Agent API: Un entorno de ejecución gestionado para flujos de trabajo de agentes

Hoy lanzamos la Perplexity Agent API, un entorno de ejecución gestionado para crear flujos de trabajo de agentes con búsqueda integrada, ejecución de herramientas y orquestación multimodelo.

Sustituye a un enrutador de modelos, una capa de búsqueda, un proveedor de incrustaciones, un servicio de entorno aislado y una pila de monitorización con un único punto de integración.

El bucle de agentes como modelo computacional

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

La Agent API implementa un modelo computacional diferente. El procesador es un modelo de lenguaje de frontera. Recibe un objetivo y determina cómo alcanzarlo. Descompone ese objetivo en un plan, selecciona qué herramientas utilizar de su conjunto disponible, ejecuta, observa los resultados, evalúa si se ha cumplido el objetivo e itera. La ventana de contexto actúa como registros. El razonamiento y la orquestación sirven como planificador.

Considere la preparación de una llamada de ventas con un cliente potencial con el que ha hablado un par de veces. Usted envía una única solicitud a la Agent API con tres herramientas: una para buscar en su CRM interno, web_search y fetch_url. El modelo llama primero a su herramienta de CRM, recuperando el contexto de conversaciones pasadas. A continuación, llama a web_search para encontrar noticias recientes e inteligencia competitiva, devolviendo varias páginas relevantes. Decide que dos de esas páginas requieren una lectura más profunda y llama a fetch_url en cada una de ellas. En tres pasos, el modelo ha reunido el historial interno, un amplio contexto web y detalles de páginas completas en una única respuesta fundamentada. Ese es el bucle de agentes.

Orquestación del bucle de agentes completo

Es importante distinguir la Agent API de los servicios de enrutamiento de modelos. La Agent API es un entorno de ejecución gestionado que orquesta el bucle de agentes completo: recuperación, ejecución de herramientas, razonamiento y reserva multimodelo, así como cualquier herramienta personalizada a la que le otorgue acceso. Sustituye a un enrutador de modelos, una capa de búsqueda, un proveedor de incrustaciones, un servicio de entorno aislado y una pila de monitorización con un único punto final, cuenta y clave API.

La API es independiente del modelo en todos los proveedores de modelos de frontera. Para aplicaciones de alta disponibilidad, la API admite cadenas de reserva de modelos: especifique varios modelos y la API intentará automáticamente el siguiente si uno no está disponible. Esto garantiza una disponibilidad cercana al 100%.

Herramientas potentes integradas

Hay dos herramientas integradas disponibles: web_search y fetch_url. web_search admite filtrado de dominios (lista de permitidos y lista de excluidos, hasta 20 dominios), filtrado de actualidad, filtrado por rango de fechas, filtrado de idiomas y presupuestos de contenido configurables por página. fetch_url recupera y extrae el contenido completo de la página de URLs 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 frontera 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 evalúa las configuraciones frente a cargas de trabajo reales.

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

Deep Research 2.0, disponible a través del preajuste advanced-deep-research, es el mismo motor de razonamiento de múltiples pasos que impulsa el producto de consumo de Perplexity. Realiza docenas de búsquedas por consulta, lee cientos de documentos fuente y refina iterativamente su análisis. El rendimiento en DRACO, ResearchRubrics de Scale AI y DeepSearchQA de Google DeepMind se detalla en nuestra publicación sobre el benchmark DRACO.

La Agent API está disponible hoy. La documentación y las guías de inicio rápido están en docs.perplexity.ai