Puda：用于用户主权与隐私保护的私有用户数据代理

主流平台提供商（包括搜索引擎、社交网络服务和电子商务）的数据集中化已导致构建封闭生态系统，这些生态系统限制了用户主权，从而阻碍了数据在服务之间的跨使用。同时，基于大型语言模型 (LLM) 的智能体的快速普及加剧了对高度个性化服务的需求，这些服务需要动态提供多样化的个人数据。这是一个显著的挑战：在利用此类数据与隐私保护之间取得平衡。为此，我们提出了 Puda (Private User Dataset Agent)，一种实现用户主权的数据聚合架构，支持客户端管理。Puda 允许用户以三种隐私层级控制数据共享：(i) 详细浏览历史记录，(ii) 提取关键词，以及 (iii) 预定义类别子集。我们将 Puda 实现为基于浏览器的系统，作为跨服务的通用平台，并通过个性化旅行规划任务进行评估。我们的结果表明，以预定义类别子集提供的隐私保护，在三个评估标准上（由 LLM 作为评判员框架评估）可达到97.2%的个性化性能，当共享详细浏览历史记录时可获得更佳效果。这些发现表明，Puda 能够实现有效的多层次管理，为缓解隐私-个性化权衡提供了实际选择。总体而言，Puda 为用户主权提供了面向 AI 的基础设施，使用户能够安全地充分利用个性化 AI 的全部潜力。