Perplexity, search와 tool execution을 묶은 Agent API 공개

Perplexity가 공개한 것

Perplexity는 2026년 3월 11일 Agent API를 발표하며, 이를 integrated search, tool execution, multi-model orchestration을 제공하는 managed runtime이라고 설명했다. 핵심은 개발자가 model router, search layer, embeddings provider, sandbox service, monitoring stack을 각각 따로 붙이지 않아도 된다는 점이다. 회사는 이 조합을 하나의 integration point로 제공하겠다는 메시지를 분명히 내세웠다.

이 제품은 단발성 model call보다 agent loop를 기준으로 설계됐다. Perplexity 설명에 따르면 runtime은 objective를 받은 뒤 이를 여러 단계로 분해하고, 적절한 tool을 선택해 실행하고, 결과를 읽고, 목표가 충족됐는지 판단하면서 반복한다. 예시로는 영업 미팅 준비가 제시됐다. agent가 내부 CRM을 조회하고, web_search를 실행하고, 필요한 페이지를 fetch_url로 깊게 읽은 뒤, 내부 기록과 외부 맥락을 한 번에 종합하는 방식이다.

초기 버전에 포함된 기능

첫 버전에는 built-in tool로 web_search와 fetch_url가 포함된다. Perplexity는 web_search가 domain allowlist 및 denylist, recency와 date range, language filter, 페이지별 content budget 조정을 지원한다고 밝혔다. fetch_url는 특정 URL의 전체 페이지 내용을 추출한다. 여기에 custom functions도 연결할 수 있어서, built-in search stack을 사내 database, CRM, 사설 API와 묶는 구성이 가능하다.

또 하나 중요한 축은 model-agnostic 전략이다. Perplexity는 Agent API가 여러 frontier model provider를 가로질러 동작하며, 선호 모델이 unavailable일 때 다음 모델로 자동 전환하는 fallback chain을 지원한다고 설명한다. 공식 문서는 third-party frontier model 접근을 direct provider rates에 no markup으로 제공한다고 덧붙인다. production agent를 만들려는 팀 입장에서는 tool use, provider abstraction, high-availability routing이 한 제품 안에 함께 들어왔다는 점이 가장 큰 신호다.

왜 중요한가

지금까지 많은 agent 제품은 chat UI이거나 얇은 inference router에 가까웠다. Perplexity는 이번에 execution layer 자체를 상품화하려 한다. 이는 실제 agent system이 실패하는 지점이 raw generation보다 orchestration에 더 자주 있기 때문이다. planning, retrieval, tool invocation, fallback, 추가 step 필요 여부 판단이 실제 운영 난이도를 결정한다.

Perplexity는 동시에 preset이라는 형태로 자사 튜닝 결과도 제품화하고 있다. 회사는 preset이 system prompt, tool set, cost profile을 미리 조합해 quick lookup, balanced research, deeper multi-source analysis 같은 workload에 맞춘 구성을 제공한다고 말한다. 이 구성이 실제로 잘 작동한다면, 작은 팀은 agent stack 전체를 직접 구축하기보다 실행 런타임을 바로 구매하는 쪽으로 움직일 수 있다. 더 넓게 보면 Perplexity는 consumer answer product를 넘어 search-heavy agent workflow의 infrastructure layer로 이동하고 있다.

출처: Perplexity blog · Perplexity docs