Agent API: Кероване середовище виконання для робочих процесів агентів

Сьогодні ми випускаємо Perplexity Agent API — кероване середовище виконання для створення робочих процесів агентів з інтегрованим пошуком, виконанням інструментів та оркеструванням кількох моделей.

Він замінює маршрутизатор моделей, пошуковий шар, постачальника ембедингів, сервіс пісочниці та стек моніторингу єдиною точкою інтеграції.

Цикл агента як обчислювальна модель

Звичайний центральний процесор виконує детермінований цикл: вибирає інструкцію, декодує її, виконує, зберігає результат. Лічильник команд просувається вперед. Процесор ніколи не вирішує, що робити.

Agent API реалізує іншу обчислювальну модель. Процесором є передова мовна модель. Вона отримує мету і визначає, як її досягти. Вона розбиває цю мету на план, вибирає інструменти для використання з доступного набору, виконує їх, спостерігає результати, оцінює, чи досягнуто мети, і виконує ітерації. Вікно контексту слугує регістрами. Міркування та оркестрування слугують планувальником.

Уявіть підготовку до дзвінка з продажів з потенційним клієнтом, з яким ви спілкувалися кілька разів. Ви надсилаєте єдиний запит до Agent API з трьома інструментами: один для пошуку у вашій внутрішній CRM, web_search та fetch_url. Спочатку модель викликає ваш інструмент CRM, отримуючи контекст із минулих розмов. Потім вона викликає web_search, щоб знайти останні новини та конкурентну розвідку, повертаючи кілька релевантних сторінок. Вона вирішує, що дві з цих сторінок вимагають глибшого читання, і викликає fetch_url для кожної з них. За три кроки модель зібрала внутрішню історію, широкий контекст з веб та деталі повної сторінки в єдину обґрунтовану відповідь. Це і є цикл агента.

Оркестрування повного циклу агента

Важливо відрізняти Agent API від сервісів маршрутизації моделей. Agent API — це кероване середовище виконання, яке оркеструє повний цикл агента: пошук, виконання інструментів, міркування та резервне перемикання між кількома моделями, а також будь-які власні інструменти, до яких ви надаєте йому доступ. Він замінює маршрутизатор моделей, пошуковий шар, постачальника ембедингів, сервіс пісочниці та стек моніторингу єдиною кінцевою точкою, обліковим записом та ключем API.

API не залежить від моделей і працює з усіма постачальниками передових моделей. Для додатків з високою доступністю API підтримує ланцюжки резервного перемикання моделей: вкажіть кілька моделей, і API автоматично спробує наступну, якщо одна з них недоступна. Це забезпечує майже 100% доступність.

Потужні вбудовані інструменти

Доступні два вбудовані інструменти: web_search та fetch_url. web_search підтримує фільтрацію за доменами (списки дозволених і заблокованих, до 20 доменів), фільтрацію за свіжістю, діапазоном дат, мовою та налаштовувані бюджети контенту на сторінку. fetch_url отримує та витягує вміст повної сторінки з конкретних URL-адрес.

Окрім вбудованих інструментів, власні функції дозволяють розробникам підключати агента до власних серверних частин, баз даних та API.

Безперервно оптимізовані пресети передових моделей

Створення ефективної конфігурації агента з нуля вимагає вибору правильної моделі, калібрування глибини міркувань, вибору інструментів та налаштування бюджетів токенів. Perplexity робить це постійно для власних продуктів за підтримки власної команди оцінювання, яка порівнює конфігурації з реальними робочими навантаженнями.

Пресети поділяються цим досвідом. Кожен пресет — це повністю прозоре, попередньо налаштоване середовище, оптимізоване для конкретного сценарію використання: швидкий пошук фактів, збалансовані дослідження, глибокий аналіз з кількох джерел та дослідження інституційного рівня. Ми публікуємо рекомендований системний промпт, інструменти та профіль витрат для кожного з них. У міру розвитку ландшафту моделей ми оновлюємо базові конфігурації, щоб пресет завжди відображав поточний передовий рівень технологій за передбачуваною ціною. Усі параметри пресетів можна перевизначити: розробники можуть використовувати пресет як відправну точку та налаштовувати модель, інструменти, кількість кроків або бюджети токенів в одному запиті.

Глибоке дослідження 2.0, доступне через пресет advanced-deep-research, — це той самий багатокроковий механізм міркувань, який живить споживчий продукт Perplexity. Він виконує десятки пошукових запитів на один запит, читає сотні вихідних документів та ітеративно вдосконалює свій аналіз. Продуктивність на DRACO, ResearchRubrics від Scale AI та DeepSearchQA від Google DeepMind детально описана в нашій публікації про бенчмарк DRACO.

Agent API доступний уже сьогодні. Документація та посібники для швидкого старту знаходяться на сайті docs.perplexity.ai