Perplexity、AI協調用Git基盤「Projects」公開

米Perplexity（AIを活用した対話型検索エンジンおよびエージェント実行環境を提供する米国企業）は、人間と複数の自律AIエージェントが長期タスクで協調作業を行うための共有ワークスペース基盤「Projects」のアーキテクチャを公式技術ブログで公開しました。バージョン管理システムであるGitを核としてエージェント専用に最適化した「Git forge for agents」を構築し、セッションやサンドボックスを超えた作業の永続性（Persistence）、並行編集（Concurrency）、変更履歴の追跡性（Traceability）を実現しています。

エージェント協調を支える5つのコアコンポーネント

Perplexity Projectsは、人間向けのプルリクエスト画面や通知機能などを省き、機械エージェントのコラボレーションに必要な機能に絞り込んだ分散アーキテクチャを採用しています。

• CLI: エージェントが動作する独立サンドボックス（SPACE）内で、リポジトリのチェックアウトやコミット提出を管理。Git LFSを活用した遅延実体化（Lazy materialization）により、必要なファイルのみをオンデマンドで取得します。
• Control plane: リポジトリの配置先セルを管理し、短時間のアクセス認証情報を発行します。リポジトリデータ自体の読み書きは行いません。
• Git service: Git操作をラップしたステートレスなサービス群。最新コミット（Head）への提出競合を制御し、競合時は再適用（リプレイ）を要求します。本番環境での競合拒否率は2%未満、提出レイテンシの中央値は1.7秒、p99でも8秒未満を達成しています。
• AWS S3Filesストレージ​: S3バケットをファイルシステムとしてマッピングし、ベアGitリポジトリを永続化。コンピュートとストレージを分離し、サンドボックスの破棄や障害に強い設計としています。
• Downstream processing（パーサー）​: 保存されたPDFやOffice文書からテキストを非同期に抽出し、コミット履歴を肥大化させずにエージェントから即座に検索可能にします。

探索エージェント方式とセマンティック検索の比較

Perplexityは、金融ドキュメントに関する150問の単一文書質疑応答を用いて、このファイル探索方式と従来のインデックス型セマンティック検索のベンチマーク比較結果を公表しました。

評価指標	従来のセマンティック検索	Projects探索エージェント方式	差分・優位性
​文書取得率（Retrieval）​	約0.39	0.867	約2.2倍の精度向上
​回答正解率（Answer）​	約0.37	0.627	約1.7倍の精度向上
​処理レイテンシ​	基準値	​約25%低下​	探索と抽出テキストの最適化で高速化

エージェントが標準的なファイルシステムツール（grepやディレクトリ探索）を使って能動的に文書を読み進める方式により、単純な類似度ベクトル検索を大きく上回る精度が実証されました。

分析と今後の展望

エージェントが単発の対話から「数ヶ月に及ぶ長期プロジェクトを自律的に進める共同作業者」へと進化する中、複数エージェント間や人間との作業コンフリクトを調停する基盤の重要性が増しています。Perplexityがソフトウェア開発で数十年の実績があるGitの基本設計に着目し、エージェント向けに極限までシンプル化したフォージを自前構築したアプローチは、今後の自律エージェント基盤における標準的な参照実装となっていくとみられます。

引用元：Perplexity AI