뉴스 - 원문 기반 요약 필요

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title: "Perplexity, AI가 검색 파이프라인 직접 코딩하는 신기술 공개" description: "뉴스 - 원문 기반 요약 필요" date: 2026-06-08 tags: [ai-news] source: "https://the-decoder.com/perplexitys-search-as-code-lets-ai-models-write-their-own-search-pipelines-instead-of-calling-fixed-apis/" sidebar: order: 0

제목(한글): Perplexity, AI가 검색 파이프라인 직접 코딩하는 신기술 공개 원문 제목(영문): Perplexitys "Search as Code" lets AI models write their own search pipelines instead of calling fixed APIs 원문: Perplexitys "Search as Code" lets AI models write their own search pipelines instead of calling fixed APIs 소스: the-decoder MD 파일: content/2026-06-08/the-decoder-perplexity-039-s-search-as-code-lets-ai-models-wri.md

핵심 내용

Perplexity가 'Search as Code'를 발표했어요. AI 모델이 고정된 검색 API를 호출하는 대신, 파이썬 코드를 직접 짜서 검색 파이프라인을 만드는 방식이에요.

기존 방식은 에이전트가 검색어를 던지면 API가 결과를 돌려주는 루프였거든요. 수백 번 반복될 때마다 검색어만 바꿀 수 있고, 나머지는 블랙박스였어요. Perplexity는 이걸 병목으로 봤어요.

새 구조는 3계층이에요. 모델이 전략을 세우고, 샌드박스에서 코드가 실행되고, Agentic Search SDK가 검색·필터링·중복 제거·재랭킹을 개별 함수로 제공해요.

결과적으로 토큰 사용량이 줄고 검색 정밀도가 올라간다는 게 Perplexity의 주장이에요. AI 에이전트가 검색 엔진을 '쓰는' 게 아니라 '만드는' 시대가 열린 셈이에요.

잡돌쌤의 한마디

검색 파이프라인을 코드로 조합하면 토큰이 줄고 정밀도가 높아져요. AI 에이전트 리서치의 판도가 바뀔 수 있어요.

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출처: Perplexitys "Search as Code" lets AI models write their own search pipelines instead of calling fixed APIs