Kunstig intelligens
Perplexity vil la AI-agenter bygge sine egne søk
Perplexity lanserer en ny søkearkitektur som lar AI-agenter sette sammen søkeprosesser med selvskrevet kode – og hevder den slår både OpenAI og Anthropic på de fleste testene.
Det amerikanske AI-selskapet Perplexity la denne uken frem det selskapet kaller en ny referansearkitektur for søk, døpt «Search as Code» (SaC).
Grepet går ut på å gjøre selve søkemotoren programmerbar: I stedet for at en AI-modell sender en spørring til en ferdigbygget søketjeneste og får et ferdig resultat tilbake, får modellen tilgang til søkestakkens enkeltdeler som byggeklosser i et utviklingsbibliotek (SDK).
Modellen setter så sammen sin egen søkeprosess ved å skrive Python-kode som kjøres i et lukket sandkassemiljø.
Bakteppet er framveksten av AI-agenter – modeller som utfører oppgaver over tid heller enn å svare på enkeltspørsmål. Perplexity skriver at enkeltoppgaver i selskapets agentprodukt Computer kan utløse hundrevis eller tusenvis av søkeoperasjoner på få minutter, og at tradisjonelle søkearkitekturer ikke er bygget for den typen kontroll.
Hevder å slå rivalene
Sammen med lanseringen publiserte Perplexity en rekke benchmark-tall der selskapets egen arkitektur måles mot konkurrerende systemer fra blant andre OpenAI, Anthropic, Exa og Parallel.
Ifølge Perplexitys egne tester gjør SaC det best på fire av fem tester, og ligger omtrent likt med OpenAI på den femte. På selskapets eget, ennå upubliserte benchmark WANDR oppgir Perplexity å lede det nest beste systemet med en faktor på 2,5.
Tallene er foreløpig ikke etterprøvd av uavhengige parter, og flere av testene er utviklet av Perplexity selv. I sitt eget oppsett brukte selskapet OpenAIs GPT 5.5, mens konkurrentene ble kjørt med henholdsvis GPT 5.5 og Anthropics Opus 4.7.
I et eksempel selskapet trekker frem – en oppgave med å kartlegge over 200 alvorlige sikkerhetshull (CVE-er) – oppgir Perplexity at metoden ga 100 prosent treffsikkerhet, samtidig som token-forbruket ble kuttet med drøyt 85 prosent sammenlignet med selskapets egen tradisjonelle løsning, fra 288.700 til 42.900 token.
Modell og kode hånd i hånd
Perplexity sier arkitekturen rulles ut fra nå i agentproduktene Computer og Agent API. Selskapet rammer grepet inn i en større fortelling om at framtidens programvare vil kombinere språkmodellenes resonnering med tradisjonell, deterministisk kjøring av kode – der modellen avgjør hva slags informasjon som trengs, mens kode står for parallellkjøring, filtrering og sammenstilling.
