Perplexity وNvidia تطلقان منصة Portable Computer لتشغيل وكلاء AI محلياً دون تكلفة Tokens

أعلنت Perplexity عن Portable Computer، وهي نسخة تعمل محلياً من منصة الوكلاء الذكية طوّرتها بالشراكة مع Nvidia لتشغيل مهام AI متعددة الخطوات على جهاز المستخدم بدلاً من إرسالها كلها إلى السحابة.

الفكرة ليست تشغيل نموذج محلي فحسب، بل تجميع مكونات الـ AI agent في تطبيق واحد: النموذج، ومحرك inference، وagent harness الذي يدير الأدوات والخطوات، والـ connectors، وبيئة sandbox للحماية. وهذا يستهدف تقليل التعقيد المعتاد في إعداد بيئات Local AI، حيث يضطر المستخدم عادةً إلى تنزيل النماذج، وتشغيل inference server، وربط الأدوات وضبط الأداء بنفسه.

يبدأ كل task محلياً افتراضياً، وفق Perplexity، ما يعني أن الملفات والنموذج وسير العمل يمكن أن تبقى على الجهاز. وتقول الشركة إن العمل المنفذ محلياً لا يستهلك credits. لكن النظام يدعم نموذجاً هجينا: عندما لا يكفي النموذج المحلي، يمكنه طلب إذن المستخدم لتصعيد خطوة محددة إلى نموذج frontier في السحابة.

ما الذي يستطيع النظام الوصول إليه؟

عرضت الشركة أمثلة تشمل مراجعة مستندات مالية وتحليل ملفات CSV، ثم إرسال النتائج إلى Slack. ويدعم النظام أيضاً الاتصال بـ Google Drive وGmail وGitHub، مع إبقاء التنفيذ محلياً قدر الإمكان.

عند الإطلاق، يمكن إعداد Qwen 3.8 27B أو PPLX 27B، وهي نسخة تقول Perplexity إنها خضعت لـ post-training ليتوافق أداؤها مع harness الخاص بالشركة. كما أشارت إلى أن Nvidia Nemotron 3.5 Lightning قادم لاحقاً.

يتوفر Portable Computer لمشتركي Pro وMax وEnterprise Pro وEnterprise Max على Linux. ويحتاج إلى بطاقة Nvidia RTX بذاكرة لا تقل عن 24GB VRAM، بما يقارب GeForce RTX 3090 أو أحدث. وقالت الشركة إن دعم Windows سيتبع في سبتمبر 2026.

التركيز على الـ harness لا على النموذج وحده

تربط Perplexity جودة الوكيل المحلي بتصميم النموذج والـ agent harness معاً، بدلاً من استخدام إطار عام صُمم أساساً لنماذج سحابية ضخمة. لذلك تعتمد المنصة prompt مختصراً ومجموعة أدوات أساسية، وتحمّل المهارات عند الحاجة بدلاً من إبقائها دائماً ضمن السياق.

كما حوّلت الشركة بعض التكاملات، مثل Gmail وGitHub، من خوادم MCP إلى أدوات command-line أصغر، وأضافت آليات للتحقق الذاتي من تقدم المهمة. وتقول إن الـ sandbox على مستوى نظام التشغيل إلزامي؛ فإذا لم يكن متاحاً، يتوقف الـ harness عن تشغيل الأدوات بدلاً من منحها صلاحيات المستخدم كاملة.

تستند أرقام الأداء التي نشرتها الشركة إلى تقييماتها الداخلية، ولذلك ينبغي التعامل معها بهذا السياق. في معيار Local Knowledge Work Bench الداخلي لديها، قالت Perplexity إن Computer مع Qwen 3.8 27B على DGX Spark حقق 82.6%، مقابل 77.6% لـ Pi و74.0% لـ Hermes عند استخدام النموذج نفسه. وارتفعت النتيجة إلى 85.4% مع PPLX 27B.

محلي أولاً، وسحابي عند الحاجة

أحد الجوانب العملية في المنتج هو خيار التصعيد الانتقائي إلى نموذج سحابي. في Terminal Bench 2.1، قالت الشركة إن تشغيل Qwen محلياً حقق 59.6% بتكلفة هامشية شبه صفرية، بينما رفع الاستعانة بـ Claude Opus 5 بوصفه «مستشاراً» النتيجة إلى 73.0% بتكلفة تقديرية قدرها 0.415 دولار لكل مهمة. أما تشغيل النموذج السحابي وحده فسجل 82.4% بتكلفة 0.65 دولار للمهمة.

قبل إرسال سياق إلى السحابة، يفحص النظام البيانات الشخصية الحساسة PII ويعرض للمستخدم ما الذي سيغادر الجهاز. ووفق Perplexity، يعيد النموذج البعيد إرشادات نصية فقط ولا يصل مباشرة إلى الملفات أو الأدوات المحلية.

لا يلغي Portable Computer أدوات مثل Ollama، لكنه يستهدف طبقة مختلفة: تشغيل workflow كامل لوكيل ذكي مع نماذج وأدوات وconnectors وحماية ضمن تجربة واحدة. ومع ذلك، تبقى القيود واضحة حالياً: الدعم يقتصر على Linux وبطاقات Nvidia ذات 24GB VRAM أو أكثر، ولا توجد Apple silicon ضمن خارطة الطريق المعلنة.