当前，OpenAI、Anthropic和Google等巨头推动模型能力跃迁，从单任务响应转向自主执行复杂工作流，生产力工具越来越强调无缝集成与长时间自治。同时，AI操作形态正从被动查询转向主动代理，结合实时搜索、记忆持久化和工具调用，实现端到端项目管理。
实际的日常AI工具使用中存在一些非常明显的痛点，例如说，如果要写代码，可能会倾向用Claude系列；如果想找网络资源，则可能会倾向使用grok；如果想要深度的资料思考，则会使用Gemini的深度研究。但是如果做的事情都涉及，那么这时候不得不将任务拆分并人为去各个模型完成子任务，
在此背景下，Perplexity于2026年2月25日推出“Perplexity Computer”，标志着AI从单一辅助工具向通用工作者的关键跃进。
与Cowork类的以某个模型为核心的面向办公桌面智能体、OpenClaw这样能够让AI模型打通各个领域的AI智能体都有区别，Perplexity Computer走的是“让多个擅长不同领域的大模型服务于一个需求”这条路，一条“多大模型联合”的路，而不需要使用者面对不同的任务需求（比如说代码、写作、理工思考等）的时候频繁切换不同的模型。
一个系统协调19个AI模型：
完全自主的“计算机”
Perplexity于周二推出了名为"Perplexity Computer"的新产品，这是一个将文件、工具、记忆和多个AI模型整合到统一系统中的产品，能够从头到尾处理完整的项目。
如下为官方发帖的介绍视频。
该产品最初面向Max订阅用户开放，可并行协调19个模型，以Opus作为任务调度器，将每个任务匹配到其最适合的模型，而每个模型都分配执行其最擅长的任务。这标志着该公司迄今为止最雄心勃勃的尝试，旨在将AI转变为其所描述的在云端运行的完全自主的“计算机”。
Perplexity Computer定位为通用数字工作者，旨在将文件、工具、内存和多个AI模型统一到一个云端系统中，实现从研究、设计、编码到部署的全栈项目自治执行。其核心能力在于分解用户目标为任务和子任务，动态生成专化子智能体，并在隔离计算环境中并行运行，支持异步长时操作，能够运行从数小时到数月不等。功能包括智能委托（delegation）、实时搜索、持久记忆和工具集成，每一子智能体可访问真实文件系统、浏览器和API接口，确保高效协作。
与传统AI搜索（如早期Perplexity的聊天界面）或单一代理产品（如Claude Cowork的工具增强）不同，Computer采用模型无关架构，编排19个前沿模型（如Opus 4.6用于核心推理、Gemini用于深度研究、Grok用于快速任务），根据子任务特性动态路由，避免单一模型瓶颈。
这一差异化设计源于模型的垂直化趋势，非通用化而是特定任务优化，因此需要智能编排来实现综合效能。
或替代30000美元彭博终端：
只需要好好构建提示词
了解Perplexity Computer的核心设计思想后，可以明显看到，该功能主要是作为一个AI模型的调控者而存在，而并非是模型功能本身。更直白的说，就是Perplexity Computer正在做的就是充分发挥各个不同模型擅长的部分来完成指定任务。
也就是说，功能好用还是不好用，本质上还是依赖于模型在特定方面够不够强大。基于此，许多业内的影响力人物，以及普通用户都发表了自己的看法。
Stability AI创始人Emad Mostaque认为这一功能将对金融等逻辑密集行业产生重要影响。
AI开发者Savaer发帖对该功能做了一些分析，表示Perplexity Computer并非聊天工具，而是自治系统。
Boldmetrics联合创始人兼CTO，前Sonos工程师Morgan发帖赞扬其，称他已经能够一键生成全栈基金工作流，价值超过每年30000美元的Bloomberg终端。
帖子后续中，Morgan也分享了其使用经验，非常重要的一点，就是提出核心想法并给出提示词。
也有网友评论说如果实现端到端研究-设计-编码-部署，将加速原型开发，提升迭代速度，这非常适合小团队构建。
当然也有人对此表示了悲观的态度，例如说现任limitlessFT AI专家，前Coinbase和ConsenSys工程师Ejaaz发帖称，该功能并不具备硬性的技术护城河，因为这个功能需要Claude和ChatGPT才能运作，而并非硬性依赖Perplexity。
也有网友支持这类观点，表示Perplexity的这个功能其实还是强依赖现有的模型，因此如果有需要的话，创建一款比这个功能更加垂直、更优秀的版本是相当容易的，因此这很难长期主导AI竞赛。
从各种各样、各种特定领域专用的的AI助手层出不穷，到前阵子OpenClaw刷屏霸榜，以及最近OpenAI、Anthropic还有Google的各种工具整合以及检索增强动作，可以明显看出，AI当前的瓶颈不只是在于模型本身的强度和性能，还有就是关于AI模型的“如何使用”。
而Perplexity Computer的推出则标志着AI战略从模型竞争到应用生态竞争的这一过程更加白热化，其核心在于解决大模型的碎片化痛点，也就是在一个端口来尝试调用多个不同模型的特长能力。
Perplexity Computer就正在尝试解决这个问题，一个单一模型在复杂任务中的局限性问题，通过动态编排19个专项模型（如Opus用于推理、Gemini用于研究）实现功能整合，允许系统在持久内存和工具环境中自适应各类任务。
当前的AI工具进化趋势下，Agent的浪潮推动人机交互从指令形式转向目标导向。作为工具形态的进化，历史上的计算机从一个简单的计算器到现如今庞大而复杂的操作系统，AI工具也正在经历类似的跃迁，从单个大模型某个方面尤其擅长的“原子”功能，走向多个大模型集成“分子”系统的转变。
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