WWDC26:Build agentic app experiences with the Foundation Models framework

昨年 Foundation Models を使っていて明らかに不足していた機能や、痒いところに手がとこく機能が追加されていて嬉しい。複数エージェントを組み合わせた実装は昨年試行錯誤しながら、うまく行く時もあればその後再現性が得られなかったりもありだいぶ苦労した末に諦めたのだが、今回紹介された Tool calling mode を用いて意図を明確実装できそうなのが素晴らしい。あと、宣言的に見通しよくインストラクションを記述できるのもありがたい。

Build agentic app experiences with the Foundation Models framework


0:00 – Introduction

  • Foundation Models フレームワークに追加された Dynamic Profiles の概要と、それが解決する課題を紹介
  • 新しいオープンソースパッケージ「Foundation Models framework utilities」の紹介
    • コンテキスト管理やモデルの境界設定などのユーティリティを提供

2:47 – The example app and agents

  • サンプルアプリ「Origami craft app」を通じてエージェント的な設計を解説
  • 3 つのフェーズ(ブレインストーミング・計画・レビュー)でコンテキストを共有しつつ、それぞれ異なる優先度を持つ
  • 各フェーズを「エージェント」として扱う
    • エージェント:独自のモデル・指示・ツールを持つ設定の単位
    • Dynamic Profiles を使って各エージェントを宣言

3:47 – Declaring a dynamic profile

  • DynamicProfile で個々の Profile を宣言し、エージェントの設定を組み立てる
  • DynamicInstructions で指示とツールをひとまとめにした再利用可能なコンポーネントを定義
    • 別の DynamicInstructions を内部にネストすると指示とツールが結合される
    • 例:OrigamiExpert を必要な箇所で使い回す
  • 条件分岐でケーパビリティを動的に追加可能
    • 例:オリガミプロジェクトの場合のみ OrigamiExpert を追加

4:45 – Dynamic instructions

  • DynamicInstructions の役割:関連する指示・ツールをひとつの再利用可能なコンポーネントにまとめること
  • ネスト構造で指示とツールが自動的に連結される (composable)
  • DynamicInstructions をコンポーネントライブラリとして機能させることで、複数のプロファイル間での再利用が容易になる

5:36 – Configuring models per phase

  • フェーズごとに異なるモデルとオプションを割り当て可能
    • ブレインストーミング:PCC モデル + temperature(1)(創造性重視)
    • 計画:PCC モデル + reasoningLevel(.deep)(深い推論)
    • レビュー:SystemLanguageModel(オンデバイス、軽量処理)
  • DynamicProfilebody はプロンプトのたびに再評価されることに注意
    • サンプルの Observable オブジェクト orchestrator.mode の変化に応じてモデルや指示が動的に切り替わる
  • LanguageModelSession の初期化時に profile: に渡すだけで使用開始

7:21 – Transcript management and history transforms

  • トランスクリプトのトリミングが必要になる主な理由
    • コンテキストサイズ制限内に収める
    • 関係のないエントリを削除することでモデルの注意力を改善する
    • プライバシー・機密情報の除去し、プライバシーレベルの低いモデルへ移行可能にする
  • .historyTransform でステートレスな変換を毎リクエスト前に適用
    • セッション自体のトランスクリプトは変更せず、そのリクエスト用の履歴ウィンドウにのみ作用するローカル変換(コンテクスト自体は失われない)
    • 例:完了済みのツール呼び出しを除外して履歴をスリム化

8:50 – Custom modifiers

  • .historyTransform の繰り返し使う変換処理をカスタム修飾子としてカプセル化
    • DynamicProfileModifier プロトコルに準拠した型を定義
    • DynamicProfileextension として公開し、各プロファイルから .droppingCompletedToolCalls() のように呼び出せる
  • utilities パッケージには既製の履歴管理修飾子が同梱
    • .rollingWindow(size: .entries(10)):直近 N エントリだけを保持
    • .droppingCompletedToolCalls():完了済みツール呼び出しを除外

9:39 – Lifecycle modifiers and session properties

  • onResponse などのライフサイクル修飾子でセッション境界に命令的な処理を差し込む
    • 用途:UI の更新、プロファイル状態の変更、履歴の整理
  • @SessionProperty でツールとプロファイル間の状態を共有
    • 組み込み:@SessionProperty(\.history) var history(履歴)
    • カスタム:@SessionPropertyEntry マクロで独自のキーを定義して拡張可能
    • 例:会話の要約文字列を summary プロパティに保存しておき、履歴が長くなったら古い部分を要約に置き換えてトークンを節約する

12:52 – Orchestration: baton-pass

  • 「バトンパス(baton-pass)」パターン:複数のプロファイルがトランスクリプト全体を共有し(shared transcript)、ツール呼び出しによってアクティブなプロファイルを切り替える(コラボレーション)
    • バトンを受け取ったプロファイルが最終的な応答を生成
    • onToolCallorchestrator.mode を更新してプロファイルを切り替える
    • 例:ブレインストーミングフェーズが計画フェーズにバトンを渡す

14:06 – Orchestration: phone-a-friend and skills

  • 「電話相談(phone-a-friend)」パターン:ツールが短命な子セッションを独立したトランスクリプトで生成し、結果を親プロファイルに返す(コンサルテーション)
    • 親プロファイルが常に最終応答を担当
    • 子セッションは使い捨てで、親のコンテキストを汚染しない
  • 「スキル(Skills)」パターン:utilities パッケージが提供する手続き的なコンテキスト読み込みの仕組み
    • 複数の Skill を宣言しておき、モデルが必要に応じて参照する

15:18 – Tool calling mode

  • ツール呼び出しの実行制御:alloweddisallowedrequired の 3 モードを提供
    • allowed:デフォルト、モデルはツールを呼ぶ場合も呼ばない場合もある
    • disallowed:モデルはツールを呼び出さない、セッションのツールが無関係と分かっている場合に役立つ
    • required:モデルは直接応答せずツールのみを呼び出す
    • プロファイル修飾子 .toolCalling に設定するか、生成オプション(GenerationOptions)として渡す
  • required 指定時の注意点:モデルが無限ループに入るリスクがある
    • 脱出条件を必ず設ける方法
      • 状態フラグで条件分岐してモードを切り替える(例:DB を 1 回クエリしたら disallowed に)
      • CancellationError をスローする専用の「最終回答ツール」を用意して強制終了させる

17:12 – Transcript error handling

  • デフォルトの挙動:ツールエラーや処理のキャンセル時にトランスクリプトを直前の状態に巻き戻す
  • 新しい transcriptErrorHandlingPolicy でエラー後の挙動を選択可能
    • .revertTranscript(デフォルト):巻き戻し
    • .preserveTranscript:エラー後の状態を保持し、手動で修正できる
  • 保持モード(.preserveTranscript)使用時の制約
    • isRespondingfalse のときのみトランスクリプトを編集可能、応答中の編集は禁止

18:27 – Performance, accuracy, and evaluations

  • トランスクリプトの変更がパフォーマンスに与える影響
    • 変更はキーバリューキャッシュを無効化してレイテンシを上昇させる
    • 追記(append)はキャッシュを維持できるため、可能な限り追記を優先する
  • 履歴の書き換えがモデルの挙動に与える影響
    • 予期しない動作や回答品質の低下を招く可能性がある
    • 変更の効果は Foundation Models Instrument(Xcode)で計測する
  • 精度の評価には Evaluations フレームワークを活用
    • 変更前後の品質を数値で比較し、感覚に頼らない判断を下す

WWDC26:Build with the new Apple Foundation Model on Private Cloud Compute

Foundation Models のインターフェイスをそのままに、セキュリティに妥協せずサーバーサイドLLMを扱える Private Cloud Compute に関する詳細。サーバーサイドだからこその使用上限に達した際のあるべきユーザー体験が説明されていてなるほどだった。

Build with the new Apple Foundation Model on Private Cloud Compute


0:00 – Introduction

  • Foundation Models フレームワークを使い、Private Cloud Compute (PCC) 上の新しいサーバーモデルにアクセスする方法を紹介
  • 今年のオンデバイス LLM の改善点
    • 画像入力のサポート追加
    • instructions への追従精度の向上
    • カスタムツール呼び出し精度の向上
  • より複雑なユースケースに対応するため、PCC 上の新しいサーバーモデルを提供
    • 大量のユーザー入力を推論するアシスタント
    • 大量のツール呼び出しと大きな出力を必要とする機能
    • watchOS からも PCC の呼び出しが可能

1:23 – What is Private Cloud Compute

  • PCC はシステム機能を動かすための Apple のサーバー基盤で、今年からサードパーティアプリでも利用可能に
  • プライバシー設計
    • ユーザーデータは保存されず、リクエスト処理のみに使用
    • エンドツーエンドのプライバシーを独立し研究者により検証済み
  • OS と iCloud に統合されているため、開発者側の認証情報管理が不要
    • 認証なし、API キーなし、アカウント設定なし
    • Apple Intelligence 対応デバイスがあれば利用可能
  • 開発者向けのトークン課金なし
  • 利用制限の仕組み
    • ユーザーごとに日次制限あり
    • iCloud+ にアップグレードすると制限が緩和
  • ダウンロード数 200 万未満のアプリが対象(デベロッパーサイトから申請可能)

2:43 – Integrating PCC with Foundation Models

  • 既存の Foundation Models コードからわずか 1 行の変更で PCC モデルへ切り替え可能
    • LanguageModelSession のイニシャライザに .init(model: PrivateCloudComputeLanguageModel()) を指定
  • Foundation Models フレームワークが、どのモデルを使用しているかに関わらず統一された Swift API を提供
    • Generable による構造化出力やツール呼び出しはオンデバイスモデルと同じ API で動作
    • モデルを切り替えてもコードの書き直しが不要
  • PCC もオンデバイスモデルと同様に Apple Intelligence 対応デバイスのみで利用可能
    • 利用可能かどうかの確認と、利用できない場合の適切なフォールバック処理が必要

4:00 – Deciding between on-device and PCC

  • オンデバイスモデルと PCC モデルの主な違い
    • プライバシー:両者とも担保
    • オフライン動作:オンデバイスは可、PCC は通信必須
    • リクエスト制限:オンデバイスはなし、PCC は日次制限あり
    • コンテキストサイズ:オンデバイスは 4K、PCC は 32K
    • 推論(Reasoning):PCC のみ対応

4:32 – Reasoning levels and context size

  • 推論(reasoning)とは:LLM が応答を生成する前に「考える」プロセス
    • トランスクリプトの別セグメントに追加テキストを生成することで実現
  • PCC モデルが提供する 3 段階の推論レベル
    • .light:モデルが少量の追加コンテキストを収集する程度
    • .moderate:より深く推論する
    • .deep:推論セグメントのテキストが実際の応答より長くなる場合も
  • respond 呼び出し時に推論レベルを指定可能
  • セッションのトランスクリプトを監視して推論の進捗を表示可能(.deep では特に有用)
  • 注意点:推論はトークンを消費するため、コンテキストに含まれそのサイズ制限に影響する
  • コンテキストサイズをプログラムで取得する API が追加
    • SystemLanguageModel または PrivateCloudComputeLanguageModelcontextSize プロパティを参照

6:15 – Evaluating and combining models

  • モデルや推論レベルの選択は感覚ではなくデータに基づいて判断することが重要
  • 評価の目的:機能ごとの品質を数値で把握する
    • 今年のアップデートによりオンデバイスモデルの性能が向上しており、期待以上の性能を発揮するケースも
  • Evaluations フレームワークの導入
    • Foundation Models 機能を評価するための新しい Swift フレームワーク
    • Xcode に統合されており、導入が容易
  • オンデバイスモデルとサーバーモデルを組み合わせた利用も可能

7:10 – Handling usage limits

  • PCC の利用制限はユーザーの iCloud アカウントに紐づいて管理
  • 制限超過時の処理
    • リクエストがエラーをスロー
    • エラーを UI に表示するだけでは不十分:適切なアクションにつながらない
    • PrivateCloudComputeLanguageModelquotaUsage.isLimitReached を確認してカスタム UI で対応
  • UI 設計のベストプラクティス
    • 上限引き上げのためのアップグレードボタンの表示する
    • アラートは使わない(永続表示が必要なため、閉じられてしまうアラートは不適切)
      • リクエストボタンを無効化するなど UI の状態を更新して表示
    • 制限超過(isLimitReached)だけでなく制限接近(belowLimit)のケースにも対応する
  • Xcode のデバッグオプションで制限状態のシミュレーションが可能
    • スキームの Debug → Options → “Simulate Apple Foundation Models Availability”
    • Quota Usage Limit Reached(制限超過)または Nearing Usage Limit(制限接近)を選択できる

WWDC26:What’s new in the Foundation Models framework

今年も自分の勉強用に、日々セッションのサマリをやってみる。まずは、去年散々格闘した Foundation Models から。今年はオンデバイスモデルが大幅進化していたり、クラウドコンピューティングが利用できるようになったり、画像理解もできるようになったりと大幅進化を遂げて嬉しいのだが、何より、去年挫折した Spotlight + RAG のユースケースを、SpotlightSearchTool として公式に提供されたことは嬉しい。

What’s new in the Foundation Models framework


0:00 – Introduction

  • Foundation Models framework 2年目のリリース概要
  • 今年の 3 つのテーマ:
    • OS の内外への連携の拡大
    • より多様なモデルのサポート
    • エージェント体験構築のための新しい基本要素
  • フレームワークコアが オープンソース化
  • 新パッケージ Foundation Models framework utilities も同時リリース
    • OS リリース間でも更新され、最新の構成要素にアクセス可能
    • このセッションを通してFMエコシステムに含まれる他のフレームワークも紹介する

2:34 – New on-device model

  • オンデバイスモデルをゼロから再構築しより賢く
    • tool calling の精度と論理処理能力の向上
  • iOS 26.4 で追加された新 API:
    • モデルの context size を検査
    • instructions・prompts・transcripts のトークン数をカウント
    • 動いているハードウェアに合わせてアプリを適応させるために活用
  • ガードレールの継続的改善
    • iOS 26.4 で誤検知を削減、iOS 27 でさらに改善予定

3:21 – Vision:image understanding

  • オンデバイスモデルに Vision 機能が追加
  • API は既存の prompt builder の自然な拡張
    • LanguageModelSession を作成し、prompt にテキストと一緒に画像を添付して渡す(e.g. Bundle.main.url(forResource:withExtension:))
    • 画像の内容についてそのまま質問できる
  • ImageAttachment がサポートする型:
    • UIImageNSImageCGImage
    • Core Image 型
    • CoreVideo Pixel Buffers
    • ファイル URL
  • 任意のサイズ・アスペクト比をサポート(クロップ・パッディング不要)
  • 注意:画像が大きいほどトークン消費とレイテンシが増加

4:20 – Private Cloud Compute (PCC)

  • PrivateCloudComputeLanguageModel が新登場
    • Apple Intelligence の各機能を動かしているのと同じモデル
    • オンデバイスモデルより大幅に大きなモデル
    • コンテキストウィンドウ:32,000 トークン
    • reasoning 機能搭載 — 回答前に時間をかけて思考することで精度が大幅向上
  • 使い方:
    • PrivateCloudComputeLanguageModel のインスタンスを作成し LanguageModelSession に渡すだけ
    • contextOptionsreasoningLevel で思考の深さを指定
      • 推論が深いほど高品質だが計算コスト大
  • メリット:
    • アカウント設定・認証・API キーの保管が一切不要
    • プロンプトは保存されない(プライバシー保護)
    • 独立した研究者による検証が可能な仕組み
  • watchOS 27 でも Foundation Models framework が利用可能に(PCC 経由)
  • 料金:初回ダウンロードが 200 万件未満の開発者は無料。iCloud+ ユーザーはさらに利用枠が拡大

6:46 – Model abstraction layer

  • 新しい LanguageModel プロトコルでほぼあらゆる言語モデルを Framework 経由で利用可能に
    • ローカル・サーバー問わず LanguageModelSession のバックエンドとして使える
    • 既存のモデル SystemLanguageModel PrivateCloudComputeLanguageModel はすでに準拠済み
  • オープンソースで追加実装を公開:
    • CoreAILanguageModel — Apple Neural Engine 上で多様なローカルモデルを実行
    • MLXLanguageModel — Mac の GPU 上で実行

7:32 – Partner model integrations

  • Anthropic・Google が Swift パッケージを公開し、フロンティアモデルへのアクセスを提供
  • 使い方:Swift Package Manager でパッケージを追加し、モデルを初期化して LanguageModelSession に渡すだけ
    • 呼び出し元のコードは変更不要
  • 注意事項:
    • 認証・課金はサードパーティごとに自前対応が必要
    • API キーを絶対にアプリバイナリに埋め込まないこと — OAuth などの安全な仕組みでアクセストークンを取得し Keychain に保存
  • トークン使用量の追跡:
    • SessionResponseusage プロパティが追加
    • 使用トークン数・キャッシュから読んだ入力トークン数・推論に使ったトークン数を把握可能

9:40 – System tools:Vision and Spotlight

  • Vision framework を使った2つの組み込みツールが追加
    • BarcodeReaderTool — バーコードから情報を読み取り
    • OCRTool — 画像から構造化テキストを抽出
    • モデルが単独では難しい視覚情報の推論をサポート
  • SpotlightSearchTool Spotlight を使ったローカル RAG(Retrieval-Augmented Generation)ツールも追加
    • 完全ローカルで最新の個人・ドメイン知識をモデルに提供
    • Spotlight インデックスと特殊処理クエリを活用
    • クラウド API コストなし・プライバシー保護

10:57 – Dynamic Profiles for agentic apps

  • DynamicProfile — エージェント体験構築のための新しい宣言的 API
    • 従来:コンテキスト・モデル・ツールを複数セッションにまたがって命令的に管理するボイラープレートが多い
    • 新設計:単一の LanguageModelSession 内でコンテキストを宣言的に記述
  • 基本的な使い方:
    • DynamicProfile プロトコルに準拠した struct を定義
    • body プロパティで Profile を返す(instructions・tools を含む)
    • LanguageModelSession.init(profile: DynamicProfile) で初期化
  • 応用:
    • アプリの状態変数に応じて分岐し、それぞれの Profile で異なる instructions・tools を持たせる
    • モデルが自律的にモードを切り替えるためのツールを Profile に持たせることも可能

13:46 – Composing models and configurations

  • DynamicProfile ではモデルと設定も動的に切り替え可能
    • 例:分析タスクには SystemLanguageModel、ブレインストームには PCC + 深い推論
  • 修飾子(modifiers)で設定を記述:
    • .model() 修飾子で使用モデルを指定 (e.g. .privateCloudCompute)
    • .reasoningLevel() 修飾子で推論の深さを指定 (e.g. .deep)
  • DynamicProfile は任意の時点では単一のアクティブな Profile に解決される
    • 条件分岐でアクティブな Profile を選ぶと、フレームワークが遷移を管理
    • 会話履歴を維持したままモデル・ツール・指示内容を切り替え可能
  • 考慮点:プライバシーの境界・モデルの能力差・コスト

15:30 – Evaluations framework

  • Evaluations — インテリジェンス機能の品質を定量的に測る新 Swift フレームワーク
    • プロンプトを調整するたびに精度を数値化
    • 変更の統計的影響を把握し、自信を持ってリリースできる設計

16:02 – The fm command line tool

  • fm CLI — macOS 27 で登場するコマンドラインから Foundation Models を使うツール
    • fm chat でターミナルからオンデバイスモデル・PCC と対話
    • シェルスクリプトに組み込んでドキュメント要約・情報抽出・コンテンツ生成も可能
    • 例:ランダムなファイル名の画像に、画像の内容に基づいた説明的なファイル名を自動生成

17:13 – Foundation Models Python SDK

  • Python エコシステム向けに Foundation Models SDK を提供
    • Swift フレームワークと同じオンデバイスモデルに直接アクセス
    • モデルが利用可能かどうかの確認・レスポンス生成が数行のコードで可能
    • prompt → 構造化レスポンスも対応

17:55 – Open source and framework utilities

  • ユーティリティパッケージの公開:LLM活用の新たな手法を探求するのに役立つ
    • 会話履歴管理用のプロファイル修飾子
    • 手続き的知識ロード用の skill API
    • Chat Completions 標準を使ったサーバーインタフェース
    • OS リリース間でも更新
  • フレームワークコアもオープンソース化
    • Swift が動く Linux サーバーなどあらゆる環境で LLM と対話可能
    • Anthropic・Google・CoreAI・MLX との連携と組み合わせて「任意のモデルをどこでも実行」が実現

WWDC26:雑感

去年も書いたので、今年も書いてみる。

今年は現地参加のエントリーをしたのだが、普通に外れたので例年通り自宅で見守った。

今年はこれまでの iOS/iPadOS/macOS/watchOS/tvOS/visionOS とOSごとに分断して発表する様式から一転して、OSに分割せず3つのテーマ(パフォーマンス/チャイルドセーフティ/AI)にフォーカスして紹介するスタイルだった。また例年 Tim Cook が担ってきたメインの司会を、今年は Craig Federighi がになっていたのは印象的だった。一方で時期CEOである John Ternus の登場はなかった。

今回の個人的な目玉はやはり、去年散々探究しつつもその性能限界を悟り、志半ばに挫折したあの Apple Foundation Models の強化だ。内部的に Gemini を活用し、オンデバイスモデルでマルチモーダルに対応、自然な音声生成が実現したことで、かなりユースケースが広がることが期待できる。オンデバイスの最上位では20Bパラメータのモデルが使えるそうなので、昨年挫折したことにまた再チャレンジしたい。

Liquid Glass のデザイン改善の方向性がかなり好みすぎて、普段使用のデバイスをbetaにアップデートすることは原則しないのだが、どこまで我慢できるだろうか、、新しくなったSiriもパーソナルデータが揃った環境で早く使ってみたい。

ありがとう Tim Cook!