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Perplexity Labs 如何提升 AI 工具的功能,使其不僅僅是搜尋助手?

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Perplexity Labs 如何提升 AI 工具功能

Perplexity Labs 是 Perplexity AI 於 2025 年 5 月推出的一項新功能,旨在將 AI 工具從單純的搜尋助手轉型為能夠自主完成複雜專案的智慧協作夥伴。與傳統的 Perplexity 搜尋功能不同,Labs 專注於處理耗時更長、步驟更多、跨領域的專案,執行時間可能超過 10 分鐘。這使得使用者能夠擁有一個專業團隊,將構想轉化為實際可交付的成果,例如市場研究報告或互動式網頁應用程式。

Perplexity Labs 的核心技術

Perplexity Labs 採用了先進的多代理系統(Multi-Agent System)架構,由多個具有明確職責的 AI 子代理組成。這些代理包括:任務規劃代理(負責分解複雜任務並制定執行計畫)、網路搜尋代理(執行深度網頁瀏覽和資訊檢索)、程式碼生成代理(撰寫和執行 Python、SQL、JavaScript 等程式碼)、資料視覺化代理(創建圖表、儀表板和視覺化內容),以及報告整合代理(彙整所有結果並產出最終成果)。這種分工協作的架構模擬了一個由多位專業成員組成的數位團隊,能夠自動處理並交付成果。

Perplexity 三種模式的比較

Perplexity 提供三種模式:Search(搜尋)、Research(研究)和 Labs(實驗室)。Search 模式適用於快速取得單一答案,支援即時網頁抓取,適合日常資訊查詢和短期問題解決。Research 模式則適用於深入探討主題、整理來源、形成分析結論,適合學術研究、報告撰寫和業界分析。而 Labs 模式從問題定義到實際產出,支援程式與視覺化工具,適用於專案開發、資料整合和互動式成果展示。Labs 模式的核心優勢在於其能夠執行複雜、多步驟的專案,並將使用者的構想轉化為實際可交付的成果。

你想知道哪些?AI來解答

Perplexity Labs 如何將 AI 工具轉型為智慧協作夥伴?

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Perplexity Labs 的多代理系統架構包含哪些 AI 子代理?

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任務規劃代理在 Perplexity Labs 中負責什麼?

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程式碼生成代理支援哪些程式語言?

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Perplexity 的 Search、Research 和 Labs 模式分別適用於哪些場景?

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