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Perplexity stellt „Search-as-Code“ vor, mit dem KI-Agenten Suchpipelines selbstständig erstellen können
Die traditionelle blaue Linkliste, die für das Surfen durch Menschen optimiert ist, hat sich zu einem Engpass für KI-Agenten entwickelt, die nach Effizienz streben. Bei der Bearbeitung komplexer Rechercheaufgaben sind KI-Systeme gezwungen, manuelle, mehrstufige API-Aufrufe mit starren Begriffsanpassungen durchzuführen, wobei sie unter architektonischer Inflexibilität und Kontextfenstern leiden, die mit irrelevanten Informationen überladen sind.
Um dies zu überwinden, hat Perplexity eine neue Architektur eingeführt: „Search as Code“ (SaC). Anstatt sich auf vorgefertigte, monolithische Such-APIs zu verlassen, ermöglicht dieser Ansatz KI-Modellen, benutzerdefinierte Such-Workflows mithilfe von Python-Code dynamisch zu erstellen und auszuführen.
Die drei Kernschichten der Architektur
Die SaC-Architektur von Perplexity ist vertikal in drei Schichten gegliedert:
Modellschicht (oberste Schicht): Verarbeitet komplexe Aufgabenbeschreibungen und entwickelt übergeordnete Suchstrategien.
Sicherheits-Sandbox (mittlere Ebene): Bietet eine sichere Laufzeitumgebung für die Codeausführung, einschließlich eines Dateisystems zur Speicherung von Zwischenzuständen.
Intelligent Search SDK (unterste Ebene): Kapseln atomare Operationen – Abruf, Erweiterung, Filterung, Deduplizierung, Neureihung und Feldanalyse – in primitive Funktionen ein und gewähren dem generierten Code Zugriff auf die Suchinfrastruktur auf Komponentenebene.
Dieses Design ermöglicht es KI-Agenten, parallele Abfragen durchzuführen, irrelevante Daten programmgesteuert zu verwerfen und nur hochrelevante, verfeinerte Ergebnisse in das Kontextfenster einzuspeisen – wodurch die Kontinuität des Denkprozesses bei umfangreichen Rechercheaufgaben gewahrt bleibt.
CVE-Schwachstellenforschung in der Praxis: Leistungssteigerung und Token-Reduzierung
Um die Architektur in der Praxis zu validieren, testete Perplexity sie an einer anspruchsvollen Cybersicherheitsaufgabe: der Nachverfolgung von 200 kritischen CVEs, die zwischen 2023 und 2025 veröffentlicht wurden, sowie der präzisen Extraktion offizieller Sicherheitshinweise, betroffener Software und gepatchter Versionen.
Mit SaC erstellte das KI-Modell autonom ein dreistufiges Skript: Zunächst führte es parallele, maßgeschneiderte Suchläufe für verschiedene Anbieter (z. B. Mozilla, Google) auf der Grundlage ihrer Ankündigungsformate durch; anschließend scannte es automatisch die Ergebnisse, identifizierte fehlende Daten und führte gezielte Folgeabfragen durch; schließlich nutzte es eine Schemavalidierung, um die vollständige Übereinstimmung der Schwachstelleneinträge sicherzustellen.
Die Ergebnisse zeigten, dass das System die Aufgabe mit 85 % weniger Tokens absolvierte als Standard-Pipelines. Bei den internen Benchmarks von Perplexity (DSQA, BrowseComp, HLE, WideSearch und dem neuen Breite-Forschungs-Benchmark WANDR) belegte SaC bei vier von fünf Tests den ersten Platz und übertraf damit die alte Architektur deutlich. Speziell bei WANDR betrug die relative Verbesserung 45 %.
Code als neue operative Ebene für KI
Branchenberichte deuten darauf hin, dass das Schreiben von Code zunehmend die Standardmethode für KI-Agenten ist, um mit der physischen Welt zu interagieren. Traditionelle Software folgt deterministischen Anweisungen, während fortschrittliche große Modelle im Token-Raum argumentieren. Die leistungsstärksten Systeme kombinieren beides: Sie nutzen große Modelle für die Strategie, setzen deterministische Umgebungen für die Stapelverarbeitung und Filterung ein und behandeln die Suchinfrastruktur als I/O-Schicht.
Derzeit wird die Funktion „Search as Code“ bei Perplexity Computer eingeführt
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