苹果 WWDC 2026：Siri 独立 App 与 AI 战略重塑

// SiriKit 2.0 — 全新 Agent SDK
import SiriKit
import AppleIntelligence

// 注册 Siri Agent 能力
@SiriAgent
class StudyAssistant {
    @SiriCapability(
        description: "管理学习计划",
        examples: ["帮我安排明天复习高数", "这周还有哪些作业没做"]
    )
    func manageStudyPlan(
        @SiriParam("科目") subject: Subject,
        @SiriParam("时间范围") timeRange: TimeRange
    ) async -> StudyPlan {
        // Siri 自动调用 Calendar、Reminders、Files 等 App
        let events = await Calendar.fetchEvents(in: timeRange)
        let tasks = await Reminders.fetchTasks(subject: subject)
        let materials = await Files.search(query: subject.name)
        
        // LLM 生成个性化学习计划
        return await AppleIntelligence.generate(
            prompt: "基于日程和材料生成学习计划",
            context: [events, tasks, materials]
        )
    }
    
    @SiriCapability(
        description: "解题和讲解",
        requires: .reasoning
    )
    func solveProblem(
        @SiriParam("题目图片或文本") problem: multimodalInput
    ) async -> Solution {
        // 端侧模型优先，复杂问题上云
        return await Siri.reasoning(problem)
    }
}

┌─────────────────────────────────────┐
│         Siri 模型架构                │
├─────────────────────────────────────┤
│                                     │
│  Layer 3: 云端大模型 (按需)          │
│  • Apple Foundation Model 34B       │
│  • GPT-5.5 (用户授权后可选)          │
│  • Claude Fable 5 (用户授权后可选)   │
│  • DeepSeek V4 (用户授权后可选)      │
│  → 复杂推理、深度分析、创意生成       │
│                                     │
│  Layer 2: 端侧中型模型 (常驻)        │
│  • Apple On-Device Model 7B         │
│  • 量化: INT4, 占用 ~3.5GB          │
│  → 日常对话、任务规划、文本处理       │
│                                     │
│  Layer 1: 端侧微型模型 (始终在线)    │
│  • Apple Nano Model 0.5B            │
│  • 量化: INT2, 占用 ~150MB          │
│  → 唤醒检测、意图分类、简单命令       │
│                                     │
└─────────────────────────────────────┘

// Apple Foundation Model API
import AppleIntelligence

let model = FoundationModel(
    size: .onDevice7B,        // 端侧 7B
    quantization: .int4,      // INT4 量化
    maxContext: 131072        // 128K 上下文
)

// 性能基准 (iPhone 18 Pro, A20芯片):
// - 推理速度: 42 tokens/s
// - 首字延迟: 180ms
// - 内存占用: 3.5GB
// - 电池影响: 每小时对话 ~8% 电量
// - 离线可用: ✅ 完全离线

let response = try await model.generate(
    prompt: "总结这篇论文的核心贡献",
    context: [paperText],     // 可传入文档上下文
    options: GenerationOptions(
        temperature: 0.7,
        maxTokens: 2048,
        streaming: true
    )
)

for try await token in response.stream {
    print(token.text, terminator: "")
}

// M5 Neural Engine 专属优化
import CoreML
import Metal

// 将 Apple Foundation Model 编译为 Neural Engine 专属格式
let config = MLModelConfiguration()
config.computeUnits = .cpuAndNeuralEngine  // 优先 NE

// INT4 量化 + 结构化稀疏
let quantizedModel = try await MLModel.compile(
    model: foundationModel7B,
    quantization: .int4,
    sparsity: .structured(ratio: 0.5),  // 50% 稀疏化
    target: .neuralEngine                // 针对 NE 优化
)

// 性能提升:
// 未优化:  18 tokens/s, 5.2GB, 12% 电量/h
// INT4:    35 tokens/s, 3.5GB, 8% 电量/h  
// INT4+稀疏: 42 tokens/s, 3.5GB, 6% 电量/h
// 完全 NE 卸载: 42 tokens/s, 2.1GB, 4% 电量/h

// Siri 智能模型路由
class ModelRouter {
    func selectModel(for task: Task) -> Model {
        switch task {
        case .simpleCommand:
            return .nanoModel      // 0.5B, 始终在线
            
        case .conversation, .textProcessing:
            return .onDevice7B     // 端侧 7B
            
        case .complex where task.requiresCloud:
            // 用户设置决定云端模型
            switch userPreference.cloudModel {
            case .apple:
                return .appleCloud34B
            case .openai:
                return .gpt55      // 需用户授权
            case .anthropic:
                return .claudeFable5
            case .deepseek:
                return .deepseekV4
            case .auto:
                return self.selectBestModel(for: task)
            }
        }
    }
}

// 开发者可以使用 Apple Foundation Model
import AppleIntelligence

// 场景 1: 文档智能分析
let analyzer = Intelligence.analyzer()
let summary = try await analyzer.summarize(
    document,
    style: .bullet,
    maxLength: 500
)

// 场景 2: 图像理解
let vision = Intelligence.vision()
let description = try await vision.describe(
    image,
    detail: .detailed,
    language: .chinese
)

// 场景 3: 端侧 Embedding
let embedder = Intelligence.embedder()
let embedding = try await embedder.encode(
    text,
    dimensions: 1024  // 1024 维向量
)
// 可用于本地语义搜索、推荐等

// 场景 4: 自定义指令
let assistant = Intelligence.assistant(
    systemPrompt: "你是一个专业法律顾问",
    tools: [searchLawDatabase, generateContract]
)
let answer = try await assistant.respond("起草一份保密协议")