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Herramienta de IA

Revisión de Search as Code (SaC)

Una nueva arquitectura de búsqueda para agentes de IA que genera código Python para componer directamente primitivas de búsqueda, evitando la llamada a herramientas de múltiples turnos.

shipped 2 jun 2026aifreemium
aiproduct-hunt
Search as Code (SaC) - AI tool for search code. Professional illustration showing core functionality and features.

Por qué importa

1Permite a los modelos de IA generar y ejecutar código Python dentro de un entorno seguro (sandbox) para la recuperación bajo demanda.
2Evita las interfaces tradicionales de llamada a funciones de múltiples turnos para operaciones de búsqueda, mejorando la eficiencia.
3Integrado en los productos Agent API y Computer de Perplexity a partir de junio de 2026.
4Expone los componentes de la pila de búsqueda como primitivas programables atómicas dentro de un SDK.

Stork’s verdict on Search as Code (SaC)

SaC ofrece la programación directa de pipelines de búsqueda para los agentes, pero exige a los desarrolladores que gestionen código personalizado para un control preciso.

Search as Code (SaC) reviewed by Stork AI · stork.ai/es/search-as-code-sac

Especificaciones

Documentación API

API disponible

Sí, API pública

overview

¿Qué es Search as Code (SaC)?

Search as Code (SaC) es una nueva herramienta de arquitectura de búsqueda desarrollada por Perplexity AI que permite a los agentes de IA y a los desarrolladores controlar programáticamente las operaciones de búsqueda. Permite a los modelos generar y ejecutar código Python dentro de un entorno seguro (sandbox), ensamblando pipelines de recuperación personalizados bajo demanda y evitando las interfaces tradicionales de llamada a herramientas de múltiples turnos. Esta arquitectura transforma la forma en que los modelos de IA interactúan con la búsqueda al exponer los componentes de la pila de búsqueda como primitivas programables dentro de un SDK, lo que permite una recuperación de información altamente personalizada y eficiente, adaptada a tareas complejas y de varios pasos. SaC está diseñado para agentes de IA que necesitan completar tareas intrincadas y abiertas durante períodos prolongados, que potencialmente implican cientos o miles de operaciones de recuperación, al permitirles definir e implementar estrategias de búsqueda altamente específicas directamente dentro de sus sistemas.

features

Características Clave de Search as Code (SaC)

Search as Code (SaC) proporciona un conjunto de capacidades diseñadas para dar a los agentes de IA un control granular sobre los procesos de recuperación de información, yendo más allá de los servicios de búsqueda monolíticos.

  • Permite a los modelos generar y ejecutar código Python dentro de un entorno seguro (sandbox).
  • Ensambla pipelines de recuperación personalizados bajo demanda según los requisitos de la tarea.
  • Evita las interfaces tradicionales de llamada a herramientas de múltiples turnos para operaciones de búsqueda.
  • Expone los componentes de la pila de búsqueda como primitivas programables atómicas dentro de un SDK.
  • Proporciona control directo sobre los pasos individuales de búsqueda, incluyendo recuperación, clasificación, filtrado, fanouts y renderizado.
  • Ofrece acceso eficiente al estado intermedio, como listas de candidatos y señales de clasificación.
  • Permite a los agentes diseñar y optimizar pipelines de búsqueda a medida en tiempo real.
  • Soporta ejecución condicional, operaciones asíncronas y paralelismo en flujos de trabajo de búsqueda.

use cases

¿Quién debería usar Search as Code (SaC)?

Search as Code (SaC) está diseñado principalmente para el desarrollo avanzado de agentes de IA y sistemas que requieren una recuperación de información altamente personalizada y dinámica.

  • Agentes de IA: Para construir pipelines de recuperación personalizados para tareas complejas y abiertas que requieren cientos o miles de operaciones de recuperación.
  • Desarrolladores de Sistemas de IA: Para permitir que los modelos de IA programen y controlen directamente la pila de búsqueda, evitando las interfaces de llamada a funciones de múltiples turnos.
  • Investigadores en IA: Para orquestar operaciones de búsqueda a través de código Python generado por modelos para mejorar la eficiencia y capacidad de los agentes de IA en la recuperación de información.

pricing

Precios y Planes de Search as Code (SaC)

Search as Code (SaC) opera bajo un modelo freemium. Los detalles específicos sobre los límites de uso para el nivel gratuito o los precios de las características premium no se detallan públicamente para la arquitectura subyacente en sí, pero está integrado en las ofertas de productos más amplias de Perplexity.

  • Freemium: Acceso a funcionalidades principales con posibles límites de uso o características premium disponibles para su compra dentro de los productos Agent API y Computer de Perplexity.

Herramientas similares

Search as Code (SaC) vs Competidores

Search as Code (SaC) de Perplexity se diferencia al capacitar a los agentes de IA para controlar programáticamente el propio proceso de búsqueda, en lugar de simplemente consumir resultados de búsqueda predefinidos o buscar en bases de código existentes. Este cambio arquitectónico proporciona un nivel de control más profundo en comparación con las API de búsqueda tradicionales y las herramientas de búsqueda de código impulsadas por IA.

1

Exa is a web search engine built from scratch for AI workflows, optimized for relevance, freshness, and semantically-driven results rather than click-based ranking.

Similar to SaC, Exa provides structured, up-to-date information for AI agents and RAG systems, acting as a retrieval layer. While SaC emphasizes programmable primitives for dynamic pipeline assembly, Exa focuses on delivering highly relevant and semantically understood results tailored for AI consumption.

2

Parallel is an AI-native web search and research API designed as infrastructure for AI systems to search, retrieve, verify, and reason over live web information.

Parallel, like SaC, targets AI agents as its primary users, providing a different kind of web infrastructure for AI systems. It aims to go deeper into how AI agents interact with the web, offering a foundational layer for complex reasoning, which aligns with SaC's goal of evolving search to programmable primitives.

3
Cloudflare AI Search

Cloudflare AI Search offers a plug-and-play search primitive with hybrid search capabilities and built-in storage, allowing dynamic instance creation and management via API for agents.

Cloudflare AI Search directly positions itself as a 'search primitive' for agents, enabling developers to dynamically create and manage search instances, which closely mirrors SaC's concept of programmable primitives. It simplifies the infrastructure needed for agents to access and search data, similar to how SaC aims to provide building blocks for agentic search.

4

Brave Search API provides direct, structured API access to its independently built web index, offering flexibility and customization for RAG pipelines and AI systems.

The Brave Search API offers a foundational retrieval API for AI products, emphasizing control over ranking and summarization, and providing structured results. This aligns with SaC's goal of moving beyond monolithic search by offering customizable building blocks, though Brave's focus is on its independent index and structured output rather than the dynamic assembly of search pipelines through code generation.