端云协同智能体新架构：前沿大模型编排 MiniCPM 端侧可追溯证据抽取

面壁智能于 2026 年 9 月 21 日转发并解析了基于端云协同的研究智能体 Footnote 架构设计，展示了云端大模型编排与端侧轻量模型本地提取证据相结合的新型方案。

• 系统由云端前沿大模型负责高阶工作流规划与任务编排，端侧 MiniCPM5-2B 运行于本地硬件上直接读取源文档并抽取可追溯证据。
• 在实际研究案例中，系统从单项问题中整理出 21 个信息源、31 条事实论断及 11 个未解问题，用户可逐条下钻查看原文段落与推理关联。
• 团队正测试采用开源模型在第二台本地设备上接管编排层，以进一步探索全流程本地化运行的可行性。
• 影响/看点：端云分工架构在保护本地数据隐私与降低云端 Token 成本之间提供了折中路径，其规模化推广前提是端侧硬件算力普及度与轻量模型长文本理解精度能够满足要求。
• 资料依据:
• X：面壁智能 OpenBMB（2026-09-21）：https://x.com/OpenBMB/status/2101955503089959028

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