New-ZZZ
RU / EN
AI Agents 12 October 2026

@perplexity_ai: Вот как мы построили файловую систему за Perplexity Projects в качестве Git-кузницы для агентов. Каждый агент работает в

N
New-ZZZ desk
X @perplexity_ai · 3 hours ago

Perplexity AI developed the Perplexity Projects system, which functions as a "Git-forge" for autonomous AI agents. This architecture solves the problem of long-term collaborative design, similar to how engineers use Git to manage a codebase.

Instead of using one huge, difficult-to-maintain environment, each agent works in its own temporary (ephemeral) sandbox. The results are then committed to a shared repository, where other users or agents can build upon these changes.

The system ensures data integrity by using Git principles: atomic commits, authorship tracking, and change history. This allows agents to work on complex projects without risking overwriting others' work.

Furthermore, by working with real file checkouts, agents can use standard tools like grep. As a result of an internal benchmark on financial documents, this approach showed an accuracy of 0.627, significantly surpassing the results of pure semantic search (0.37). This confirms the superiority of the file system over abstract search for tasks requiring precise data manipulation.

Why it matters

  • —Решает ключевую проблему координации: как заставить агентов работать над одним проектом, не теряя историю и не перезаписывая данные.
  • —Внедрение принципов Git (версионирование, коммиты) в работу AI-агентов повышает надежность и управляемость сложных проектов.
  • —Демонстрация превосходства файлового подхода над чистым семантическим поиском для задач, требующих точной работы с данными.

Key facts

  • Система использует временные (эфемерой) песочницы для каждого агента, что снижает требования к инфраструктуре.
  • Коммиты в общий репозиторий проходят проверку на основе последних принятых изменений (head).
  • Агенты могут использовать стандартные файловые инструменты (например, grep), работая с реальными файловыми выгрузками.
  • На бенчмарке по финансовым документам, файловый подход показал точность 0.627 против 0.37 у семантического поиска.
Read the original →

The full text is in the original source. Here we provide a brief summary and key facts.

/ related