Search as Code

Search as Code

검색을 코드 생성으로 재해석함.. 어떤건지 봅시다.

Perplexity가 이번에 공개했는데, 에이전트가 검색을 수행하는 방식을 근본적으로 바꾸려는 시도.

기존에는 모델이 한 번에 하나의 도구를 호출하고, 결과를 보고 다음 호출을 결정하는 반복적인 루프를 반복했죠.

이 방식은 지연이 크고, 컨텍스트가 쉽게 오염되며, 복잡한 검색 로직을 만들기 어려웠습니다.

Search as Code는 이 과정을 좀 다르게 하네요.

모델이 직접 Python 코드를 작성해서 Perplexity의 검색 스택을 호출하는 것.

병렬로 여러 쿼리를 날리고, 결과를 필터링/중복 제거/조인한 뒤에야 모델의 컨텍스트로 들어오게 할 수 있죠.

한 번의 코드 생성으로 복잡한 검색 전략 전체를 정의하는 셈..

이 접근은 특히 깊이 있는 리서치 작업에서 강점을 보인다고 하는군요.

만약 Search as Code처럼 모델이 검색 전략 자체를 코드로 작성하게 되면, 에이전트의 역할이 단순한 도구 사용자에서 검색 계획자이면서도.. 오케스트레이터가 되는 듯한 느낌적인 느낌.

이런 방향이 자리 잡는다면 앞으로 에이전트는 더 명시적이고 검증 가능한 검색 흐름을 만들 수 있게 될지도 모르겠네요.

💬 Aravind Srinivas 의미있는 코멘트..

"저희는 검색을 단순한 웹 페이지 크롤링.. fetch 기능으로 쓰는 것에서 벗어나, 코드 생성 방식의 검색으로 전환하고 있습니다. 에이전트 하네스 내부에서 코드를 직접 실행해 대부분의 지식 업무를 처리하는 미래 환경에 대비하기 위함입니다.

이렇게 방식을 바꾸면 여러 단계로 이루어진 프리미티브를 훨씬 더 자연스럽게 조합할 수 있습니다.

또한 에이전트 하네스의 변경 사항에 유연하게 대응할 수 있을 뿐만 아니라, 차세대 프론티어 모델에서 반드시 일어날 코드 생성 능력의 향상에 따른 이점도 그대로 누릴 수 있습니다."