API de agente: Un entorno de ejecución administrado para flujos de trabajo de agentes

Hoy lanzamos la API de agente de Perplexity, un entorno de ejecución administrado para crear flujos de trabajo de agentes con búsqueda integrada, ejecución de herramientas y orquestación de múltiples modelos.

Reemplaza un enrutador de modelos, una capa de búsqueda, un proveedor de incrustaciones, un servicio de entorno aislado y una pila de monitoreo con un solo punto de integración.

El bucle de agentes como un modelo de computación

Una CPU convencional ejecuta un ciclo determinista: busca una instrucción, la decodifica, la ejecuta y almacena el resultado. El contador de programa avanza. El procesador nunca decide qué hacer.

La API de agente implementa un modelo de computación diferente. El procesador es un modelo de lenguaje de vanguardia. Recibe un objetivo y determina cómo lograrlo. Desglosa ese objetivo en un plan, selecciona qué herramientas usar de su conjunto de herramientas disponible, ejecuta, observa los resultados, evalúa si se cumple el objetivo e iteraciones. La ventana de contexto sirve como registros. El razonamiento y la orquestación sirven como planificador.

Considera prepararte para una llamada de ventas con un cliente potencial con el que has hablado un par de veces. Envías una sola solicitud a la API de agente con tres herramientas: una para buscar en tu CRM interno, web_search y fetch_url. El modelo llama primero a tu herramienta de CRM, recuperando contexto de conversaciones pasadas. Luego llama a web_search para encontrar noticias recientes e inteligencia competitiva, devolviendo varias páginas relevantes. Decide que dos de esas páginas justifican una lectura más profunda y llama a fetch_url en cada una. En tres pasos, el modelo ha ensamblado un historial interno, un amplio contexto web y detalles de página completa en una sola respuesta fundamentada. Ese es el bucle de agentes.

Orquestación del bucle de agentes completo

Es importante distinguir la API de agente de los servicios de enrutamiento de modelos. La API de agente es un entorno de ejecución administrado que orquesta el bucle de agentes completo: recuperación, ejecución de herramientas, razonamiento y respaldo de múltiples modelos, y cualquier herramienta personalizada a la que le des acceso. Reemplaza un enrutador de modelos, una capa de búsqueda, un proveedor de incrustaciones, un servicio de entorno aislado y una pila de monitoreo con un solo punto de entrada, cuenta y clave de API.

La API es agnóstica respecto a los modelos de todos los proveedores de modelos de vanguardia. Para aplicaciones de alta disponibilidad, la API admite cadenas de respaldo de modelos: especifica varios modelos y la API intenta automáticamente con el siguiente si uno no está disponible. Esto garantiza una disponibilidad cercana al 100 %.

Herramientas potentes e integradas

Hay dos herramientas integradas disponibles: web_search y fetch_url. web_search admite filtrado de dominios (lista de permitidos y lista de bloqueados, hasta 20 dominios), filtrado de recencia, filtrado por intervalo de fechas, filtrado de idiomas y presupuestos de contenido configurables por página. fetch_url recupera y extrae el contenido completo de la página de URL específicas.

Más allá de las herramientas integradas, las funciones personalizadas permiten a los desarrolladores conectar el agente a sus propios backends, bases de datos y APIs.

Preajustes de modelos de vanguardia optimizados continuamente

Crear una configuración de agente eficaz desde cero requiere elegir el modelo correcto, calibrar la profundidad del razonamiento, seleccionar herramientas y ajustar los presupuestos de tokens. Perplexity hace esto continuamente para sus propios productos, respaldado por un equipo de evaluación interno que compara las configuraciones con cargas de trabajo reales.

Los preajustes comparten esa experiencia. Cada preajuste es una configuración completamente transparente y preconfigurada optimizada para un caso de uso específico: búsquedas fácticas rápidas, investigación equilibrada, análisis profundo de múltiples fuentes e investigación de nivel institucional. Publicamos el aviso del sistema, las herramientas y el perfil de costo recomendados para cada uno. A medida que evoluciona el panorama de modelos, actualizamos las configuraciones subyacentes para que el preajuste siempre refleje el estado del arte actual a un costo predecible. Todos los parámetros de preajuste se pueden anular: los desarrolladores pueden usar un preajuste como punto de partida y ajustar el modelo, las herramientas, el recuento de pasos o los presupuestos de tokens en una sola solicitud.

Investigación profunda 2.0, disponible a través del preajuste advanced-deep-research, es el mismo motor de razonamiento de varios pasos que impulsa el producto para consumidores de Perplexity. Realiza decenas de búsquedas por consulta, lee cientos de documentos de origen y refina iterativamente su análisis. El rendimiento en DRACO, ResearchRubrics de Scale AI y DeepSearchQA de Google DeepMind se detalla en nuestra publicación de evaluación comparativa de DRACO.

La API de agente ya está disponible. La documentación y las guías de inicio rápido se encuentran en docs.perplexity.ai