Skip to main content
El nodo Perplexity Search ejecuta una búsqueda web con Perplexity y devuelve una respuesta detallada y respaldada por citas. Usa este paso cuando necesites investigación sintetizada, datos verificados o insights agregados de varias fuentes fiables. Este nodo es útil para Agents que requieren resultados de búsqueda de alta calidad antes de pasar la información a pasos de LLM, análisis o transformaciones posteriores. Nodo Perplexity Search
Consulta Primeros pasos con Agents para aprender a agregar este nodo a un Agent.

Cuándo usar este nodo

Usa Perplexity Search para tareas como:
  • Recopilar información actualizada sobre un tema, producto, empresa o tendencia
  • Realizar análisis competitivos o estudios de mercado
  • Extraer respuestas factuales respaldadas por citas
  • Enriquecer Agents que dependen de datos web actuales antes del procesamiento con LLM

Configuración del nodo

Al seleccionar el nodo Perplexity Search, se abre su panel de configuración en el lado derecho del Agent Builder.

Model

Elige el modelo de Perplexity que se usará para procesar la consulta. Las opciones disponibles pueden variar en velocidad, profundidad de razonamiento y calidad del resultado:
  • Sonar
  • Sonar Pro
  • Sonar Reasoning
  • Sonar Reasoning Pro
  • Sonar Deep Research
Selecciona un modelo adecuado a la complejidad y la profundidad de la investigación que necesitas.

Prompt

Introduce la consulta o instrucción que quieres que investigue Perplexity.
Puedes escribir el texto directamente o insertar variables de pasos anteriores del Agent escribiendo /.
Ejemplos:
  • “¿Cuáles son las últimas actualizaciones de precios de HubSpot Enterprise?”
  • “Resume los tres principales competidores de {{brand_name}} e incluye enlaces a las fuentes.”

Output Label

Asigna una etiqueta descriptiva al resultado de este paso. La etiqueta se convierte en el nombre de la variable disponible para los nodos posteriores. Ejemplos:
  • perplexity_answer
  • research_summary
  • competitive_insights

Resultado

Este nodo devuelve un único resultado de texto estructurado que contiene la respuesta sintetizada de Perplexity, incluidas las citas de las fuentes subyacentes. El resultado se puede pasar directamente a pasos como:
  • Prompt LLM
  • Agents de comparación o puntuación de respuestas
  • Pasos de investigación adicionales
  • Llamadas a API o lógica de extracción de datos

Ejemplos de uso

1. Ejecutar una consulta de investigación y resumirla con un LLM

  1. Agrega un paso Perplexity Search con un prompt como:
    “Explica los últimos cambios en AI Overviews de Google y cita las fuentes.”
  2. Agrega un paso Prompt LLM:

2. Investigar información de la competencia de forma dinámica

  1. Pasa un nombre de marca al Agent como entrada.
  2. Usa Perplexity Search:
    “Proporciona una visión general de la competencia de {{brand_name}} con citas.”
  3. Usa el resultado para generar análisis o comparaciones en pasos posteriores.

Prácticas recomendadas

  • Escribe prompts claros y específicos para obtener citas más precisas y resultados estructurados.
  • Usa modelos más avanzados (por ejemplo, Sonar Reasoning Pro o Sonar Deep Research) para consultas de investigación complejas o de varios pasos.
  • Combina Perplexity Search con pasos Prompt LLM para refinar, estructurar o dar formato a la investigación según tu caso de uso.

Solución de problemas

Al resultado le falta profundidad o detalle

Prueba a cambiar a un modelo de nivel superior, como Sonar Pro o Sonar Deep Research.

Las variables no se reconocen en el prompt

Escribe / en el campo del prompt para insertar variables del Agent compatibles.

La información devuelta parece desactualizada

Reformula la consulta para pedir explícitamente las actualizaciones más recientes o resultados de un año concreto.