Perplexity 为基于项目的 AI 工作流引入了 Labs 实验室

Perplexity 为 Pro 用户发布了一项新功能Labs，旨在支持问答之外的更复杂任务。这一更新标志着从基于搜索的交互向由生成式人工智能驱动的结构化、多步骤工作流程的转变。

Perplexity Labs 使用户能够在一个界面内执行各种任务，包括生成报告、分析数据、编写和执行代码以及构建轻量级的 Web 应用程序。用户可以通过网络和移动平台上的新模式选择器访问 Labs，桌面支持也即将推出。

虽然 Perplexity Search 专注于简洁的答案，Research（以前的 Deep Research）提供了更深入的综合信息，但 Labs 是为需要成品输出的用户设计的。这些工具可以包括格式化的电子表格、可视化、交互式仪表板和基本的 Web 工具。

每个 Labs 都包括一个 Assets 标签页，用户可以在其中查看或下载所有生成的材料，包括图表、图像、CSV 文件和代码文件。一些 Labs 还支持一个 App 标签页，可以直接在项目环境中渲染基本的 Web 应用程序。

根据Perplexity 的首席执行官和联合创始人 Aravind Srinivas 的说法：

引入 Perplexity Labs：这是在 Perplexity 上进行搜索的新方式，用于处理更复杂的任务，如构建交易策略、仪表板、房地产研究的无头浏览任务、构建小型 Web 应用程序、故事板以及生成资产目录。

实际上，Labs 自动化结合了原本需要多个软件工具和大量手动输入的任务。这对于涉及结构化研究、数据处理或原型制作的任务尤其重要。

最初的反馈强调了该平台的速度和上下文的准确性。Sundararajan Anandan分享道：

我最近尝试了 Perplexity Labs，它是一个游戏规则的改变者。曾经需要数小时手动研究和格式化的任务，在不到 10 分钟的时间内就被提炼成了清晰、可操作的洞察。尽管仍处于早期阶段，平台还需要时间来成熟，但初步体验确实令人印象深刻。

然而，一些早期用户指出了需要改进的地方。特别是，在初始生成后的后续交互和代码修订目前是有限的。正如一位 Reddit 用户评论的那样：

Labs 最大的问题是它不能很好地处理后续工作。它基本上要求你成为一个一次性的忍者。

该公司还宣布，它正在进行术语的标准化，将“Deep Research”更名为简单的“Research”，以澄清三种模式之间的区别：Search、Research 和 Labs。

Perplexity Labs 现已上线，并向所有 Pro 用户开放。通过平台的Gallery项目可以找到额外的示例和用例，这些用例旨在帮助用户开始处理实际任务。

原文链接：

https://www.infoq.com/news/2025/06/perplexity-labs/