如果说 2023–2025 是“大模型聊天”时代，那 2026 年开始，AI 正在悄悄往另一个方向切：直接雇一台“数字员工”，把一整个项目交给它干。
Perplexity 新出的产品 Perplexity Computer，不少人看完的第一反应是：
“这已经不是回答问题的 AI 了，而是一个真正能长期干活的 AI 员工。”
这个东西到底新在哪，对个人开发者、团队和公司意味着什么。
一、Perplexity Computer 是什么？
先用一句话定个性：
Perplexity Computer = 一个用 19 个不同模型编队、能跑几周甚至几个月、自己拆任务和执行的 AI 数字员工。
你给它的不是一条 prompt，而是一个项目级目标：
“做一个能实时追踪北美所有滑雪场雪况的应用”
“帮我做一份 400 行的 MarTech 竞品表格，包含功能、价格、集成情况”
“为我们工程团队发布一个完整的文档站点，从结构、内容到部署”
然后它自己干这几件事：
把目标拆成一张 任务图（task graph）：知道先后顺序、依赖关系、哪些可以并行。
为每个子任务选一个合适的模型（不同模型做不同活）。
在一个隔离的环境里，按顺序执行、缓存中间结果、在关键节点停下来等你确认。
整个过程可以持续 几周甚至几个月，不是“一次对话”的短期记忆。
这就是为什么说，它已经不像“搜索 + 问答服务”，更像一个远程数字员工。
二、19 个模型编队：不再是“一个大脑打天下”
传统产品常见的思路是：
选一个最强模型，然后所有任务都用它。
Perplexity Computer 的思路是：用一支模型小队，各司其职。
包括（具体名字会根据时间调整）：
做深度推理：用类似 Claude Opus 这一档
做轻量任务 / 草稿：用更便宜一点的模型（比如 Grok 之类）
做 Web 深度检索：用擅长联网搜索的模型（比如 GPT‑5.2）
做长文研究：用 Gemini 之类擅长阅读大文档的模型
做图像：接 Nano Banana 一类的多模态模型
做视频：交给 Veo 3.1 这一类专精视频的模型
一共 19 个不同的模型 被接入到同一套编排框架里，Computer 会根据当前子任务动态选择该用谁。
这有点像：
你不是只雇一个“超级通才”，
而是雇了一支包括策划、前端、后端、设计、数据分析在内的小团队，
再给他们配了一个懂业务的 PM 来指挥。
三、它到底怎么“干活”？从 prompt 到 project
和聊天机器人最大的区别在于：Perplexity Computer 接的是“项目”，不是一句话请求。
一个典型流程长这样：
你描述目标，而不是细节
比如：“我要一个滑雪场雪况查询应用”
不用写 50 行 prompt 告诉它怎么查 API、怎么存数据、怎么展示
Computer 生成任务图（task graph）
先拆出大的阶段：调研、设计、实现、测试、部署、文档等
再拆成可以执行的子任务，并标记依赖和优先级
给每个子任务派模型、执行、缓存结果
让一个模型搜索所有滑雪场数据源（官网、API、第三方服务）
另一个模型设计数据库结构
再一个模型生成前端代码
再一个模型写 README 和用户文档
关键节点停下来等你“拍板”
比如打算发邮件、连第三方服务、上线文档站这种不可逆操作前，会把计划展示出来，让你确认或修改
长期记忆与多项目并行
它记得之前做过的研究、写过的代码、生成过的文档
可以同时推进多个项目，不会“关掉对话框就全部忘光”
沙箱执行环境：
在隔离容器里跑任务，避免直接污染你的系统
最小权限原则：
需要访问某个服务（比如 GitHub、Notion、邮件）时，只申请该任务必需的 Token，不拿整套主账号权力
关键动作强制人工确认：
像发大规模邮件、修改生产环境、公开发布内容等
都会先停下来把拟执行内容给你看，让你点“确认 / 驳回 / 修改”
长期任务有人类 Checkpoint：
它可以连续跑很多小时甚至几周，但在预定的里程碑节点必须“叫你来看一眼”
大型工程/代码项目
例如：从需求 → 选型 → 原型 → 代码 → 测试 → 文档 → 部署
由 Computer 做基础实现，你来做架构把关和最终 review
深度研究与竞品分析
比如 B2B SaaS、MarTech、FinTech 全行业竞品盘点
它会自动搜网页、读报告、结构化成表格和分析文档，再按你的要求持续更新
内容生产流水线
不是单条文案，而是一整套“内容策略 → 素材收集 → 撰写 → 配图/视频 → 发布计划”
对媒体号、品牌、课程团队会很香
工程文档和知识库建设
根据代码仓库、已有 wiki、设计稿自动生成/更新文档站
自动补全示例、API 文档、Changelog 等
长期例行任务
每周例会资料准备、运营数据周报、舆情监控、功能发布说明等
每周自动跑一遍，你只管最后审核即可
只有 Perplexity 的 Max 用户 可以使用 Computer
价格大约在 200 美元/月 量级
采用 Credits + 按模型单价计费 的方式
Max 每月送 10,000 Credits，首发再额外送 20,000
不同模型消耗不一样，得自己做预算和上限设置
短期内，它更适合 重度用户 / 团队 / 小公司，而不是轻度个人玩具
会用的人，能把它当“雇一个超便宜的远程外包团队”
不会用的人，有可能只是多交了 200 美金看个新奇
把自己从“所有活都自己干”的角色，升级成“AI 团队的 PM 和审稿人”
你要学的是：
怎么把项目目标讲清楚
怎么为 AI 设计合理的任务拆解
怎么制定让它“做 80%，你做关键 20%”的工作流
可以先选一两个项目周期长、步骤标准化程度高、对安全可控的场景做试点
建一套「Computer + 人类负责人 + 安全/合规」的试运行机制
早点摸清楚：
哪些活交给它能省最多时间
哪些决策坚决不能放手
我们不再满足于“一个更聪明的搜索框 / 聊天机器人”
而是开始认真地给 AI 建“岗位说明书”和“项目职责”
把复杂目标拆成 AI 能执行的任务图；
设计好人机之间的“边界”和“交接点”；
接受一个事实：未来很多项目，第一版是机器做的，人类负责最后的审稿和方向。
对你来说，交互体验更像是：
“和一个负责到底的远程团队合作”，而不是“跟一个聪明搜索框聊天”。
四、安全和“人类在环”：不是让它随便乱删你电脑
因为它要在你的本地或云环境中“干真活”，安全问题就变成核心。
几个设计：
换句话说，它并不是那种“点一下就丢给 AI 全自动乱搞”的风格，
而是从设计上就强制了一个“AI 干活，人类拍板”的模式。
五、适合拿它干哪些活？
几类当前就已经比较靠谱的用法：
关键在于：这些任务都有清晰目标 + 可拆解步骤 + 大量结构化/半结构化信息，非常适合交给“多模型协作 + 长期运行”的系统。
六、价格和使用门槛：不是人人一上来就能用满
目前：
这意味着几个现实点：
七、对个人和团队来说，真正的机会在哪？
潜台词：
真正有价值的，不是多了一个炫酷产品，而是出现了一种新的“工作分工模式”。
如果你是个人开发者 / 小团队：
如果你在传统公司：
写在最后
Perplexity Computer 这类产品，标志着一个明显的拐点：
真正决定你能不能用好它的，不是你会不会写 prompt，
而是你能不能：
