🔍 Что скрывается под капотом Perplexity? Когда AI отказывается выполнить задачу, ссылаясь на "лимиты ресурсов", возникает вопрос: а что это за лимиты? Со мной случился как раз такой кейс. Я решил выяснить, что происходит внутри Perplexity, когда он выполняет код. Попросил AI проанализировать собственные логи и окружение. И он буквально сам рассказал: "Я работаю в Docker-контейнере на Linux 6.1, у меня 2 CPU и 1GB RAM..." и далее выдал полную базу, вплоть до локации своего сервера (кстати, США, штат Орегон) Perplexity использует E2B Sandbox - специализированную платформу для AI-агентов. Каждый ваш запрос с кодом запускается в контейнере. 🔵 Архитектура: FastAPI ↔ WebSocket ↔ Jupyter Kernel 🔵 Оптимизация: uvloop + orjson + httptools Это объясняет, почему AI иногда "отказывается" - не из-за технических лимитов, а из-за бизнес-логики системы. Ведь критически важно быстро отдавать пользователю результат - это основной приоритет таких решений GitHub Copilot, Replit, CodeSandbox - все используют похожие решения Зная архитектуру подобных решений, можно: 🔜 Правильно использовать контекст 🔜 Оптимизировать запросы под систему (и манипулировать системой) 🔜 Понимать реальные ограничения и бизнес-логику Понимание внутреннего устройства AI-систем становится критически важным навыком. Это не просто любопытство - это практический инструмент для более эффективной работы 📖 Полное исследование на Habr