Personal LLM Agents: Insights and Survey about the Capability, Efficiency and Security

自从个人计算设备出现以来，智能个人助手（IPA）一直是研究人员和工程师关注的关键技术之一，旨在帮助用户高效地获取信息和执行任务，并为用户提供更智能、方便和丰富的交互体验。随着智能手机和物联网的发展，计算和感知设备已经变得无处不在，极大地扩展了IPA的边界。然而，由于缺乏用户意图理解、任务规划、工具使用和个人数据管理等能力，现有的IPA仍然具有有限的实用性和可扩展性。最近，以大型语言模型（LLM）为代表的基础模型的出现为IPA的发展带来了新的机遇。凭借强大的语义理解和推理能力，LLM可以使智能代理自主解决复杂问题。本文重点关注个人LLM代理，即基于LLM的代理，与个人数据和个人设备深度集成，用于个人辅助。我们预计，个人LLM代理将成为未来时代终端用户的主要软件范式。为了实现这一愿景，我们首先讨论了关于个人LLM代理的几个重要问题，包括它们的架构、能力、效率和安全性。我们首先总结了个人LLM代理架构中的关键组件和设计选择，接着深入分析了领域专家收集到的意见。接下来，我们讨论了实现智能、高效和安全的个人LLM代理所面临的几个关键挑战，然后全面调查了解决这些挑战的代表性解决方案。

论文探讨了个人化基于大型语言模型的智能助理（Personal LLM Agents）的架构、能力、效率和安全等问题，旨在提高个人助理的实用性和可扩展性。

通过基于大型语言模型的智能助理（LLM）的强大语义理解和推理能力，实现个人数据和设备的深度集成，从而使个人化基于LLM的智能助理成为未来的主要软件范式。

论文讨论了个人化LLM助理的架构、能力、效率和安全等方面的问题，并综述了解决这些问题的相关解决方案。同时，论文还提出了一些值得关注的问题，如个人数据隐私保护、多模态交互、迁移学习等。

近年来，与个人化LLM助理相关的研究包括：《GPT》、《BERT》、《ELMo》等基础模型的研究，以及《Towards Personalized Task-oriented Dialog Systems》、《Personalized Language Models for Conversational Response Generation》等个人化LLM助理应用的研究。