Perplexityが「Search as Code」を展開——AIモデルが固定APIの代わりに独自の検索パイプラインをPythonコードで記述

Perplexityが新しい「Search as Code」アーキテクチャを公開。モデルが既製の検索APIを呼び出す代わりに、カスタムPythonスクリプトを書いて検索ワークフローを実行する。基本的な検索操作（取得、フィルタリング、重複排除、再ランキング）がSDK関数としてパッケージ化されている。

CVE（ソフトウェアの脆弱性）追跡のテストでは、Search as Codeを使用したエージェントが85パーセント少ないトークンを使いながらタスクを完了。標準パイプラインとの比較では、Search as Codeが5つのベンチマーク中4つでライバル企業（OpenAIのResponses APIおよびAnthropicのManaged Agents）を上回った。

Search as Codeは現在Perplexity ComputerおよびAgent APIで展開中。従来の検索パイプラインは文脈ウィンドウにノイズを詰め込むが、モデルが独自のフィルターを書くことで文脈をリーンに保ち、長時間の調査セッションで正確性を保つことができる。