研究团队提出隐私感知智能体框架PAAC，以解决LLM智能体在云端推理与设备端隐私保护间的矛盾。该框架将规划器与执行器的分解与端云边界对齐：云端智能体仅对保留敏感信息推理角色但隐藏具体内容的类型化占位符进行推理；设备端智能体则负责识别敏感信息，并将执行结果提炼为关键发现。在严格隐私设置下的三项智能体基准测试中，PAAC在隐私与准确性的帕累托前沿上表现最优，平均准确率提升15-36%，平均信息泄露减少2-6倍。该框架在涵盖数学、科学与金融等10个领域的另外17个基准测试中也表现出一致的改进。