独立した裏付けはありません。

本公知の趣旨は、複雑な逐次アクションを逃すことなく、エージェントシステムのコストを最適化する試みです。出典は、利用可能なパッケージには品質測定、具体的なコスト削減、実験条件、代替手法との比較といった情報を示していません。