2026年6月8日，AI搜索企业Perplexity正式推出名为“搜索即代码”（简称SaC）的全新搜索架构，替代传统僵化的整体式搜索API，允许AI智能体通过编写Python代码动态构建自定义搜索流程，解决复杂研究任务下多轮搜索效率低、上下文窗口被冗余信息挤占的痛点，大幅提升AI智能体的信息获取精度与运行效率。
诞生近30年的搜索引擎，从一开始就是为人类用户的浏览习惯设计：输入关键词，返回按权重排序的蓝色链接列表，用户自行筛选需要的信息。但当使用信息的主体从人变成AI智能体时，这套沿用了数十年的模式反而成了效率瓶颈。
当前AI智能体已经被广泛应用于学术文献综述、行业深度调研、多源数据交叉验证等复杂任务，但传统搜索API只能返回打包好的整体结果，智能体要获取精准信息只能反复调整关键词、多次调用接口，不仅耗时久，大量无关的冗余信息还会挤占宝贵的上下文窗口，甚至导致模型推理出现偏差。不少面向企业服务的Agent开发者坦言，搜索环节占用的算力已经占到智能体总运行成本的40%以上，却依然无法保障信息获取的精准度，多次无效调用甚至会导致任务中断。
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