Agent API: управляемая среда для рабочих процессов

Сегодня мы выпускаем Perplexity Agent API — управляемую среду выполнения для создания рабочих процессов с использованием агентов, интегрированным поиском, выполнением инструментов и оркестрацией нескольких моделей.

Она заменяет маршрутизатор моделей, уровень поиска, поставщика эмбеддингов, сервис «песочница» и стек мониторинга единой точкой интеграции.

Агентный цикл как вычислительная модель

Обычный процессор выполняет детерминированный цикл: выборка инструкции, декодирование, выполнение, сохранение результата. Счетчик программы увеличивается. Процессор никогда не принимает решений о том, что делать.

Agent API реализует иную вычислительную модель. Здесь процессором выступает передовая языковая модель. Она получает задачу и определяет способы её достижения. Она декомпозирует эту задачу в план, выбирает подходящие инструменты из доступного набора, выполняет действия, наблюдает за результатами, оценивает выполнение задачи и повторяет цикл. Контекстное окно служит регистрами, а рассуждение и оркестрация — планировщиком.

Представьте подготовку к звонку по продажам с потенциальным клиентом, с которым вы уже общались несколько раз. Вы отправляете один запрос в Agent API, используя три инструмента: поиск по вашей внутренней CRM, web_search и fetch_url. Модель сначала обращается к инструменту CRM, извлекая контекст из прошлых разговоров. Затем она вызывает web_search для поиска свежих новостей и аналитики конкурентов, получая несколько релевантных страниц. Она определяет, что две из этих страниц требуют более глубокого изучения, и применяет fetch_url к каждой. За три шага модель собрала внутреннюю историю, широкий веб-контекст и подробную информацию со страниц в единый обоснованный ответ. Это и есть агентный цикл.

Оркестрация полного агентного цикла

Важно отличать Agent API от сервисов маршрутизации моделей. Agent API — это управляемая среда выполнения, которая оркеструет полный агентный цикл: извлечение данных, выполнение инструментов, рассуждение, резервное переключение между моделями и любые кастомные инструменты, к которым вы предоставляете доступ. Она заменяет маршрутизатор моделей, уровень поиска, поставщика эмбеддингов, сервис «песочница» и стек мониторинга единой точкой доступа, учетной записью и API-ключом.

API не зависит от конкретной языковой модели и работает со всеми передовыми провайдерами. Для высоконагруженных приложений API поддерживает цепочки резервного переключения моделей: вы можете указать несколько моделей, и API автоматически попробует следующую, если одна из них недоступна. Это обеспечивает доступность, близкую к 100%.

Мощные встроенные инструменты

Доступны два встроенных инструмента: web_search и fetch_url. web_search поддерживает фильтрацию по доменам (белые и черные списки, до 20 доменов), фильтрацию по актуальности, диапазону дат, языку и настраиваемые бюджеты контента для каждой страницы. fetch_url извлекает полный контент страниц по указанным URL.

Помимо встроенных инструментов, пользовательские функции позволяют разработчикам подключать агента к собственным бэкендам, базам данных и API.

Постоянно оптимизируемые пресеты передовых моделей

Создание эффективной конфигурации агента с нуля требует выбора правильной модели, калибровки глубины рассуждений, подбора инструментов и настройки токеновых бюджетов. Perplexity делает это постоянно для собственных продуктов при поддержке внутренней группы специалистов, которая проводит бенчмаркинг конфигураций на реальных рабочих нагрузках.

Пресеты позволяют использовать этот опыт. Каждый пресет — это полностью прозрачная, предварительно сконфигурированная настройка для конкретной задачи: быстрый поиск фактов, сбалансированное исследование, глубокий анализ из нескольких источников и исследование профессионального уровня. Мы публикуем рекомендуемый системный промпт, инструменты и профиль затрат для каждого из них. По мере развития ландшафта моделей мы обновляем базовые конфигурации, чтобы пресет всегда соответствовал современному уровню технологий при предсказуемой стоимости. Все параметры пресетов можно переопределить: разработчики могут использовать пресет как отправную точку и настроить модель, инструменты, количество шагов или токеновые бюджеты в рамках одного запроса.

Глубокое исследование 2.0 (Deep Research 2.0), доступное через пресет advanced-deep-research, — это тот же движок многошагового рассуждения, на котором работает потребительский продукт Perplexity. Он выполняет десятки поисковых запросов, читает сотни исходных документов и итеративно уточняет свой анализ. Производительность на DRACO, ResearchRubrics от Scale AI и DeepSearchQA от Google DeepMind подробно описана в нашей статье о бенчмарке DRACO.

Agent API уже доступен. Документация и руководства по быстрому запуску находятся на сайте docs.perplexity.ai