Perplexity Computer — lançamento de um trabalhador digital de uso geral que orquestra 19 modelos de IA

A Perplexity AI apresentou o Perplexity Computer em 25 de fevereiro de 2026. Mais do que um simples mecanismo de busca ou chatbot, trata-se de um agente de IA de uso geral que, quando o usuário define um objetivo, planeja e executa tudo por conta própria.

Conceito central

Interfaces de chat fornecem respostas, e agentes executam tarefas, mas o Perplexity Computer é um sistema que cria e executa fluxos de trabalho completos, capazes de rodar ao longo de horas ou até meses.

Como funciona

Quando o usuário descreve o resultado desejado, subagentes especializados por tarefa dividem o trabalho e o processam do início ao fim. Para imagens, usa seletivamente o Nano Banana; para vídeo, o Veo 3.1; para pesquisa aprofundada, o Gemini; para buscas rápidas, o Grok; e o motor central de raciocínio fica a cargo do Claude Opus 4.6.
Principais características
∙ Orquestração simultânea de 19 modelos de IA (Opus 4.6, Gemini, Grok, ChatGPT 5.2, Veo 3.1 etc.)
∙ Integração com Gmail, Outlook, GitHub, Slack, Notion e Salesforce
∙ Acesso real a sistema de arquivos, navegador e ferramentas em um ambiente de computação isolado
∙ Memória persistente que lembra contexto, tarefas e arquivos entre sessões
∙ Execução de tarefas agendadas mesmo offline

Posicionamento

O The Verge avaliou que ele se posiciona em algum ponto entre OpenClaw e Claude Cowork. O CEO Aravind Srinivas destacou uma estratégia independente de modelo ao afirmar: “Os modelos são ferramentas, e a orquestração é o produto”.

Preço e acesso

No momento, ele é oferecido apenas aos assinantes do Perplexity Max, de US$ 200 por mês, e o lançamento para usuários Pro e Enterprise está previsto para depois. Assinantes Max recebem 10.000 créditos por mês, além de um bônus promocional de lançamento de 20.000 créditos, válido por 30 dias.

O ponto central é que a Perplexity, que começou como um mecanismo de busca, está reposicionando-se como um “orquestrador acima da camada de modelos”. À medida que os modelos se tornam comoditizados, isso pode ser visto como uma aposta estratégica de que a camada capaz de coordená-los bem é a que passa a concentrar valor.