# Perplexity 發布 WANDR 評估 Agent 研究能力

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> 原作者：Aravind Srinivas (@AravSrinivas) · 策展與摘要：EasyVibeCoding · 平台：X (Twitter) · 熱度：🔥 · 日期：2026-07-15

> 原始來源：https://x.com/AravSrinivas/status/2077105849638728118

## 證據與延伸閱讀

- [Perplexity 發布 WANDR 評估 Agent 研究能力。](https://research.perplexity.ai/articles/wandr-benchmark-evaluating-research-agents-that-must-search-wide-and-deep)
- [開發者可透過指令部署測試](https://github.com/perplexityai/wandr)

## 證據透明度與公平評估

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## 中文摘要

Perplexity 發布 WANDR 評估 Agent 研究能力。

![](https://pub-75d4fe1e4e80421b9ecb1245a7ae0d1a.r2.dev/curated/e87fb3af0c0f7fc1.jpg)
> Perplexity 開源其內部基準測試 WANDR，該基準由 500 個研究任務組成，圖表展示了其在任務成員數、每成員記錄數、每任務記錄數及層級深度上的多樣化分佈，用以評估 AI 代理的廣度與深度研究能力。

Perplexity 執行長 Aravind Srinivas 指出，Perplexity 內部高度依賴嚴謹的評估指標與基準測試；他也表示 Perplexity 在成本與效能的權衡上表現最佳。此次開源的「WANDR」（Wide ANd Deep Research）基準測試，正是該公司用來衡量 Agent 在處理複雜研究任務時，能否同時兼顧「廣度搜尋」與「深度驗證」的核心工具。

**WANDR 的核心設計理念**
WANDR 專為解決知識型工作中的複雜任務而設計，例如市場分析、盡職調查、文獻回顧與產品比較。這些任務通常要求 Agent 必須具備兩項關鍵能力：
- **廣度（Wide）**：必須搜尋足夠廣泛的範圍，以找出所有符合條件的實體。
- **深度（Deep）**：必須針對每個實體進行足夠深入的調查，並以具體證據支持每一項主張。

![](https://pub-75d4fe1e4e80421b9ecb1245a7ae0d1a.r2.dev/curated/96fc61167549e4cf.jpg)
> WANDR 基準測試中 500 個任務在 Breadth 與 Depth 維度下跨不同難度等級（Lower、Middle、Higher）的分佈情況。

WANDR 包含 500 項真實的研究任務，並透過階層式、可獨立驗證的記錄結構來評分。與傳統依賴「標準答案」的測試不同，WANDR 採取「證據驗證」機制，會重新抓取 Agent 所引用的網頁，並檢查該網頁內容是否確實支持其提出的主張，這使得該工具能處理隨時間變化的事實。

**技術架構與執行流程**
WANDR 的評估流程具備高度的自動化與可解釋性，其 pipeline 同時兼具訓練資料生產工廠的功能。開發者可透過以下步驟進行部署與測試：

![](https://pub-75d4fe1e4e80421b9ecb1245a7ae0d1a.r2.dev/curated/b22d8446849c32f2.png)
> 這張流程圖詳細說明了 WANDR 任務從種子生成、編寫、審核到最終篩選的四個階段建構過程。

1. 確保環境已安裝 `Python 3.12`、`uv` 以及 Docker。
2. 複製專案並同步環境：
   ```bash
   git clone https://github.com/perplexityai/wandr.git
   cd wandr
   uv --no-config sync --locked
   ```
3. 建立環境變數檔案 `.env` 並填入相關 API Key。
4. 執行環境檢查：
   ```bash
   ./scripts/wandr check
   ```
5. 執行快速測試（Smoke Test）：
   ```bash
   ./scripts/wandr smoke-local
   ```

> 注意：`smoke-local` 仍會呼叫付費的 OpenAI 與 Perplexity API，執行前請確認 API Key 與費用。

**評估指標與實際影響**
根據 Perplexity 的測試結果，目前市場上的系統在處理「廣度與深度」兼具的任務時仍有很大進步空間。在 500 項任務的評測中，Perplexity 的「Search as Code」（SaC）系統在 Soft F1 分數上取得 0.363 的領先，而 Anthropic 則以 0.249 位居第二。

![](https://pub-75d4fe1e4e80421b9ecb1245a7ae0d1a.r2.dev/curated/5ed050e0f3bff34e.jpg)
> PPLX 在 WANDR 評測的資源與性能權衡圖（Resource-performance frontier）中，於 Soft F1 與 Hard F1 分數指標上均領先其他對象，展現最佳的成本與 performance 權衡。

WANDR 不僅提供單一的排行榜分數，其詳細的診斷報告能精確指出 Agent 在發現、資料豐富化、實體識別或證據建構等哪個環節失敗。此外，該工具的結構化設計也為強化學習（Reinforcement Learning）提供了潛在路徑，訓練者可以利用記錄層級的判斷來給予部分獎勵，引導 Agent 學會規劃覆蓋範圍並主動偵測缺失的資訊分支。詳細的技術報告與工具原始碼已公開於 [GitHub](https://github.com/perplexityai/wandr) 專案頁面。

![](https://pub-75d4fe1e4e80421b9ecb1245a7ae0d1a.r2.dev/curated/3eb61b146dab4993.jpg)
> PPLX、OpenAI、Anthropic、Gemini、Parallel 與 Exa 在不同 effort levels 下，跨成本、中位數延遲與總 token 數的資源與 Hard F1 效能前沿比較。

![](https://pub-75d4fe1e4e80421b9ecb1245a7ae0d1a.r2.dev/curated/5925fb68d4fa8552.jpg)
> 在 WANDR 基準測試中，Perplexity (PPLX) 在成本與性能（精準率與召回率）的權衡前沿上，展現出最佳的深寬度研究能力。

## 媒體內容

**WANDR 基準測試中 500 個任務在 Breadth 與 Depth 維度下跨不同難度等級（Lower、Middle、Higher）的分佈情況。**

**數據表**

|   | 樣本數 | 分佈趨勢 |
| --- | --- | --- |
| Lower (167) | 167 | 涵蓋各 Breadth 與 Depth，主要集中於中等至高 Breadth 與低至中等 Depth |
| Middle (166) | 166 | 涵蓋各 Breadth 與 Depth，廣泛分佈於中等區間 |
| Higher (167) | 167 | 包含最高 Depth（接近 1k）與廣泛 Breadth，與其餘難度等級在各區間顯著重疊 |

**PPLX、OpenAI、Anthropic、Gemini、Parallel 與 Exa 在不同 effort levels 下，跨成本、中位數延遲與總 token 數的資源與 Hard F1 效能前沿比較。**

**數據表（1）面板 1：COST ($/TASK)**

|   | 趨勢 |
| --- | --- |
| PPLX | 隨成本增加，Hard F1 分數整體上升並達到最高水平 |
| OpenAI | 隨成本增加，Hard F1 分數呈上升趨勢但低於 PPLX |
| Anthropic | 高成本點位，Hard F1 分數中等 |
| Exa | 位於低成本區域，Hard F1 分數較低 |
| Parallel | 位於低成本區域，Hard F1 分數較低 |
| Gemini | 成本跨度較大，Hard F1 分數保持在低位 |

**數據表（2）面板 2：MEDIAN LATENCY (MINUTES/TASK)**

|   | 趨勢 |
| --- | --- |
| PPLX | 隨中位數延遲增加，Hard F1 分數顯著上升至最高 |
| OpenAI | 隨中位數延遲增加，Hard F1 分數適度上升 |
| Anthropic | 中高延遲點位，Hard F1 分數中等 |
| Exa | 延遲較低，Hard F1 分數保持在低位 |
| Parallel | 延遲分布涵蓋低於與高於 30 分鐘刻度的點，且均低於 60 分鐘，Hard F1 分數保持在低位 |
| Gemini | 延遲最高達 100 分鐘，Hard F1 分數保持在低位 |

**數據表（3）面板 3：TOTAL TOKENS (M TOKENS/TASK)**

|   | 趨勢 |
| --- | --- |
| PPLX | 隨總 token 數增加，Hard F1 分數達到最高點 |
| OpenAI | 隨總 token 數增加，Hard F1 分數逐漸上升 |
| Anthropic | 高 token 數點位，Hard F1 分數中等 |
| Gemini | 總 token 數未達 100M，Hard F1 分數保持在低位 |

## 標籤

Agent, 開源專案, Benchmark, 研究論文, Perplexity