Perplexity Search as Code、検索をPython orchestrationへ移行

agentが長時間の調査で検索を何百回も呼ぶようになると、固定されたsearch APIを順番に呼ぶ方式は詰まりやすい。Perplexityは2026年6月1日、Search as CodeをXで公開し、agentが検索stackをPython codeとして直接組み立てる方式へ移ると説明した。投稿の中心は “writes Python that calls our search stack directly” という表現だ。

“Available in the Perplexity Agent API”

Perplexity公式アカウントはproduct updateとresearch noteを同時に出すことが多く、今回は詳細なtechnical articleも付いている。記事によれば、Search as CodeはAgent APIで利用でき、Computerではdefaultになった。従来のfunction callやMCPのように同じsearch pipelineを直列に呼ぶのではなく、retrieval、ranking、filtering、fanout、rendering、intermediate stateへのアクセスをSDK primitivesとして公開する。modelはsecure sandbox内でPythonを書き、taskごとのretrieval pipelineを作る。

具体的な数字はCVE vendor advisoryのcase studyにある。2023〜2025年の高リスクCVEを200件以上特定し、vendor-authored advisory、product、fix versionを結びつける課題で、Perplexityは100% accuracyとtoken usage 85.1%削減を主張した。token数はnon-SaC baselineの288.7Kから42.9Kに下がったという。さらにWANDRではnext-best system比2.5x、DSQAでは+19.77 percentage points、WANDRでは+12.00 percentage pointsの改善を示している。

次に見るべきなのは移植性だ。Search as Codeはmodel、sandbox、Agentic Search SDK、Perplexityのsearch infrastructureがそろって初めて動く。性能向上がarchitectureから来るのか、indexとranking signalの強さから来るのかは、独立評価で切り分ける必要がある。それでも、長時間research agentには単なる良いmodelではなく、programmable retrieval systemが必要になるという方向性は明確だ。出典: PerplexityのX投稿 · Search as Code記事