Search as Code: How Perplexity Is Reinventing Search for the Age of AI Agents

검색창은 AI를 위해 만들어지지 않았다

검색 엔진을 어떻게 사용하는지 생각해 보라. 질문을 입력하고, 결과를 훑고, 링크를 클릭하고, 다음으로 넘어간다. 전체 경험은 당신——눈과 주의력, 판단력을 가진 인간——을 위해 설계되었다.

이제 AI 에이전트를 생각해 보라. 에이전트는 브라우징하지 않는다. 훑지 않는다. 실행한다. 단일 작업에서 현대 AI 에이전트는 몇 분 안에 수백, 수천 건의 검색 작업을 수행해야 할 수 있다——소스를 상호 참조하고, 노이즈를 필터링하고, 시그널을 순위 매기고, 기계적 속도로 결론을 종합한다. (1)

전통적인 검색창은 애초에 이런 용도를 위해 설계되지 않았다. 검색이 있는 것과 AI 에이전트가 필요한 것 사이의 이 격차——바로 Perplexity의 새로운 Search as Code(SaC, 검색即코드) 아키텍처가 메우려는 것이다.

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Search as Code란?

Search as Code는 Perplexity가 2026년에 도입한 새로운 참조 검색 아키텍처다. 핵심 아이디어는 우아하다. 순위가 매겨진 결과를 내놓는 단일 블랙박스 서비스로 검색을 취급하는 대신, SaC는 검색의 개별 구성 요소를 개발자 SDK 내 프로그래밍 가능한 원시 요소로 노출한다.

SaC를 사용하는 AI 에이전트는 검색 엔진을 단순히 호출하지 않는다. 손에 있는 정확한 작업에 맞춘 온디맨드 커스텀 검색 파이프라인을 조립하는 코드를 작성한다. (1)

레스토랑에서 고정 코스를 주문하는 것과 완비된 주방을 갖는 것의 차이처럼 생각하면 된다. 전통적 검색은 고정 메뉴다. Search as Code는 주방이다.

모델은 검색 프로세스의 모든 단계에 대해 직접적이고 세밀한 제어를 얻는다.

• 검색(Retrieval) — 무엇을 어디서 가져올지
• 순위(Ranking) — 결과를 어떻게 점수 매기고 우선순위를 정할지
• 필터링(Filtering) — 무엇을 버릴지
• 팬아웃(Fan-outs) — 검색을 병렬로 어떻게 분기할지
• 렌더링(Rendering) — 모델 소비를 위해 정보를 어떻게 포맷할지
• 검증(Verification) — 발견을 어떻게 상호 확인하고 검증할지 (2)

이 모든 것은 보안 샌드박스 내에서 실행되며, 에이전트는 전체 검색 프로세스를 동적으로 조율하는 Python 코드를 생성한다.

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전통적 검색이 에이전트 요구에 버거워지는 이유

Perplexity 연구팀은 솔직히 말한다. 전통적 검색 파이프라인은 에이전트 시대에 점점 시대에 뒤처지고 있다. 그 이유는 다음과 같다.

고정 파이프라인은 가변 작업을 처리할 수 없다

전통적 검색은 예측 가능한 패턴을 위해 설계되었다. 하나의 쿼리가 들어가면 n개의 순위 결과가 나온다. 레시피를 찾는 인간에게는 훌륭히 작동한다. AI 에이전트가 다음과 같은 작업을 받으면 치명적으로 무너진다.

"지난 90일간 주요 벤더가 공개한 모든 고심각도 CVE를 식별하고, 우리 인프라 스택과 상호 참조해 우선순위가 매겨진 수정 보고서를 작성하라."

이 작업은 단일 검색 호출에 맞지 않는다. 수십 개의 타겟 쿼리, 소스 검증, 중복 제거, 집계——모두 동적으로 조율되어야 한다. (3)

단일 아키텍처는 조합 가능성을 죽인다

현대 AI 시스템은 조합 가능성——블록처럼 모듈형 도구를 맞추는 능력—— 위에 구축된다. 단일 검색 서비스는 이와 정반대다. 한 번에 모든 것을 하고 중간 과정을 전혀 노출하지 않는 거대하고 불투명한 단위다. (1)

중간 상태에 대한 가시성 부재

SaC의 가장 강력한 기능 중 하나는 검색이 진행되는 동안 에이전트에 중간 상태——후보 목록, 순위 시그널, 부분 결과——에 대한 접근을 제공하는 것이다. 전통적 검색은 이 모든 것을 숨긴다. 최종 출력만 얻고 그 외에는 아무것도 없다. 작업 중간에 추론하고 적응해야 하는 에이전트에게 이는 치명적 제약이다. (1)

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아키텍처: SaC는 실제로 어떻게 작동하는가

Perplexity의 Agentic Search SDK가 SaC 뒤의 엔진이다. 가능한 한 원자적 수준에서 검색 구성 요소를 노출해 성능을 희생하지 않고 에이전트에 최대 유연성을 부여한다.

흐름은 다음과 같다.

1. 작업 도착 — 에이전트가 복잡하고 개방형 작업을 받는다
2. 코드 생성 — 프론티어 모델이 커스텀 검색 파이프라인을 정의하는 Python 코드를 생성한다
3. 샌드박스 실행 — 코드가 보안되고 격리된 환경에서 실행된다
4. 원시 요소 조립 — 에이전트가 필요에 따라 검색, 순위, 필터링, 렌더링 단계를 조합한다
5. 실행 중 최적화 — 에이전트가 중간 결과를 모니터링하고 파이프라인을 동적으로 조정한다
6. 컨텍스트 전달 — 가장 관련성 높고 시그널이 강한 정보만 모델에 반환된다 (1)

이는 전통적 검색 API를 셸 스크립트로 감싸는 것과 근본적으로 다르다. Perplexity는 SaC가 단순히 검색 API를 언어 런타임 안에 붙인 것이 아니라고 명확히 밝힌다——에이전트 사용을 위해 검색 스택을 근본부터 재설계한 것이다. (1)

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실제 결과: 숫자가 말한다

SaC는 단순한 이론적 아키텍처가 아니다. Perplexity는 엄격하게 벤치마크했으며, 결과는 눈에 띈다.

공식 벤더 권고에서 200개 이상의 고심각도 CVE 식별을 포함한 테스트 케이스에서:

• SaC는 100% 정확도 달성
• 비SaC 기준 대비 토큰 사용량 85.1% 감소 (3)

더 넓은 벤치마크 스위트 전체에서 SaC는 5개 벤치마크 중 4개에서 다른 에이전트 기반 검색 시스템을 능가했으며, 광범위한 조사 작업을 평가하기 위해 특별히 설계된 새 벤치마크 WANDR에서 가장 큰 격차를 보였다. (2)

효율성 향상은 특히 중요하다. 에이전트형 워크플로에서 토큰 사용량은 비용과 지연 시간으로 직접 전환된다. 85% 감소는 미미한 개선이 아니다——변혁이다.

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더 넓은 "as Code" 운동 속 Search as Code

SaC는 고립되어 존재하지 않는다. 복잡한 시스템을 투명하고, 재현 가능하고, 프로그래밍 가능하게 만드는 오랜 운동의 최신 장이다.

이 모든 것의 공통 주제: 수동적이고 불투명한 인간 주도 프로세스를 버전 관리된, 기계 실행 가능한 로직으로 대체하는 것. (4)

SaC 파이프라인은 코드이므로 Git에 저장하고, PR에서 검토하고, CI/CD 파이프라인에서 테스트하고, 실패 시 롤백할 수 있다. 검색 동작은 소프트웨어 아티팩트가 된다——감사 가능하고, 개선 가능하며, 팀 간 공유 가능하다.

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개발자와 기업에게 의미하는 것

AI 기반 제품을 구축한다면 Search as Code는 당신의 작업에 직접적인 함의를 갖는다.

AI 엔지니어에게

검색 전략을 1급 소프트웨어 구성 요소로 설계할 수 있게 되었다. 디버깅하고, 테스트하고, 버전 관리하고, 에이전트와 팀 간 공유한다. 소프트웨어 엔지니어링의 규율이 드디어 검색에도 적용된다. (1)

제품 팀에게

SaC 위에 구축된 에이전트형 제품은 더 높은 정확도와 더 낮은 비용으로 훨씬 더 복잡한 작업을 처리할 수 있다. 위 CVE 예시는 검색이 진정으로 프로그래밍 가능해질 때 가능한 것의 예고편이다. (3)

콘텐츠 제작자 및 SEO 전문가에게

에이전트 검색의 부상은 발견 가능성을 재구성한다. AI 에이전트가 웹 콘텐츠의 주요 소비자가 되면서, 구조화되고 의미적이며 기계가 읽을 수 있는 콘텐츠가 키워드를 채운 페이지를 능가할 것이다. 에이전트 최적화가 새로운 SEO다. (2)

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인식해야 할 과제

패러다임 전환에 마찰이 없을 수는 없다. SaC는 실제 과제를 가져온다.

• 엔지니어링 장벽 — 검색 파이프라인을 코드로 작성하려면 많은 팀이 아직 갖추지 못한 AI 엔지니어링 전문성이 필요하다
• 디버깅 복잡성 — 비결정적이고 에이전트가 생성한 코드는 전통적 소프트웨어보다 디버깅이 어렵다
• 보안 공격 표면 — 샌드박스 내 코드 실행은 신중히 관리해야 하는 새로운 공격 벡터를 만든다
• 표준화 — SaC가 성숙함에 따라 업계는 다른 검색 SDK 간 상호 운용성을 위한 공통 표준이 필요해질 것이다 (1)

이들은 해결 가능한 문제지만 현실적인 과제이며, SaC를 채택하는 팀은 이에 대비해 계획해야 한다.

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더 큰 그림: 기계를 위해 구축되는 웹

시야를 넓히면, Search as Code는 훨씬 더 큰 무언가의 신호다. 웹이 기계 소비를 위해 재구축되고 있다.

30년간 웹은 인간을 위해 구축되었다. 페이지는 눈으로 읽도록 설계되었고, 검색 엔진은 인간의 주의를 끌도록 설계되었다. 초기 AI 검색 시스템조차 본질적으로 AI 레이어를 얹은 인간 검색에 불과했다.

SaC는 그 패러다임과의 진정한 결별을 나타낸다. AI 에이전트가 자체 검색 파이프라인을 작성할 수 있게 되면, 그들은 인간처럼 웹을 사용하는 것이 아니다——웹을 편성한다. 인터넷 전체를 프로그래밍 가능한 데이터 레이어로 취급한다. (1)

이는 작은 변화가 아니다. 지능과 정보 사이의 새로운 관계다.

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결론: 검색의 미래는 코드로 작성된다

Search as Code는 현재 AI에서 가장 중대한 의미를 갖는 아키텍처 아이디어 중 하나다. 검색을 고정 서비스에서 조합 가능하고, 프로그래밍 가능하며, 버전 관리 가능한 시스템으로 전환함으로써, Perplexity는 AI 에이전트에 항상 필요했지만 결코 갖지 못했던 것——정보를 어떻게 찾고 처리할지에 대한 진정한 통제력——을 부여했다.

검색창이 사라지는 것은 아니다. 하지만 검색의 미래——자율 에이전트, 복잡한 조사 워크플로, 실제 AI 애플리케이션을 구동하는 종류의 검색——은 코드로 작성될 것이다.

그리고 그 코드는 이미 실행 중이다.

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참고 자료

1. Perplexity AI Research — Rethinking Search as Code Generation — research.perplexity.ai
2. Reddit / r/AIGuild — Search Is Becoming Programmable for AI Agents — reddit.com/r/AIGuild
3. Zeniteq — Perplexity Search as Code Lets AI Agents Write Their Own Search Pipelines — zeniteq.com
4. DevTalk Forum — Rethinking Search as Code Generation – In The News — forum.devtalk.com

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태그: Search as Code, SaC, Perplexity AI, AI 에이전트, 에이전트 검색, 대규모 언어 모델, AI 아키텍처, 개발자 도구, 검색의 미래