Perplexity präsentiert "Search as Code", eine neuartige Architektur, bei der KI-Agenten ihre Websuche nicht über fertige APIs aufrufen, sondern selbst als Python-Code programmieren. Das Modell orchestriert dabei Filterung, Deduplizierung und Reranking in einer Sandbox über ein SDK selbstständig. In Perplexitys Benchmarks schlägt dieser Ansatz OpenAI und Anthropic in vier von fünf Tests – bei deutlich geringerem Token-Verbrauch. Das ist bedeutsam, weil es zeigt, wie KI-Agenten effizienter werden, wenn sie nicht an vordefinierte Tools gebunden sind, sondern ihre Problemlösung adaptive gestalten können.
