CAMPHOR：创新端侧小语言模型推动多智能体协作与智能交互的新时代

CAMPHOR是苹果团队推出的一种端侧小语言模型（SLM）多智能体框架，旨在增强移动设备的隐私保护与响应速度。该框架通过在本地处理多个用户输入并进行个性化上下文推理，确保用户数据的安全。CAMPHOR采用分层架构，高阶推理智能体负责将复杂任务拆解为更小的子任务，同时协调专家智能体执行个人上下文检索、工具交互和动态计划生成。通过智能体间的参数共享和提示压缩技术，CAMPHOR有效降低了模型的体积、延迟和内存占用。

CAMPHOR是什么

CAMPHOR是苹果团队开发的一款端侧小语言模型（SLM）多智能体框架，旨在提升移动设备的隐私保护和响应速度。该框架通过在本地处理多个用户输入，实现个性化的上下文推理，确保用户隐私的安全。CAMPHOR采用分层架构设计，高阶推理智能体负责将复杂的任务拆分，并与专家智能体协同工作，以执行个人上下文检索、工具交互和动态计划生成。此外，CAMPHOR通过智能体之间的参数共享和提示压缩技术，显著减少了模型的体积、延迟与内存占用。

CAMPHOR的主要功能

• 多用户输入处理：能够同时接收并处理来自多个用户的输入。
• 本地上下文推理：在设备本地进行个性化上下文的推理，确保用户隐私得到保护。
• 复杂任务分解：将复杂的任务拆解为更小、更易管理的子任务。
• 工具交互：能够与设备上的各类应用程序进行交互，以执行特定任务。
• 动态计划生成：根据用户的需求和上下文动态生成执行计划。
• 参数共享：智能体之间共享参数，减少模型的存储需求并提高效率。

CAMPHOR的技术原理

• 分层架构：采用分层的智能体架构，包含高阶推理智能体和多个专家智能体。
• 高阶推理：高阶推理智能体负责规划和协调整个任务的执行过程。
• 专家智能体：专家智能体专注于特定任务，如个人上下文检索和工具交互等。
• 参数共享：实现智能体之间的参数共享，降低模型的存储和计算需求。
• 提示压缩：通过将功能定义压缩为单个令牌，减少提示的长度，使其能够在有限资源下有效工作。
• 本地执行：所有处理均在用户设备上完成，无需与服务器交互，保护隐私并降低延迟。

CAMPHOR的项目地址

• 项目官网：machinelearning.apple.com/research/collaborative-agents
• arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2410.09407

CAMPHOR的应用场景

• 个性化移动助手：在智能手机上作为个性化的移动助手，帮助用户管理日常任务，如日程安排、提醒设置和信息检索等。
• 隐私保护的数据处理：适用于需要保护用户隐私的应用场景，如健康数据管理与财务信息处理等。
• 多任务并行处理：适合需要同时处理多个请求的环境，例如家庭自动化系统。
• 本地化服务：在无稳定网络连接的情况下，提供基于本地数据的服务，如导航和本地信息检索等。
• 智能设备交互：能够与各种智能设备进行交互，如智能家居设备，实现设备间的协同工作。

常见问题

• CAMPHOR如何确保用户隐私？：CAMPHOR在用户设备本地进行数据处理，不需要与服务器通信，从而保护用户隐私。
• 该框架支持哪些类型的设备？：CAMPHOR设计用于移动设备，支持智能手机和平板电脑等。
• 如何实现多用户输入的处理？：CAMPHOR能够同时接收并处理多个用户的输入，确保高效的响应。
• 产品的使用是否需要网络连接？：CAMPHOR可以在无网络的情况下工作，提供本地化服务。