Harness-Aware Distillation：面向小语言模型智能体的蒸馏方法

Harness-Aware Distillation（HAD）在 on-policy 蒸馏基础上新增动作偏好对比与有效性校验两个组件，专注于学习教师模型在 harness 之外提供的增量能力，无需任务奖励、成功标签或未来信息。该方法在多个长程智能体基准测试中优于同条件下的蒸馏基线，更少陷入无效循环且错误恢复更频繁。