Perplexity posílá citlivé kroky AI agenta přímo na Mac. Cloud zůstává u plánování

AI agent už nemusí volit mezi výkonem a soukromím

Agentické systémy se postupně posouvají od obyčejného chatování k vykonávání celých pracovních postupů. Mohou hledat informace na webu, pracovat se soubory, plánovat několik kroků dopředu a následně připravit výsledek. Jenže právě tady narážejí na nepříjemný technický problém.

Úkol bývá často užitečný jen tehdy, když agent zná citlivý kontext. Může jít o smlouvy, interní dokumenty, klientské záznamy, faktury nebo osobní údaje. Odeslat celý takový obsah do cloudu je z pohledu firmy i běžného uživatele něco mezi špatným nápadem a velmi drahou lekcí z oblasti ochrany dat.

Perplexity se pokouší tento rozpor vyřešit tak, že jeden úkol nerozdělí na začátku, ale až během jeho provádění. Perplexity Computer začne v cloudu, kde má k dispozici výkonné modely pro vyhledávání, plánování a dlouhé uvažování. Jakmile se dostane ke kroku, který pracuje s citlivým obsahem, předá jej lokálnímu modelu na Macu. Výsledek pak znovu zapojí do stejného pracovního postupu.

Pro uživatele to znamená, že nemusí ručně kopírovat text mezi dvěma aplikacemi ani celý úkol restartovat. Agent má pokračovat v práci, jen část výpočtu proběhne na jiném místě.

Jak Hybrid Compute funguje v praxi

Cloud řeší web a plánování

Cloudová část je vhodná pro operace, kde je potřeba přístup k internetu, rozsáhlé výpočetní kapacity nebo pokročilé uvažování. Agent může například vyhledat aktuální informace, porovnat více zdrojů a připravit plán dalšího postupu.

Lokální model na Macu potom zpracuje soubor, který není vhodné odesílat na externí server. Může z něj vytáhnout potřebné údaje, porovnat je s dalšími informacemi nebo připravit strukturovaný výstup. Do cloudu se následně odešle pouze to, co je podle pravidel bezpečné, případně anonymizovaná verze dat.

Je to podobné jako práce ve firmě, kde máte veřejného konzultanta a interního účetního. Konzultant může sledovat trh a hledat nabídky, ale do účetní knihy se podívá pouze člověk uvnitř firmy. Rozdíl je v tom, že zde tuto spolupráci řídí software a odehrává se v rámci jediného úkolu.

Privacy Gate hlídá hranici mezi Macem a cloudem

Nejdůležitější součástí systému není samotný lokální jazykový model, ale Privacy Gate. Tento mechanismus běží přímo na zařízení a před odesláním obsahu kontroluje, zda se v něm nacházejí osobní nebo jinak citlivé informace.

Podle výsledku může systém provést jednu ze čtyř akcí:

• ponechat informace pouze na zařízení,
• zamaskovat citlivé části,
• akci odmítnout,
• vyžádat si souhlas uživatele.

Citlivé údaje, jako jsou přístupové údaje, čísla platebních karet nebo identifikační dokumenty, mají podle popisu dostávat nejpřísnější zacházení. Při maskování se skutečná hodnota nahradí zástupným textem. Cloud tak může pracovat s významem dokumentu, aniž by nutně viděl původní osobní údaj. Po návratu odpovědi se hodnoty mohou znovu doplnit.

Tento přístup je praktičtější než prosté pravidlo „všechno lokálně“ nebo „všechno do cloudu“. První varianta by omezila schopnosti agenta, druhá zase přináší zbytečné riziko. Hybridní model se snaží rozhodovat podle konkrétního kroku.

Lokální klasifikátor má překvapivě důležitou práci

Perplexity současně zveřejnilo klasifikátor PII-Tracer, který slouží k detekci osobně identifikovatelných informací. Jde o menší model s 0,6 miliardy parametrů, navržený pro označování citlivých úseků textu. Pracuje s oknem o velikosti 4 096 tokenů a rozlišuje devět typů osobních údajů.

Výrobce jej testoval v benchmarku PII-TRACE, který obsahuje 13 148 syntetických konverzací ve 13 jazycích a deseti typech písma. Dataset zahrnuje 37 431 zmínek identifikátorů. Důležitý detail spočívá v tom, že test neměří pouze schopnost najít jeden osobní údaj. Sleduje také, zda systém najde všechny jeho opakované výskyty v dlouhé konverzaci.

PII-Tracer v testu dvanácti detektorů dosáhl nejvyššího character F1 skóre 0,629. U konzistentního nalezení všech opakovaných identifikátorů dosáhl hodnoty 79,4 procenta a u identifikátorů rozložených mezi více zpráv 77,6 procenta. V tomto měření překonal také GPT-5.6 Sol, který dosáhl hodnot 57,0 a 55,1 procenta. V nejtěžší kategorii se šesti až deseti výskyty stejného údaje měl PII-Tracer skóre 0,691, zatímco GPT-5.6 Sol 0,464 a Claude Opus 4.8 pouze 0,045.

Výsledky ale zároveň ukazují, že ani lokální ochrana dat není kouzelná krabička. U konverzací delších než 10 000 znaků klesla přesnost detekce v jednom okně na recall 0,687. Perplexity problém řeší překrývajícími se okny. Při 50% překryvu vzrostl celkový recall na 0,965 a konzistentní detekce opakovaných údajů na 0,954.

To je důležitá provozní poznámka. Bezpečnostní systém může být velmi dobrý na krátkém textu a současně přehlédnout údaj ukrytý na konci dlouhého dokumentu. U ochrany osobních dat je právě taková drobnost rozdílem mezi použitelnou funkcí a falešným pocitem bezpečí.

Požadavky: Apple Silicon a alespoň 24 GB paměti

Hybrid Compute je podle dostupných informací přístupné předplatitelům Perplexity Pro, Max a Enterprise. Funguje na Macu s čipem Apple Silicon a systémem macOS 15 nebo novějším. Minimem je 24 GB sjednocené paměti, doporučená kapacita činí 32 GB. Macy s 8 nebo 16 GB paměti funkci nepodporují.

Lokální model se instaluje jedním kliknutím přímo v aplikaci. Uživatel nepotřebuje nastavovat Ollamu, samostatný běhový systém ani API klíč. Lokální zpracování navíc nespotřebovává cloudové kredity, takže lokální tokeny mají cenu 0 dolarů.

Při spuštění jsou uváděny lokální modely Gemma 4 E4B, Qwen3.6 35B-A3B a model Perplexity upravený pro Computer. V ekosystému Perplexity na Hugging Face jsou dostupné také varianty modelů pro běh na zařízení a klasifikátor pro maskování osobních údajů.

Konkrétní ceny předplatného Pro, Max a Enterprise nejsou v dodaných ověřených podkladech uvedeny, proto je nelze poctivě převádět na české koruny. Pro české uživatele je důležité především to, že dostupnost je podmíněna podporovaným Macem, operačním systémem a placeným plánem. Ověřená česká lokalizace této funkce v podkladech potvrzena není.

Mac jako domácí server pro AI agenta

Perplexity počítá také s tím, že Mac mini zůstane zapnutý jako lokální výpočetní uzel. Úkol lze podle popisu spustit z iPhonu nebo iPadu, zatímco citlivý krok se provede na Macu umístěném doma nebo v kanceláři.

To je zajímavější než pouhé spuštění menšího modelu v aplikaci. Mac se tím mění v osobní část agentní infrastruktury. Cloud obstará práci, která vyžaduje internet a vysoký výkon, domácí počítač zase drží soubory, osobní údaje a lokální kontext. V praxi to může dávat smysl například u dokumentů, které uživatel nechce nahrávat do externí služby, ale současně nechce rezignovat na schopnosti moderního agenta.

Firemní zákazníci Enterprise mohou nastavovat pravidla pro celé organizace. Administrátoři mohou určit, co musí zůstat na zařízení, co se smí maskovat a kdy je nutné výslovné schválení. Součástí mají být také auditní záznamy o tom, kdy informace zařízení opustily. Právě tato kontrola je podstatnější než samotná velikost lokálního modelu, zejména pro právní, zdravotnické a finanční týmy.

Cloud-first, nebo local-first?

Hybrid Compute na Macu začíná v cloudu a citlivé části posílá dolů na lokální model. Perplexity krátce předtím představilo opačný přístup pro dedikovaný hardware NVIDIA DGX Spark, kde úloha startuje lokálně a teprve podle potřeby se posílá do cloudu. Technicky jde o podobnou myšlenku, ale s jiným výchozím bodem.

Rozdíl není kosmetický. Cloud-first varianta je vhodnější pro úlohy založené na webovém hledání a plánování, local-first model zase pro prostředí, kde je hlavním požadavkem kontrola nad daty. Hybrid Compute proto není náhradou za plně lokální AI ani za cloudového agenta. Je to kompromisní architektura, která se snaží použít každé prostředí tam, kde dává největší smysl.

Největší otázkou zůstává, jak spolehlivě bude systém rozpoznávat citlivý kontext v reálných dokumentech, které bývají delší, méně uhlazené a jazykově pestřejší než syntetická testovací data. Perplexity ale alespoň zveřejnilo princip ochranné vrstvy i model, který ji pohání. To je lepší než neurčité tvrzení, že data jsou „bezpečná“, bez vysvětlení, co se mezi souborem a cloudem skutečně děje.

Podrobnosti k funkci jsou uvedeny v oficiálním oznámení Perplexity. Technický popis ochrany osobních údajů zveřejnila společnost v materiálu PII-TRACE. Další informace a modely jsou dostupné také na Hugging Face. Kontext k uvedení funkce přináší článek MarkTechPost.

FAQ