Skip to content
Stork.AIstork.ai
AI Инструмент

Обзор Search as Code (SaC)

Новая архитектура поиска для AI агентов, которая генерирует код на Python для прямого составления поисковых примитивов, минуя многоэтапные вызовы инструментов.

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

Почему это важно

1Позволяет AI моделям генерировать и выполнять код на Python в безопасной песочнице для извлечения информации по запросу.
2Обходит традиционные многоэтапные интерфейсы вызова функций для поисковых операций, повышая эффективность.
3Интегрирован в продукты Perplexity Agent API и Perplexity Computer по состоянию на июнь 2026 года.
4Предоставляет компоненты поискового стека как атомарные программируемые примитивы в рамках SDK.

Stork’s verdict on Search as Code (SaC)

SaC предлагает прямое программирование поисковых конвейеров для агентов, но требует от разработчиков управления пользовательским кодом для точного контроля.

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

Характеристики

Документация API

Посмотреть документацию →

Доступность API

Да, публичный API

overview

Что такое Search as Code (SaC)?

Search as Code (SaC) — это новый инструмент архитектуры поиска, разработанный Perplexity AI, который позволяет AI агентам и разработчикам программно управлять поисковыми операциями. Он позволяет моделям генерировать и выполнять код на Python в безопасной песочнице, собирая индивидуальные конвейеры извлечения информации по запросу и минуя традиционные многоэтапные интерфейсы вызова инструментов. Эта архитектура преобразует взаимодействие AI моделей с поиском, предоставляя компоненты поискового стека в виде программируемых примитивов в рамках SDK, что обеспечивает высоконастраиваемое и эффективное извлечение информации, адаптированное для сложных, многоэтапных задач. SaC разработан для AI агентов, которым необходимо выполнять сложные, открытые задачи в течение длительных периодов, потенциально включающих сотни или тысячи операций извлечения, позволяя им определять и реализовывать высокоспецифичные стратегии поиска непосредственно в своих системах.

features

Ключевые особенности Search as Code (SaC)

Search as Code (SaC) предоставляет набор возможностей, разработанных для обеспечения AI агентам детального контроля над процессами извлечения информации, выходя за рамки монолитных поисковых сервисов.

  • Позволяет моделям генерировать и выполнять код на Python в безопасной песочнице.
  • Собирает индивидуальные конвейеры извлечения информации по запросу на основе требований задачи.
  • Обходит традиционные многоэтапные интерфейсы вызова инструментов для поисковых операций.
  • Предоставляет компоненты поискового стека как атомарные программируемые примитивы в рамках SDK.
  • Обеспечивает прямой контроль над отдельными этапами поиска, включая извлечение, ранжирование, фильтрацию, разветвления и рендеринг.
  • Предлагает эффективный доступ к промежуточному состоянию, такому как списки кандидатов и сигналы ранжирования.
  • Позволяет агентам проектировать и оптимизировать индивидуальные поисковые конвейеры в процессе выполнения.
  • Поддерживает условное выполнение, асинхронные операции и параллелизм в поисковых рабочих процессах.

use cases

Кому следует использовать Search as Code (SaC)?

Search as Code (SaC) в первую очередь предназначен для разработки продвинутых AI агентов и систем, требующих высоконастраиваемого и динамического извлечения информации.

  • AI Агенты: Для построения индивидуальных конвейеров извлечения информации для сложных, открытых задач, требующих сотен или тысяч операций извлечения.
  • Разработчики AI Систем: Для предоставления AI моделям возможности напрямую программировать и контролировать поисковый стек, минуя многоэтапные интерфейсы вызова функций.
  • Исследователи в области AI: Для организации поисковых операций посредством сгенерированного моделью кода на Python с целью повышения эффективности и возможностей AI агентов в извлечении информации.

pricing

Цены и планы Search as Code (SaC)

Search as Code (SaC) работает по модели freemium. Конкретные детали относительно лимитов использования для бесплатного уровня или ценообразования для премиум-функций не раскрываются публично для самой базовой архитектуры, но она интегрирована в более широкие продуктовые предложения Perplexity.

  • Freemium: Доступ к основным функциям с потенциальными ограничениями использования или премиум-функциями, доступными для покупки в продуктах Perplexity Agent API и Perplexity Computer.

Похожие инструменты

Search as Code (SaC) против конкурентов

Search as Code (SaC) от Perplexity отличается тем, что позволяет AI агентам программно контролировать сам процесс поиска, а не просто потреблять предопределенные результаты поиска или искать в существующих кодовых базах. Этот архитектурный сдвиг обеспечивает более глубокий уровень контроля по сравнению с традиционными поисковыми API и инструментами поиска кода на базе AI.

1
Exa AI Search APIOn StorkCompare

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 AI SearchOn StorkCompare

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 APIOn StorkCompare

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.

Посетить Search as Code (SaC)↗
Контакты
𝕏
X / Twitterx.com/perplexity_ai
in
LinkedInwww.linkedin.com/company/perplexity-ai/
💬
Discorddiscord.gg/perplexity-ai