本周四，人工智能搜索引擎Perplexity重磅发布新产品Perplexity Labs，这是一款面向专业版用户（20美金/月）的智能Agent工具，为用户提供了更强大的生产力解决方案。
用户可以在搜索框下方一键切换至"实验室模式"，通过该模式可高效生成：专业分析报告、结构化电子表格、交互式网页应用、数据可视化图表等。
Perplexity在官方博客中强调，Perplexity Labs的核心竞争力在于：
- 深度任务处理能力：支持长时间运行和多工具协同调用
- 全栈开发支持：集成代码执行、公式计算等专业工具链
- 智能文档生成：可自动构建包含动态数据的应用程序和文档
通过将网络搜索、Agent能力的深度融合，Perplexity Labs试图重新定义AI搜索的工作范式。
围绕新推出的实验室功能，官方共给出了财务分析、创意写作、商务分析，数据分析四个方向的示例。
在创意写作的示例中：“创作一部黑色风格的科幻电影概念短片，讲述一位 30 岁的女科学家在未来的火星上生活时遭遇灾难的故事。制作 9 个故事板和一个完整的剧本。”
和我们熟悉的Agent工作模式一样，Perplexity Lab会将用户要求拆解为一系列的子任务：通过信息搜索、内容生成、图像生成等多步骤，逐步完成任务。
Perplexity Lab在第一个Tab“实验室”中以图文混排的方式展示了完整的脚本；在第二个Tab“资产”中展示了过程中生成的图片 和 文件。
在数据分析的示例中，“以车队为单位显示 2025 年和 2024 年一级方程式大奖赛排位赛时间。哪些车队速度更快/更慢？为什么？”
Perplexity Labs以图表的方式展示了不同车队的耗时对比，还构建了交互式的网页能够更清楚地查看和比对更多信息。
单从实验室Agent的功能来看，Perplexity Lab其实并不新鲜， 其核心机制与Manus、Flowith等现有方案并无本质差异，均遵循"命令解析→任务分解→工具调用→结果整合"的标准流程来完成最终交付。
然而，当Perplexity将Agent嫁接到搜索框的服务内，就组合成了一个新的概念：
用一个框解决用户的所有问题：从信息的搜集、摘要，再到解决方案的生成和展示。
等等！一个名词如闪电般在我脑海中飞速闪过，仿佛被一枚早在十六年前就抛出的回旋镖精准击中。我不禁脱口而出：这不就是突然2009年百度李彦宏抛出的概念“框计算”么？
用户只要在“搜索框”中输入服务需求，系统就能明确识别这种需求，并将该需求分配给最优的内容资源或应用提供商处理，最终精准高效地返回给用户相匹配的结果。
如上图，是框计算的概念结构，今天正在经历AI驱动的范式变革。
绿色搜索层：从信息检索到智能摘要
传统搜索结果（绿色区块）正在被AI驱动的"摘要+搜索结果"新模式所取代。现代AI系统能够自主完成目标网页的内容解析、关键信息提取和智能汇总，为用户提供经过深度处理的搜索结果，显著提升了信息获取效率。
红色数据层：从第三方集成到智能分析
结构化数据展示（红色区块）领域正在经历重大转型。过往依赖第三方服务商进行数据清洗和提交的模式，正被MCP平台与AI数据分析技术的深度融合所优化。这种变革实现了数据处理的自动化、智能化和实时化。
蓝色应用层：从有限覆盖到长尾满足
交互式应用生态（蓝色区块）展现出更广阔的发展空间。传统模式下，只有大众化需求才能获得第三方开发者关注并形成应用（如微信小程序、百度阿拉丁等）。而AI编程能力的突破性进展，使得系统能够针对每一个长尾需求自动生成定制化的交互式网页和应用，真正实现了"按需开发"的服务模式。
"框计算"，这个十六年前提出的，有点海市蜃楼的概念，在当下AI浪潮里或许正在落地生根，成为现实。
文章来自微信公众号 “ 自视界 “，作者 闫泽华
【开源免费】OWL是一个完全开源免费的通用智能体项目。它可以远程开Ubuntu容器、自动挂载数据、做规划、执行任务，堪称「云端超级打工人」而且做到了开源界GAIA性能天花板，达到了57.7%，超越Huggingface 提出的Open Deep Research 55.15%的表现。
项目地址：GitHub：https://github.com/camel-ai/owl
【开源免费】DeepBI是一款AI原生的数据分析平台。DeepBI充分利用大语言模型的能力来探索、查询、可视化和共享来自任何数据源的数据。用户可以使用DeepBI洞察数据并做出数据驱动的决策。
项目地址：https://github.com/DeepInsight-AI/DeepBI?tab=readme-ov-file
本地安装：https://www.deepbi.com/
【开源免费】airda(Air Data Agent)是面向数据分析的AI智能体，能够理解数据开发和数据分析需求、根据用户需要让数据可视化。
项目地址：https://github.com/hitsz-ids/airda
【开源免费】AutoGPT是一个允许用户创建和运行智能体的（AI Agents）项目。用户创建的智能体能够自动执行各种任务，从而让AI有步骤的去解决实际问题。
项目地址：https://github.com/Significant-Gravitas/AutoGPT
【开源免费】MetaGPT是一个“软件开发公司”的智能体项目，只需要输入一句话的老板需求，MetaGPT即可输出用户故事 / 竞品分析 / 需求 / 数据结构 / APIs / 文件等软件开发的相关内容。MetaGPT内置了各种AI角色，包括产品经理 / 架构师 / 项目经理 / 工程师，MetaGPT提供了一个精心调配的软件公司研发全过程的SOP。
项目地址：https://github.com/geekan/MetaGPT/blob/main/docs/README_CN.md
【开源免费】graphrag是微软推出的RAG项目，与传统的通过 RAG 方法使用向量相似性作为搜索技术不同，GraphRAG是使用知识图谱在推理复杂信息时大幅提高问答性能。
项目地址：https://github.com/microsoft/graphrag
【开源免费】Dify是最早一批实现RAG，Agent，模型管理等一站式AI开发的工具平台，并且项目方一直持续维护。其中在任务编排方面相对领先对手，可以帮助研发实现像字节扣子那样的功能。
项目地址：https://github.com/langgenius/dify
【开源免费】RAGFlow是和Dify类似的开源项目，该项目在大文件解析方面做的更出色，拓展编排方面相对弱一些。
项目地址：https://github.com/infiniflow/ragflow/tree/main
【开源免费】phidata是一个可以实现将数据转化成向量存储，并通过AI实现RAG功能的项目
项目地址：https://github.com/phidatahq/phidata
【开源免费】TaskingAI 是一个提供RAG，Agent，大模型管理等AI项目开发的工具平台，比LangChain更强大的中间件AI平台工具。
项目地址：https://github.com/TaskingAI/TaskingAI
【开源免费】MindSearch是一个模仿人类思考方式的AI搜索引擎框架，其性能可与 Perplexity和ChatGPT-Web相媲美。
项目地址：https://github.com/InternLM/MindSearch
在线使用：https://mindsearch.openxlab.org.cn/
【开源免费】Morphic是一个由AI驱动的搜索引擎。该项目开源免费，搜索结果包含文本，图片，视频等各种AI搜索所需要的必备功能。相对于其他开源AI搜索项目，测试搜索结果最好。
项目地址：https://github.com/miurla/morphic/tree/main
在线使用：https://www.morphic.sh/
