Perplexity ha annunciato Computer, un nuovo strumento/agente pensato per fare un salto di categoria: non solo risposte, ma workflow completi. L’idea è chiara: tu descrivi l’obiettivo finale, poi l’agente spezza il lavoro in sotto-compiti e li distribuisce a più modelli, creando anche sub-agenti quando serve.

Non è il solito assistente che ti scrive un testo: qui si parla di un sistema che prova a portarti un risultato finito: ricerca, analisi, materiali pronti, e in certi casi anche output come pagine web o visualizzazioni.

Perplexity Computer: cosa fa davvero

Il cuore di Computer è l’orchestrazione: in pratica, il sistema sceglie quali modelli usare per ogni fase, in base al tipo di task. La promessa è proprio questa: meno “una sola AI per tutto”, più specializzazione automatica.

E soprattutto: Computer non si limita a pianificare, prova anche a eseguire. Quindi può gestire passaggi in sequenza, coordinare sotto-agenti, e tenere insieme un flusso che normalmente richiederebbe più tool e più passaggi manuali.

Perplexity Computer: 19 modelli, cloud e un prezzo premium

Un altro punto importante riguarda la scala interna: Computer viene descritto come un sistema capace di lavorare con 19 modelli diversi, e gira in cloud.

Sul prezzo non ci sono giri di parole: l’accesso, almeno ora, è legato al tier più alto, Perplexity Max, indicato a 200 dollari al mese. Quindi è un prodotto che punta a un pubblico che lavora con l’AI in modo serio, non a chi la usa ogni tanto.

Perché questa mossa è interessante

Il punto non è solo creare agenti, il punto è il modello di utilizzo: obiettivo → scomposizione → delega → output finito. In teoria, è il modo più naturale per trasformare l’AI in uno strumento da produttività vera.

Inoltre c’è un messaggio di fondo: l’azienda sta scommettendo sul multi-modello come scelta strutturale. Non perché fa scena, ma perché, nel quotidiano, una AI può essere migliore nel coding e un’altra nel ragionamento o nella scrittura. L’orchestrazione prova a togliere all’utente la fatica di scegliere ogni volta.

Dove può funzionare, e dove no

Se Computer mantiene la promessa, ha senso per compiti lunghi: ricerche complesse, raccolta dati, draft strutturati, mini-progetti con più step. Qui un agente che coordina tutto può far risparmiare tempo vero.

Allo stesso tempo, il rischio è sempre lo stesso: quando aumentano autonomia e catena di azioni, aumentano anche errori, passaggi saltati e risultati convincenti ma sbagliati. Quindi il valore reale si misurerà su due cose: controllo dell’utente e qualità dell’output, non sul numero di modelli coinvolti.