Как Perplexity научила людей и ИИ-агентов работать в одной папке

Perplexity раскрыла устройство Projects в агенте Computer — общих рабочих пространств, где люди и ИИ-агенты месяцами правят одни и те же файлы. Под каждым проектом лежит Git-репозиторий, поэтому любая правка агента остаётся в истории с автором и её можно откатить.

Летом Perplexity заменила Spaces в своём агенте Computer на Projects. Это общие проекты для команды и её агентов, рассчитанные на задачи длиной в недели и месяцы. 12 октября инженеры компании показали, как они устроены изнутри. Разбор написан для разработчиков, но отвечает на вопросы любого, кто пускает ИИ править общие документы.

Зачем Perplexity общая файловая система для людей и агентов

Представьте проект, в котором работают три человека, и у каждого свои агенты. Один собирает рыночную сводку, второй правит таблицу с цифрами, третий переписывает отчёт по свежим данным. Через неделю кто-то возвращается в проект и хочет понять, что изменилось с его последнего визита и чья это правка.

Под такой сценарий Perplexity сформулировала три требования к Projects:

Сохранность. Результат живёт дольше конкретной сессии агента и его песочницы.
Параллельность. Несколько людей и агентов правят проект одновременно и не затирают работу друг друга.
Прослеживаемость. Видна история изменений, понятно, кто и что менял, любую правку можно откатить.

Git — система контроля версий, в которой программисты хранят код. Каждое изменение записывается отдельным снимком, коммитом, с автором и временем, поэтому всегда можно посмотреть историю и вернуться к прошлой версии.

Программисты узнают здесь обычную командную разработку. Perplexity и сама сравнивает Projects с площадкой вроде GitHub, только построенной для людей и агентов.

Каждый проект в Perplexity Computer — это Git-репозиторий

Песочница — изолированная среда, в которой агент выполняет код и работает с файлами, не затрагивая другие системы.

Под каждым проектом Computer лежит собственный Git-репозиторий. Агент работает в изолированной песочнице на внутренней платформе Perplexity под названием SPACE, держит там локальную копию проекта и отправляет изменения на сервер коммитами. Репозитории хранятся в облаке AWS S3.

Песочницы одноразовые. Если одна из них падает, проект не страдает, теряется только то, что агент не успел отправить. Работа агента в итоге переживает самого агента. Сессия закончилась, песочница удалена, а правки остались в истории проекта с отметкой, кто их сделал.

Что Perplexity делает, когда два агента правят проект одновременно

Два агента взяли одну версию проекта, каждый что-то поменял, первый уже отправил результат. Что делать второму?

Perplexity решает это так же, как команды разработчиков. Сервер видит, что правка второго агента построена на устаревшей версии, и возвращает отказ. Агент подтягивает свежее состояние проекта, переносит свои изменения поверх него и отправляет снова. Молча чужую работу никто не перезаписывает.

По данным Perplexity, на реальных задачах так отклоняется меньше 2% отправок. Медианная задержка отправки составляет меньше 1,7 секунды, у 99 отправок из 100 она укладывается в 8 секунд.

Агент Perplexity не скачивает проект целиком

Проекты разрастаются за счёт PDF, презентаций и таблиц, поэтому Perplexity загружает файлы лениво. Большие и бинарные файлы приходят к агенту маленькими указателями с размером, и агент сам решает, нужен ли ему оригинал. У PDF сначала читается извлечённый текст, сам документ обычно не требуется.

Команда пробовала и очевидный путь — подключить проект как виртуальный диск через FUSE (механизм, который показывает удалённое хранилище как обычную папку). На операциях с файлами такой диск оказался примерно в 400 раз медленнее локальных файлов, и от него отказались. Сейчас подключение агента к уже подготовленной копии проекта занимает около 2,9 секунды, холодный старт длится около 8 секунд.

Есть и компромисс, о котором Perplexity говорит вскользь. Когда коммитов становится слишком много, старая история сворачивается в один стартовый снимок, а свежие правки переигрываются поверх него. Порог в статье не назван. Судя по описанию, вернуться к любой промежуточной версии из далёкого прошлого не выйдет, доступно только то, что осталось после сжатия.

Поиск по проекту Perplexity доверила агенту с grep

Семантический поиск — поиск по смыслу. Документы заранее режут на фрагменты и переводят в числовые векторы, а запрос сопоставляют с ними по близости значения, даже если слова не совпадают. На этом построено большинство систем RAG.

Привычная схема для чат-ботов с документами опирается на семантический поиск, и Perplexity от неё отказалась. Агенты в Projects изучают файлы стандартными инструментами программиста. Они листают папки, ищут нужные слова через grep (утилиту поиска текста в файлах) и читают фрагменты. Так же устроен и Search в Computer. Агент-исследователь прочёсывает проект и отдаёт выдержки модели, которая отвечает пользователю.

Компания сравнила подходы на 150 вопросах по одному финансовому документу. Агент-исследователь находил нужный документ с результатом 0,867 и отвечал правильно с результатом 0,627. Семантический поиск по индексу набрал около 0,39 и 0,37. По подсчётам Perplexity, это примерно вдвое лучше по поиску, в 1,7 раза лучше по ответам и на четверть быстрее.

Цифры стоит читать с поправкой. Тест внутренний, документ один, вопросов полторы сотни, и все они финансовые. Делать по таким данным выводы обо всём семантическом поиске рано, но для рабочих папок проекта, где важны точные названия, цифры и формулировки, подход «искать как человек с терминалом» выглядит разумно.

Brain хранит память агентов по тем же правилам

На той же инфраструктуре работает Brain, память Perplexity Computer. Это база знаний, которую агенты пополняют между задачами, в отдельных репозиториях со своей историей и правилами доступа. Фоновые агенты обновляют её страницы обычными коммитами, а люди и другие агенты могут эти страницы читать и править.

В совместных проектах Perplexity разводит общее и личное. Файлы, контекст проекта и навыки команда видит одинаково. Личная память и подключённые аккаунты остаются за каждым участником, и приглашение в проект доступа к ним не даёт. Каждая задача выполняется с учётными данными того, кто её запустил.

Projects открыты только подписчикам Perplexity Computer

Projects работают внутри Perplexity Computer, а сам Computer доступен на платных тарифах Pro и Max, на бесплатном его нет. В Max входит ежемесячный пакет кредитов на агентные задачи, на Pro их заметно меньше, а длинные задачи расходуют кредиты быстро.

Проекты открываются в веб-версии, мобильных приложениях и настольном приложении для Mac и Windows. Старые Spaces перенесены в Projects автоматически, вместе с тредами и файлами. Команды в Slack и Microsoft Teams могут привязать канал к проекту командой /project и запускать задачи прямо оттуда.

Агенту, которому доверили файлы, нужна история правок

Разбор Perplexity полезен и тем, кто никогда не откроет Computer. С агентами удобно работать так же, как программисты работают с кодом, где у каждой правки есть автор, а откат не требует бэкапа.

Если вы уже пускаете ИИ править тексты сайта, таблицы или базу товаров, проверьте, есть ли у вас история версий и видно ли в ней, какие правки сделал агент. Без неё первая неудачная массовая правка превращается в долгий ручной разбор.

Слабое место самого разбора в том, что он написан глазами инженеров. Метрики задержек и бенчмарк поиска в нём есть, а вот как история правок выглядит для обычного участника проекта и насколько далеко можно откатиться после сжатия истории, Perplexity не показывает. Это и стоит проверить первым делом, прежде чем переносить в Projects командную работу.