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Perplexity lässt Agenten ihre Suche selbst coden
Perplexity dreht das Spiel: KI-Agenten rufen keine Such-API mehr auf, sie schreiben ihre Websuche als Python-Code. Das Ganze heißt "Search as Code" — und spart angeblich bis zu 85 ...
Perplexity dreht das Spiel: KI-Agenten rufen keine Such-API mehr auf, sie schreiben ihre Websuche als Python-Code. Das Ganze heißt "Search as Code" — und spart angeblich bis zu 85 Prozent Tokens.
Was konkret passiert ist
Statt eines fixen Such-Endpunkts bekommt das Modell ein SDK in einer Sandbox. Filterung, Deduplizierung, Reranking — alles orchestriert der Agent selbst. Suche wird zum Programm, nicht zum Klick.
So funktioniert's
- SDK statt API:** Agent schreibt Python, kein starrer Call
- Sandbox:** Code läuft isoliert, kein Wildwuchs
- Selbst-Orchestrierung:** Modell entscheidet Reihenfolge und Logik
- Output:** Gefilterte, deduplizierte Ergebnisse direkt zurück ans Modell
Die Zahlen
- 4 von 5** — interne Benchmarks gegen OpenAI und Anthropic gewonnen
- 85%** — weniger Tokenverbrauch im besten Fall
- 1** — neuer Architektur-Ansatz für Agenten-Suche
💡 Was das bedeutet
Wer Agenten baut, zahlt Tokens pro Schritt. Wenn die Suche selbst Code wird, sinken Kosten drastisch und Präzision steigt — weil der Agent gezielt filtert statt blind zu schlucken. Für Builder ist das relevant, für Perplexitys Positionierung gegen die Großen ein klares Signal.
Der Haken
- Eigener Benchmark:** Perplexity bewertet Perplexity
- Kein externer Reviewer:** Keine unabhängige Bestätigung
- Sandbox-Risiko:** LLM-generierter Code bleibt LLM-generierter Code
🤖 NERDMAN-URTEIL
Cleverer Architektur-Move — aber bevor wir jubeln, will ich Zahlen sehen, die nicht aus Perplexitys eigener Marketing-Abteilung kommen.
Quelle: The Decoder
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