Perplexity 联手 NVIDIA 推全本地 Agent 栈 Portable Computer
8 月 25 日，Perplexity 宣布「Portable Computer」功能即日起面向所有 Pro 和 Max 订阅用户开放，并与 NVIDIA 合作打造专为 NVIDIA DGX Spark 优化的本地优先 Agent 栈。核心不只是本地运行模型，而是整个 Agent 栈的本地化：编排器 LLM、子 Agent LLM 和 Agent 框架均在本地硬件运行，可在无云端依赖的情况下完成 Agent 编排。CEO Arav Srinivas 的判断是：在算力和电力受限的世界，大量 Agent 推理需要转移到本地硬件。
已确认
- 功能即日起面向 Pro 和 Max 订阅用户开放，与 NVIDIA DGX Spark 集成，提供一键本地推理设置和优化的 Agent 体验，兼顾隐私与成本
- 可用模型包括 Perplexity 自研后训练的 PPLX 27B 与 Qwen 3.8B；OCR 在完全本地使用时性能达到 SOTA 水平，Arav Srinivas 强调这对处理敏感和私人文档至关重要
- Arav Srinivas 演示了基于 27B MoE 的全本地 Agent 运行时：将云端 Computer Harness 适配为本地优先版本，由运行在 DGX Spark 上的本地 27B MoE 模型编排；在 1,266 个 BrowseComp 任务的网络研究测试中，Computer 的表现优于其他本地控制框架
- 针对 27B 本地模型如何判断何时调用前沿模型的问题，Perplexity 采用「顾问升级」混合架构：本地模型运行 Agent，遇到困难时升级调用云端前沿模型。据 ryanshrout 转述的技术细节，升级决策由确定性代码编排器而非 LLM 做出；这种混合智能体推理系统在 Terminal Bench 上带来 13.4% 的分数提升
- 隐私策略方面，Perplexity 官方补充：当任务需要前沿推理能力时，协调器会先请求用户批准，再将其路由至云端前沿模型；系统对敏感文档进行 PII 标记，确保敏感数据留在本地设备上，仅向云端传输文本指引
- 除产品发布外，Arav Srinivas 还分享了配套研究博客「Portable Computer on Spark」；另据 CNBC 报道（dd32x 转述），NVIDIA 方面还宣布 Perplexity 将利用其 DGX Cloud 基础设施进行运行
尚未确认
- bakawolf123 提到的「即将推出的 Qwen 3.8 flash」具体版本信息尚未获官方确认
为什么重要
这是将 Agent 能力整体下沉到本地硬件的一次尝试，借助 DGX Spark 与自研小模型实现无云端依赖的 Agent 编排，并以确定性编排器解决小模型能力边界的判断问题，同时通过 PII 标记与用户批准机制守住敏感数据的本地边界。camerontstow 等评论者认为，随着 GLM 5.2、DeepSeek 等开源模型的进展，这类全本地 Agent 栈的可行性正在快速提升。
2026-08-25 ~ 2026-08-27 · 22 条相关
一手来源
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另有 3 条近重复转述:inductionheads · AravSrinivas · ChrisUniverse