Perplexity、Nvidiaと共同でデスクトップ向けAIエージェント「Portable Computer」を公開

Perplexity は Nvidia と提携し、エージェント型 AI アシスタント「Computer」をデスクトップ向けに展開した「Portable Computer」という形で提供を開始しました。

現在、ローカル AI への関心は高まっていますが、実際に始めるにはまだハードルが高く、コストもかかります。Portable Computer を導入すれば敷居は下がりますが、動かすためには適切なマシンが必要です。

ローカル AI のためのハードウェア要件

現時点では主に 2 つの選択肢があります。最も手軽なのは、Nvidia が提供する DGX Spark デスクトップで DGX OS を稼働させる方法です。あるいは、ARM または x64 ハードウェア上で Ubuntu を動かす一般的な PC をお持ちで、GPU VRAM が少なくとも 24GB ある Nvidia RTX カードを備えている場合も利用可能です。

DGX Spark の価格は 4,800 ドルです。また、VRAM 24GB を搭載した旧型の RTX 3090 でさえ、現在では 1,500 ドルを超える価格がついています。

RAMmageddon（メモリ価格高騰）の影響で、今後すぐに価格が下がることはなさそうです。

Computer をデスクトップに持ち込むには、単にクラウド上のモデルを小型化するだけでは不十分です。ファイルを閲覧・編集したり、シェルコマンドを実行したり、PDF を処理したりといった機能をローカル環境で完結させる必要があります。同時に、外部サービスとの連携も可能であるべきです。さらに、エージェントが安全に動作するためのローカルサンドボックスも必要となります。

これらの小型モデルに対応するため、Perplexity のコンピュータエンタープライズおよびインフラ担当副社長であるネイト・カップは、The New Stack に対して「スタック全体をほぼ再検討する必要があった」と語っています。同社は Computer の多くの機能を流用しましたが、ローカルハードウェア向けにハルネスとモデル構成を変更したといいます。

実際、ハルネスがエンジニアリング作業の大部分を占めたとカップは述べています。このモデルでも依然としてタスクの計画、ツール呼び出し、ファイル管理、そして多段階タスクの実行が必要ですが、Perplexity がクラウドサービスで通常使用する大規模モデルに比べてパラメータ数は大幅に削減されています。

Perplexity によると、エージェントループを維持するオーケストレーターは AI モデルではなく、決定論的なコードです。このシステムでは、ローカルモデルがアクションを提案し、オーケストレーターがコンテキストを組み立て、ポリシーを適用し、承認されたツール呼び出しを OS レベルのサンドボックス内で実行します。

ローカルハルネスの中身

同社によれば、このサンドボックスはプロセス、ファイルシステムパス、ネットワークアクセスを制限しています。もしサンドボックスを利用できない場合、ハルネスはツール呼び出しを実行する前に自ら無効化し、サンドボックス外で実行することはありません。

また、ハルネスはモデルの実用的なコンテキスト制限に合わせて設計されています。Perplexity によると、Qwen3.8-27B は 260,000 トークンのコンテキストウィンドウをサポートしていますが、100,000 トークンを過ぎると処理が困難になります。このため、Portable Computer ではコアプロンプトとツールセットを小さく保ち、必要な場合のみ追加のスキルを読み込みます。

さらに、Perplexity は一般的なコネクタをモデルに直接公開するのではなく、コマンドラインツールとして実装しました。これにより、大規模な Model Context Protocol (MCP) の定義がモデルに露出されるのを防いでいます。

ここ数週間で、エージェントの性能においてこのハル（基盤）がいかに重要かが明らかになってきました。Kupp 氏もブリーフィングでその重要性を指摘しています。

同じ Qwen3.8-27B ベースモデルと DGX Spark ハードウェアを使用した場合、Computer は Perplexity の社内ベンチマーク「53 タスク Local Knowledge Work Bench」で 82.6% のスコアを記録しました。これに対し、Pi は 77.6%、Hermes は 74% です。

また、チャート、レイアウト、表、テキスト、書式を含む 100 タスクからなる ParseBench-100 では、Computer が 65.1% を達成しました。一方、Hermes は 34.6%、Pi は 13.9% に留まりました。

Perplexity は、この内部ベンチマークをオープンソース化する計画を発表しています。

ローカルタスクが外部へ移行する場合

Portable Computer では、各タスクはローカルデバイス上で開始されます。もしローカルモデルがステップの完了に失敗した場合、クラウドモデルに助言を求めることができます。Perplexity によると、このハルは関連する文脈を選択し、機密性の高い情報をフラグ付けし、ユーザーに対して「何が外部へ送信されるか」を示した上で、実行前に承認を求めます。

クラウドモデルはテキストによるガイダンスを返しますが、デバイスのファイルやツールに直接アクセスすることはできません。ローカルオーケストレーターが実行の制御権を維持し、その助言を同じローカル実行プロセスに取り込みます。

あるデモでは、Portable Computer が Nvidia DGX Spark 上で税務書類のフォルダを検証しました。別のデモでは、ローカルの CSV ファイルを分析し、その結果を Slack に投稿して、このエージェントがローカルマシンを超えて動作できる能力を示しました。

Portable Computer には Google Drive、Gmail、Slack、GitHub のコネクタが用意されています。これらを使用すると、ウェブ検索やコネクタ呼び出しはデバイス外で行われますが、Perplexity によると、モデル推論と機密文書の処理はローカルで完結します。

Perplexity が強調するのは利便性とプライバシーです。必要な手順をすべて自分で実行したい開発者であれば、すでにローカルモデルサーバーとツール、実行環境を組み合わせて利用できます。しかし Kupp は、Portable Computer はすぐに使える状態で提供されると指摘しています。「推論の設定に手間取る必要はありません」と彼は言います。

名前は似ていますが、Portable Computer が Perplexity の Mac や Windows 向けアプリケーションである Personal Computer（ローカルファイルやネイティブアプリの操作を支援するもの）とは異なります。Kupp はこう述べています。「現時点では、コンピュータ操作そのものは行いませんが、モデルとハルネスはローカルで実行します」。

Nvidia から始める

ローンチ時には、Qwen3.8-27B と、Perplexity が同モデルを後方学習した PPLX 27B のいずれかを選択できます。

Nvidia の Nemotron 3.5 Lightning は今後登場予定です。ユーザーは独自のモデルや推論サーバーも持ち込むことが可能です。

残念ながら、非常に高性能な Mac をお持ちの方や、新型の購入予約を済ませた方でも、現時点では「Portable Computer」はご利用いただけません。ただし、Windows 版のサポートについては 9 月の提供を予定しています。

クップ氏は、「当面は Nvidia の DGX や RTX に注力している」と述べていますが、同社が他のハードウェアも検討していることも明かしました。

「Portable Computer」の利用は、Perplexity Pro、Max、Enterprise Pro、および Enterprise Max のサブスクリプション契約者に限定されます。ローカルで完了したタスクについては、システムが Perplexity のクラウドモデルに接続する必要がある場合を除き、従量課金クレジットを消費することはありません。

本記事「Perplexity のコンピューターエージェントがローカル実行可能に」は、The New Stack に最初に掲載されました。