Puda：面向用户主权和隐私保护的个性化AI私有用户数据代理

当前主流平台提供商（如搜索引擎、社交网络服务和电子商务）对个人数据的集中化管理导致了封闭式生态系统，限制了用户的自主权，并阻碍了跨服务的数据使用。同时，基于大语言模型（LLM）的智能体迅速普及，推动了对高度个性化服务的需求，这需要动态提供多样化的个人数据。为此，本文提出Puda（Private User Dataset Agent），一种以用户主权为核心的架构，支持跨服务的数据聚合与客户端管理。Puda允许用户在三个隐私层级上控制数据共享：详细浏览历史、提取关键词以及预定义类别子集。我们将其实现为一个浏览器系统，作为跨多种服务的通用平台，并通过个性化旅行规划任务进行了评估。结果表明，在提供预定义类别子集的情况下，其个性化性能达到97.2%（通过LLM-as-a-Judge框架在三个标准下评估），接近于共享详细浏览历史时的表现。这些发现表明，Puda能够实现有效的多粒度管理，为缓解隐私与个性化之间的权衡提供了实用选择。总体而言，Puda为用户主权提供了原生的AI基础，使用户能够安全地发挥个性化AI的全部潜力。