Perplexity заставила ИИ не просто искать в сети, а писать код для поиска

Perplexity заставила ИИ не просто искать в сети, а писать код для поиска

Perplexity представила новую архитектуру поиска под названием Search as Code. Идея в том, что ИИ агент больше не отправляет один запрос в поисковик и не ждёт готовый список ссылок. Вместо этого он сам пишет программу на Python, которая управляет каждым шагом поиска.

Раньше поиск работал как монолит. Модель задаёт запрос, поисковая система прогоняет его по своему заранее заданному сценарию и возвращает результат. Для простых вопросов этого хватает. Но современные агенты решают задачи часами, и им нужен контроль над тем, как именно собирается информация.

В Search as Code поиск разобрали на маленькие кубики. Это отдельные операции вроде запроса, ранжирования, фильтрации и обработки результатов. Агент собирает из этих кубиков нужную ему цепочку прямо под конкретную задачу. Внутри Perplexity Computer одна задача может запускать сотни и даже тысячи таких операций за пару минут.

Весь сгенерированный код выполняется в защищённой песочнице, чтобы ничего лишнего не сломать.

Результаты по цифрам. На тестовом задании по поиску более 200 уязвимостей CVE система дала 100 процентов точности. При этом расход токенов упал на 85 процентов, с 288 тысяч до 43 тысяч. Конкуренты на той же задаче набрали меньше 25 процентов.

На наборе бенчмарков Search as Code обошла системы OpenAI, Anthropic, Exa и Parallel в четырёх случаях из пяти. На самом сложном тесте WANDR отрыв от ближайшего конкурента составил 2,5 раза.

Главный смысл в том, что модель теперь не просто потребляет результаты поиска, а сама управляет процессом. Это дешевле и точнее. Технология уже работает в Perplexity Computer и Agent API.