AI 에이전트가 사용하는 검색은 사람용 검색과 다릅니다. 사람은 검색 결과 목록을 보고 직접 판단하지만, 에이전트는 검색 결과를 다음 행동의 입력으로 삼아야 합니다. 따라서 핵심은 “무엇을 검색했는가”를 넘어 “어떤 절차로 검색하고, 어떤 근거를 다음 단계에 넘겼는가”입니다.
Perplexity가 소개한 Search as Code는 이 관점에 맞춰진 검색 방식입니다. 자연어로 검색을 요청하는 대신, Python 코드로 Perplexity의 검색 스택을 직접 호출합니다. 이 기능은 Perplexity Agent API에서 사용할 수 있으며, Perplexity의 Computer에는 기본값으로 적용됐습니다.
Search as Code를 이해하기 위한 전제
Perplexity는 전통적인 검색 엔진이나 단순 챗봇이라기보다, RAG 기반 답변 엔진에 가깝습니다. RAG는 외부 문서를 먼저 찾고, 그 내용을 언어 모델에 전달해 답변을 생성하는 방식입니다.1
Perplexity의 흐름도 이와 유사합니다. 먼저 문서를 검색하고, 그중 필요한 문단을 선택한 뒤, 언어 모델에 전달해 출처가 포함된 답변을 합성합니다.1 사용자는 답변 안의 인라인 출처를 통해 근거를 직접 확인할 수 있습니다.1
이 구조에서 검색은 단순한 링크 수집이 아닙니다. 어떤 문서를 찾을지, 어느 문단을 쓸지, 어떤 모델에 넘길지까지 답변 품질에 영향을 줍니다. Perplexity가 하루 1,500만 건 이상의 쿼리를 처리한다는 점은, Search as Code가 이러한 검색·선별·출처화 인프라를 에이전트가 더 명시적으로 활용하게 만드는 시도임을 보여줍니다.1
왜 검색을 코드로 다뤄야 하나
에이전트에게 검색은 한 번의 질문이 아니라 작업 흐름입니다. 예를 들어 시장 조사 에이전트라면 최신 뉴스 검색, 특정 도메인 제한, 날짜 조건 적용, 결과 재검색, 요약 생성 같은 단계를 순서대로 실행해야 합니다.
이런 작업은 자연어 지시만으로도 어느 정도 가능하지만, 반복성과 검증 가능성에는 한계가 있습니다. 반면 검색 절차를 코드로 작성하면 조건, 분기, 반복, 후처리 로직을 명시할 수 있습니다. 같은 입력에 대해 어떤 검색 과정을 거쳤는지 추적하기도 쉬워집니다.
Perplexity Search API는 검색 결과를 title, url, snippet 같은 구조화된 형태로 반환할 수 있습니다.2 이는 사람이 읽는 최종 답변보다 에이전트가 다음 단계로 넘기기에 적합합니다. 에이전트는 이 구조화된 결과를 바탕으로 다시 검색하거나, 출처를 비교하거나, 별도의 요약·검증 단계를 실행할 수 있습니다.
Search as Code가 바꾸는 지점
Search as Code의 의미는 단순히 “검색 API를 Python으로 호출한다”에 그치지 않습니다. 검색을 에이전트의 실행 계획 안에 넣는다는 점이 중요합니다.
Perplexity는 단순하지 않은 쿼리에 대해 실시간 웹 검색을 수행하는 구조로 설명됩니다.1 또한 쿼리 복잡도와 구독 등급에 따라 다른 LLM으로 라우팅하는 멀티모델 오케스트레이션 계층을 사용합니다.1 즉 에이전트 입장에서 Search as Code는 검색, 문맥 선택, 모델 호출이 결합된 실행 환경을 코드로 다루는 방식에 가깝습니다.
이 관점에서는 “좋은 검색어를 입력하는 능력”보다 “좋은 검색 절차를 설계하는 능력”이 더 중요해집니다. 어떤 조건으로 검색할지, 결과를 어떻게 좁힐지, 출처를 어떻게 검토할지, 부족한 정보가 있을 때 어떤 추가 검색을 할지까지 설계해야 합니다.
개발자가 얻을 수 있는 실용적 가치
개발자가 주목할 부분은 자동화와 재현성입니다. 검색 조건, 반복 로직, 검증 절차를 코드에 넣으면 에이전트의 리서치 품질을 더 일관되게 관리할 수 있습니다.
특히 AI용 검색에서는 문서 전체를 가져오는 것보다, 문서 안에서 모델에 넘길 섹션과 구간을 잘 고르는 일이 중요합니다. Perplexity도 AI 모델에 제공할 맥락을 정교하게 선택하는 문제를 Search API의 핵심 과제로 설명합니다.3
따라서 Search as Code를 적용할 때는 다음 질문이 중요합니다.
에이전트가 검색해야 할 정보의 범위는 어디까지인가?
검색 결과를 어떤 구조로 받아 다음 단계에 넘길 것인가?
출처 검증이나 재검색 조건을 코드로 어떻게 표현할 것인가?
최종 답변 이전에 어떤 중간 판단 단계를 둘 것인가?
Search as Code는 검색창을 없애는 개념이 아닙니다. 검색을 에이전트가 실행하고 검증할 수 있는 절차로 바꾸는 접근입니다. 앞으로 AI 에이전트를 만들 때는 “어떤 모델을 쓸까”만큼 “검색 절차를 어떻게 설계할까”가 중요해질 것입니다.
1How Perplexity Works in Search: Architecture, Source Selection, and Optimization
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