首頁Perplexity 推出「Search-as-Code」，讓 AI 代理程式能夠自主建置搜尋管線
傳統的藍色連結清單，雖針對人類瀏覽進行了優化，卻已成為追求效率的人工智慧代理程式所面臨的瓶頸。在處理複雜的研究任務時，人工智慧系統被迫進行手動、多輪次的 API 呼叫，並需進行僵化的術語調整，不僅受限於架構的僵化，其語境視窗更充斥著無關資訊。
為克服此問題，Perplexity 推出了一種新架構：「Search as Code」（SaC）。此方法不再依賴預先建置的單體式搜尋 API，而是讓 AI 模型能透過Python 程式碼，動態建構並執行自訂的搜尋工作流程。
三大核心架構層
Perplexity 的 SaC 架構垂直劃分為三個層級：
模型層（頂層）：負責處理複雜的任務理解，並制定高階搜尋策略。
安全沙盒（中間層）：提供安全的程式碼執行環境，並配備用於儲存中間狀態的檔案系統。
智慧搜尋 SDK（底層）：將原子操作——檢索、擴展、篩選、去重、重新排序及欄位解析——封裝為基本函式，使生成的程式碼能以元件層級存取搜尋基礎架構。
此設計使 AI 代理程式能夠執行並行查詢、透過程式化方式篩除無關資料，並僅將高度相關且經過精煉的結果導入上下文視窗——從而維持長篇研究任務中的思維連續性。
真實世界 CVE 漏洞研究：效能提升與標記數量減少
為了在實務中驗證此架構，Perplexity 針對一項高難度的網路安全任務進行了測試：追蹤 2023 年至 2025 年間發布的 200 項關鍵 CVE，並準確擷取官方安全通報、受影響的軟體以及已修補的版本。
透過 SaC，AI 模型自主生成了一個三階段腳本：首先，根據各廠商（例如 Mozilla、Google）的公告格式，針對不同廠商執行並行且客製化的搜尋；接著自動掃描結果、識別缺失資料，並執行針對性的後續查詢； 最後，透過模式驗證確保漏洞記錄完全一致。
結果顯示，該系統完成任務所使用的標記數量比標準處理流程減少了 85%。 在 Perplexity 的內部基準測試（DSQA、BrowseComp、HLE、WideSearch 以及新的廣度研究基準 WANDR）中，SaC 在五項測試中有四項名列前茅，表現遠優於舊架構。特別是在 WANDR 測試中，相對改善幅度高達 45%。
程式碼：AI 的新運算層
業界報告指出，編寫程式碼正日益成為 AI 代理與物理世界互動的預設方式。 傳統軟體遵循確定性指令，而先進的大型模型則在標記空間中進行推理。最強大的系統將兩者結合：它們利用大型模型制定策略，借助確定性環境進行批次處理與過濾，並將搜尋基礎架構視為 I/O 層。
目前，「Search as Code」功能正在Perplexity Computer 平台上逐步推出
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