CAMPHOR是蘋果團隊推出的一種端側小語言模型（SLM）多智能體框架，旨在增強移動設備的隱私保護與響應速度。該框架通過在本地處理多個用戶輸入并進行個性化上下文推理，確保用戶數據的安全。CAMPHOR采用分層架構，高階推理智能體負責將復雜任務拆解為更小的子任務，同時協調專家智能體執行個人上下文檢索、工具交互和動態計劃生成。通過智能體間的參數共享和提示壓縮技術，CAMPHOR有效降低了模型的體積、延遲和內存占用。

CAMPHOR是什么

CAMPHOR是蘋果團隊開發的一款端側小語言模型（SLM）多智能體框架，旨在提升移動設備的隱私保護和響應速度。該框架通過在本地處理多個用戶輸入，實現個性化的上下文推理，確保用戶隱私的安全。CAMPHOR采用分層架構設計，高階推理智能體負責將復雜的任務拆分，并與專家智能體協同工作，以執行個人上下文檢索、工具交互和動態計劃生成。此外，CAMPHOR通過智能體之間的參數共享和提示壓縮技術，顯著減少了模型的體積、延遲與內存占用。

CAMPHOR的主要功能

• 多用戶輸入處理：能夠同時接收并處理來自多個用戶的輸入。
• 本地上下文推理：在設備本地進行個性化上下文的推理，確保用戶隱私得到保護。
• 復雜任務分解：將復雜的任務拆解為更小、更易管理的子任務。
• 工具交互：能夠與設備上的各類應用程序進行交互，以執行特定任務。
• 動態計劃生成：根據用戶的需求和上下文動態生成執行計劃。
• 參數共享：智能體之間共享參數，減少模型的存儲需求并提高效率。

CAMPHOR的技術原理

• 分層架構：采用分層的智能體架構，包含高階推理智能體和多個專家智能體。
• 高階推理：高階推理智能體負責規劃和協調整個任務的執行過程。
• 專家智能體：專家智能體專注于特定任務，如個人上下文檢索和工具交互等。
• 參數共享：實現智能體之間的參數共享，降低模型的存儲和計算需求。
• 提示壓縮：通過將功能定義壓縮為單個令牌，減少提示的長度，使其能夠在有限資源下有效工作。
• 本地執行：所有處理均在用戶設備上完成，無需與服務器交互，保護隱私并降低延遲。

CAMPHOR的項目地址

• 項目官網：machinelearning.apple.com/research/collaborative-agents
• arXiv技術論文：https://arxiv.org/pdf/2410.09407

CAMPHOR的應用場景

• 個性化移動助手：在智能手機上作為個性化的移動助手，幫助用戶管理日常任務，如日程安排、提醒設置和信息檢索等。
• 隱私保護的數據處理：適用于需要保護用戶隱私的應用場景，如健康數據管理與財務信息處理等。
• 多任務并行處理：適合需要同時處理多個請求的環境，例如家庭自動化系統。
• 本地化服務：在無穩定網絡連接的情況下，提供基于本地數據的服務，如導航和本地信息檢索等。
• 智能設備交互：能夠與各種智能設備進行交互，如智能家居設備，實現設備間的協同工作。

常見問題

• CAMPHOR如何確保用戶隱私？：CAMPHOR在用戶設備本地進行數據處理，不需要與服務器通信，從而保護用戶隱私。
• 該框架支持哪些類型的設備？：CAMPHOR設計用于移動設備，支持智能手機和平板電腦等。
• 如何實現多用戶輸入的處理？：CAMPHOR能夠同時接收并處理多個用戶的輸入，確保高效的響應。
• 產品的使用是否需要網絡連接？：CAMPHOR可以在無網絡的情況下工作，提供本地化服務。