首页Perplexity 推出“Search-as-Code”功能，让 AI 代理能够自主构建搜索管道
传统上为人类浏览而优化的蓝色链接列表，已成为追求效率的AI代理面临的瓶颈。在处理复杂的研究任务时，AI系统被迫进行手动、多轮的API调用，并需进行僵化的术语调整，从而受限于架构的僵化，且上下文窗口中充斥着无关信息。
为克服这一问题，Perplexity 推出了一种新架构：代码化搜索（Search as Code，SaC）。该方法不再依赖预先构建的单体式搜索 API，而是允许 AI 模型使用Python 代码动态构建并执行自定义搜索工作流。
三大核心架构层
Perplexity 的 SaC 架构垂直划分为三个层级：
模型层（顶层）：负责处理复杂的任务理解，并制定高级搜索策略。
安全沙箱（中间层）：提供安全的代码执行运行时环境，并配备用于存储中间状态的文件系统。
智能搜索 SDK（底层）：将原子操作——检索、扩展、过滤、去重、重新排序和字段解析——封装为基本函数，使生成的代码能够以组件级的方式访问搜索基础设施。
该设计使 AI 代理能够并行执行查询，通过编程方式剔除无关数据，并仅将高度相关且经过精炼的结果输入到上下文窗口中——从而在长篇研究任务中保持思维的连续性。
真实世界中的 CVE 漏洞研究：性能提升与令牌数量减少
为了在实践中验证该架构，Perplexity 将其应用于一项高要求的网络安全任务：追踪 2023 年至 2025 年间发布的 200 个关键 CVE，并准确提取官方安全公告、受影响的软件以及已修复的版本。
借助 SaC，该 AI 模型自主生成了一套三阶段脚本：首先，根据不同供应商（如 Mozilla、Google）的公告格式，针对其分别执行并行且定制化的搜索；随后自动扫描结果，识别缺失数据，并执行有针对性的后续查询； 最后，它通过模式验证确保漏洞记录完全一致。
结果表明，该系统完成任务所消耗的令牌数量比标准处理流程减少了 85%。 在 Perplexity 的内部基准测试（DSQA、BrowseComp、HLE、WideSearch 以及新的广度研究基准 WANDR）中，SaC 在五项测试中有四项名列前茅，显著优于旧架构。特别是在 WANDR 测试中，相对改进率高达 45%。
代码作为AI的新操作层
行业报告表明，编写代码正日益成为 AI 代理与物理世界交互的默认方式。 传统软件遵循确定性指令，而先进的大模型则在令牌空间中进行推理。最强大的系统将两者结合：它们利用大模型制定策略，借助确定性环境进行批量处理和过滤，并将搜索基础设施视为一个 I/O 层。
目前，“代码即搜索”（Search as Code）功能正在Perplexity Computer 上逐步推出
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