Puda：面向用户自主与隐私保护个性化 AI 的私有用户数据集智能体

个人数据集中于搜索引擎、社交网络服务和电子商务等主导平台提供商手中，形成了限制用户自主权的孤岛式生态系统，阻碍了数据跨服务使用。与此同时，基于大语言模型（LLM）的智能体迅速激增，加剧了对高度个性化服务的需求，而这类服务需要动态提供多样的个人数据。这带来一个重大挑战：如何在利用此类数据与保护隐私之间取得平衡。为应对这一挑战，我们提出 Puda（Private User Dataset Agent），一种聚合跨服务数据并支持客户端管理的用户自主架构。Puda 允许用户在三个隐私级别上控制数据共享：(i) 详细浏览历史；(ii) 提取的关键词；(iii) 预定义类别子集。我们将 Puda 实现为基于浏览器的系统，作为跨多种服务的公共平台，并通过个性化旅行规划任务对其进行评估。我们的结果表明，提供预定义类别子集可获得相当于共享详细浏览历史时（通过跨三项标准的 LLM-as-a-Judge 框架评估）97.2% 的个性化性能。这些发现表明，Puda 实现了有效的多粒度管理，为缓解隐私与个性化之间的权衡提供了切实可行的选择。总体而言，Puda 为用户自主权提供了一个 AI 原生基础，使用户能够安全地充分释放个性化 AI 的潜力。