퍼플렉시티(Perplexity)가 AI 에이전트의 검색 방식을 근본적으로 바꾸는 ‘Search as Code(SaC)’ 아키텍처를 공개했다. 기존 방식이 고정된 검색 API를 호출해 결과 목록을 받아 처리하는 단순 반복 구조였다면, SaC에서는 에이전트 모델이 파이썬(Python) 코드를 직접 작성해 검색 파이프라인 전체를 설계하고 실행한다. 코드는 보안 샌드박스(sandbox) 안에서 실행되며, 퍼플렉시티의 에이전트 검색 SDK(소프트웨어 개발 도구 모음)가 검색·필터링·중복 제거·재순위 지정 같은 기본 연산을 함수 단위로 제공한다.
이 구조가 가져오는 실질적 이점은 컨텍스트 창(context window) 효율에 있다. 기존 파이프라인은 검색 결과 전체를 모델의 작업 메모리에 쌓기 때문에 불필요한 정보가 다수 포함된다. SaC에서는 에이전트가 필터링 로직을 코드로 직접 구현하므로 관련 정보만 남겨 컨텍스트를 간결하게 유지할 수 있다. 퍼플렉시티가 이를 검증하기 위해 활용한 사례는 2023~2025년 사이 공개된 소프트웨어 보안 취약점(CVE) 200건 추적 작업이다. 에이전트는 벤더별 보안 공지 형식에 맞춘 병렬 쿼리를 실행하고, 자체적으로 공백을 파악해 후속 쿼리를 보내는 3단계 스크립트를 작성했다. 퍼플렉시티 측은 이 과정에서 기존 파이프라인 대비 토큰 사용량이 85% 감소했다고 밝혔다.
퍼플렉시티는 자체 발표 자료에서 SaC가 오픈AI(OpenAI) Responses API, 앤트로픽(Anthropic) Managed Agents를 포함한 경쟁 시스템 대비 5개 벤치마크 중 4개에서 앞선 결과를 거뒀다고 주장했다. 다만 퍼플렉시티 자체 벤치마크 ‘WANDR’를 포함한 자사 발표 수치는 독립적 검증이 이뤄지지 않은 만큼 그대로 받아들이기보다 참고 수준으로 해석하는 것이 적절하다. SaC는 현재 퍼플렉시티 컴퓨터(Perplexity Computer)와 에이전트 API(Agent API)를 통해 순차적으로 배포되고 있다. 코드를 에이전트의 기본 작업 방식으로 활용하는 흐름은 퍼플렉시티뿐 아니라 AI 에이전트 연구 전반에서 부상하고 있으며, 샌드박스 실행 환경과 검증 메커니즘이 자율 시스템의 새로운 핵심 인프라로 자리 잡아가고 있다는 분석도 나온다.
