11月10日，有消息源在社交平台X上披露，苹果在iOS与macOS 27.3首个开发者预览版Beta中，为Siri AI引入了名为Skimmer的前置处理模块，首次将约2％的英语请求路由至设备本地完成。该消息源称，在联网状态下，这部分请求不再上传至云端，而是由本地模型直接处理。
从披露的信息看，被分流至本地的请求主要集中在高频且结构相对固定的指令类型，包括设置定时器、播放音乐、拨打电话等操作。消息源认为，这一设计的目的在于降低响应延迟、节省云端算力消耗，同时减少用户数据离开设备的环节，从而在隐私保护层面形成额外屏障。相关规则文件可在macOS系统目录IntelligenceFlowPlannerSupport.framework下按语言环境查看，文件名为Enigma.json。
在后台运行机制方面，Skimmer被定位为Siri AI设备端处理流程中的前置模块。其工作方式是通过正则表达式对用户请求与预设的“工具流程”进行匹配，一旦命中规则，Siri即可直接调用对应能力执行操作，无需进入更复杂的AI推理环节。这意味着部分请求在到达大模型之前就已完成分流，本地规则库承担了第一道筛选职责。
这一机制也解释了部分用户此前的观察。有网友在相关讨论中跟帖表示，Siri AI在某些场景下的回答与旧版Siri相似，例如询问“今天雨什么时候停”时，Siri仍可能给出“一小时内可能下雨”这类机械化回复。从技术路径看，规则匹配优先于模型推理的设计，使得固定指令的响应更接近传统语音助手的表现，而非生成式AI的输出风格。
苹果并未在开发者预览版说明中公开披露Skimmer模块的具体细节，上述信息均来自对系统文件的挖掘。从行业角度看，端云协同已成为语音助手与AI智能体的主流架构方向。将高频、低复杂度的指令留在本地处理，既是对端侧算力资源的利用，也反映出厂商在推理成本与用户体验之间寻求平衡的思路。对苹果而言，Siri AI的本地化比例目前仍处于较低水平，约2％的英文请求占比说明云端推理仍是主体路径。
随着iOS与macOS 27.3正式版推进，Skimmer的规则覆盖范围是否会扩大、是否延伸至更多语言环境，将影响Siri AI在响应速度与隐私叙事上的实际表现。端侧规则引擎与云端大模型的分工边界，也将成为观察苹果AI战略落地节奏的一个窗口。
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