Agent 时代最重要的数据，不是答案，而是 Trajectory。
模型决定能力上限，轨迹质量决定能力下限。
最近一年，Agent 成了大模型领域最热门的话题之一。
从 OpenAI Operator、Deep Research，到 Manus、Cursor、Claude Code——几乎所有 Agent 系统的背后，都离不开一个核心技术：
Agent SFT（Agent Supervised Fine-Tuning）
很多人对 Agent SFT 的理解停留在：
“就是把工具调用样本拿来微调模型。”
实际上远没有这么简单。
本文系统梳理：什么是 Agent SFT、为什么 Agent 必须先做 SFT、适用场景、4 种主流方法及其优缺点，以及未来演进方向。
一、什么是 Agent SFT
传统 LLM SFT 的训练目标非常简单：
| Question → Answer |
例如用户问「北京天气怎么样」，模型直接回答「今天北京晴天，气温 25℃」。
而 Agent 不一样。它需要思考、规划、调用工具、获取环境反馈，再继续决策。
用户问「帮我查一下明天上海飞东京最便宜的机票」，Agent 的真实执行过程是：
| Thought: 需要先搜索航班 Tool Call: search_flight() Tool Result: … Thought: 找到最低价格 Final Answer: … |
训练目标变成：
| Question → Reasoning → Tool Call → Observation → Next Action → Answer |
本质上：
Agent SFT = 学习如何完成决策轨迹（Trajectory），而不仅仅是学习最终答案。
二、为什么 Agent 必须先做 SFT
很多团队会问：能不能直接上 RL？
理论上可以，实际上几乎不行。
原因很简单——强化学习需要探索，但 Agent 的动作空间太大。假设有 200 个工具：
- 第一步：200 种选择
- 第二步：200 × 200
- 第三步：200³
动作空间呈指数增长。如果没有先验能力，RL 等于瞎试，奖励极其稀疏。
因此行业形成了统一路线：
| Base Model → Agent SFT → RL / DPO / GRPO |
- SFT负责：学会怎么做
- RL负责：做得更好
学AI大模型的正确顺序，千万不要搞错了
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