도구는 LLM API 내부가 아니라 코드에서 호출되어야 한다는 사실을 우리는 서서히 깨닫고 있습니다
요약
LLM API 내부의 함수 호출 방식 대신, 코드에서 직접 검색 스택을 호출하는 'Search as Code' 아키텍처를 소개합니다. Perplexity Agent API에 적용되어 AI 에이전트의 검색 효율을 높이는 새로운 방식을 제안합니다.
핵심 포인트
- 도구 호출을 LLM API 내부가 아닌 코드 레벨에서 수행
- Search as Code라는 새로운 에이전트 검색 아키텍처 도입
- 함수 호출 반복 대신 Python 코드로 검색 스택 직접 제어
- Perplexity Agent API의 기본 설정으로 적용됨
우리는 도구(tools)가 LLM API 내부가 아니라 코드(code)에서 호출되어야 한다는 사실을 서서히 깨닫고 있습니다.
AI 에이전트(AI agents)를 위한 새로운 검색 아키텍처인 Search as Code를 소개합니다.
이 방식은 함수 호출(function calls)을 하나씩 반복하는 대신, 우리의 검색 스택(search stack)을 직접 호출하는 Python 코드를 작성합니다.
Perplexity Agent API에서 사용 가능하며, 현재 Computer의 기본 설정으로 적용되었습니다. https:// research.perplexity.ai/articles/rethi
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