Perplexity 的 Comet 浏览器：示例指南

Perplexity 于 2025 年 7 月 9 日发布的 Comet，试图将浏览器重新定义为一个智能、具备上下文感知的伙伴，而非被动工具。它基于 Chromium 平台构建，并由 Perplexity 的 AI 引擎驱动，将自然语言搜索与主动式辅助相结合。

在这篇博客中，我将通过五个实用示例来探索 Comet，并向您展示它的功能。

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什么是 Perplexity 的 Comet？

Comet 是由 Perplexity AI 开发的一款以 AI 为先的浏览器。它适用于 Mac 和 Windows，基于 Chromium，且与 Perplexity 的 AI 能力深度集成。

AI 直接集成在浏览器中，并可在任何标签页访问。得益于这种集成，它可以访问浏览器内容，甚至在请求时进行控制。因此，AI 能够协助我们在浏览器中需要执行的各类任务。从回答屏幕所见内容的问题，到实际执行操作，Comet 的 AI 助手都应能提供帮助。

以下是浏览器主页的样子：

Perplexity 的 Comet 浏览器属于 Perplexity Max 方案的一部分，目前价格为每月 200 美元，包含对 Comet 的抢先体验；免费用户的访问权限将通过邀请/候补名单的方式后续开放。您可以从此官方页面下载 Comet。

让我们来看一看 Comet 的实际表现！

示例 1：管理邮箱账户

首先，我决定试试看 Comet 作为邮件助手的效果。为此，我在 Comet 浏览器中打开了一个标签页并登录了我的 Gmail 账户。请注意，这并不会在 Perplexity 与我的邮箱之间创建连接。之所以能访问，是因为该标签页处于打开状态。

当我打开助手时，它识别到我正在浏览邮箱账户，并给出了一些建议：

我最近收到了一封很长的邮件，于是决定试试获取摘要。起初没有成功，因为我尚未登录 Perplexity AI 账户。当时我只得到一个泛化的回应，描述如何总结一封邮件。登录后我再次尝试，这次就完全奏效了。

接着，我尝试了 Perplexity 的一个建议：帮我找到重要但未回复的邮件。它首先尝试连接我的 Gmail 账户，但由于我未建立连接，这种访问方式没有成功。

不过它并未就此停止。由于当前标签页中已打开 Gmail，它能够直接在浏览器中搜索并找到结果。当当前标签页出现蓝色描边时，我们就能看到它正在访问并控制该标签页。

过了一会儿，它完成了页面分析，并提供了最新的重要未回复邮件的摘要。

总体而言，这个用例相当成功，我能看到它在日常邮件处理上能节省大量时间。当然，我们还能用它做更多事情。以下是我测试过的其他几个例子：

• 生成邮件回复。
• 搜索特定邮件。
• 整理邮件。
• 基于邮件安排 Google 会议。

连接 Google 服务

当我们尝试对 Gmail 账户或 Google 日历等其他服务执行操作时，AI 通常首先会尝试通过 API 连接这些服务。

我们在上面尝试列出重要邮件时就看到过一个例子。在截图底部，我们看到“Gmail not connected（Gmail 未连接）”。当该连接失败时，Comet 会接管当前标签页并尝试手动执行任务。

启用 Perplexity 与 Google 服务之间的连接会让助手更为稳健。如果您想这样做，请前往账户中的“Connectors（连接器）”选项卡。

示例 2：预订航班

我经常需要做、且最令人头疼的任务之一，就是在出行时寻找最佳航班。让我们看看 Comet 的 AI 助手能否帮上忙。我决定在一个没有打开任何标签页的空浏览器中提出请求。我是这样问的：

I want to fly from Lisbon to Taiwan in August. Find the cheapest flight under the following constraints:
- Only fly KLM, EVA, or Emirates
- No Boeing 737 Max
- At most one transfer
- One way

为回答我的请求，它没有打开任何标签页，而是搜索了航班并生成了这张表：

这并不完全是我想要的。我原本以为它会打开各家航空公司的官网预订页面，并预先选好最佳出行日。于是我继续提出了以下请求：

Search each company's website for the best day to fly.

这一次，它浏览了阿联酋航空官网，找到了满足我约束条件的最佳航班，并询问我是否也要搜索其他航空公司的官网：

注意，它仍未在前台直接打开标签页，但在处理请求时，会显示一个小窗口，其中包含它在后台处理的标签页，并提供打开该页以查看其操作的选项。当它处理完请求后，该标签页会被提供出来，如果我想继续预订，就可以点开接着操作。

由于它询问我是否也要搜索其他航空公司官网，我回答是。它对长荣航空和 KLM 的官网做了同样的操作，并返回了一张与第一张类似的表格，但这次包含了具体价格和日期：

最后，我让它前往阿联酋航空官网，为 8 月 5 日、价格 879 欧元的航班进行预订。这次它打开了标签页，并推进到需要填写个人信息的页面。从那一刻起，我需要手动接管，或在聊天中提供相关信息。

总体而言，我认为这个示例也很成功。我稍感意外的是，它没有使用 Google Flights 或类似服务来搜索最佳航班。可能是因为我明确指定了可接受的航空公司。

示例 3：学习

将大语言模型直接集成进浏览器的一大好处，是它无需来回复制粘贴信息即可感知当前浏览上下文。我想看看 Comet 在我在线学习时会有多大帮助。

首先，我打开了这篇关于 Grok 4 的 DataCamp 博客，并让助手帮我做个摘要。正如预期，这一步非常顺利。

那能否帮助我理解某个特定段落？为测试这一点，我选中一段文字，并让它用适合五岁小孩的方式解释。结果如下：

当我选中文本时，我在输入提示中看到它立刻感知到了这一选择，并能理解我指的是哪个部分，从而帮助我理解。

同样地，它也可在您跟随在线课程学习时充当学习助手。由于它能够接管浏览器，还可以协助处理交互式网站与练习，例如编程（我们会在下一个示例中探讨）。

我认为，前一部分总体是利大于弊，因为它确实能帮助人们学习，避免因不理解某一具体内容而卡住。另一方面，它能代做练习的能力可能会损害学习效果，因为人们很容易陷入重完成轻理解的陷阱，一遇到阻碍就立刻依赖这些工具，而不是坚持并真正自己解题。

示例 4：解 LeetCode 题

当我测试 Project Mariner（谷歌版的 AI 浏览器助手）时，我测试过的任务之一是解一道 LeetCode 题。当时 Mariner 能解出，但我必须手动输入并提交代码。我没法让它替我完成这些步骤，所以我也想看看这里会不会发生同样的情况。

我进入 LeetCode，打开一道题，并让助手替我解决。它确实给出了代码，但首先是在聊天中写出了代码。

随后，我让它“替我写代码”，它又在聊天里写了一遍。于是我明确说明，我不要放在这里，而是要放到网站的代码编辑器中。这一次，它成功地直接在编辑器中写入了代码。

最后，我让它替我提交代码。这一步立即成功，解法被接受，甚至被标记为优于 100% 的现有解法！

这令人印象深刻。让我印象深刻的并不是它能解出这样一道简单且成熟的题，而是它与网站交互的流畅度。相比 Project Mariner，要顺畅得多。

示例 5：处理多个标签页

最后一个示例，我想看看 Comet 在处理多个标签页时的表现。我打开了一个包含我很喜欢的游戏类型清单的文章标签页，另一个是空白表格。然后我让助手将这些游戏的信息填入表格。

经过相当一段时间的处理，它并未直接控制已打开的标签页，但停下来表示已完成表格填充。我打开第二个标签页，里面有九款游戏及其评分（最后一项除外）。

我回到文章并向下滚动，查看这张表是否完整，发现遗漏了很多条目，因为文章包含三十多款游戏。我告诉它清单不完整，它又开始工作。几分钟后，它再次表示完成。我去看了看，表格里现在有十二款游戏。

我没有再继续推进。这个实验显示，它在处理多个标签页时没什么问题，但在处理长网页、查全相关信息方面似乎有些吃力。在需要处理完整网页内容的场景中，这一点需要注意。至少目前，我们不应指望结果足够全面。

关于隐私的一点说明

Comet 在 Reddit 上举办了AMA 问答活动，回答了关于隐私和用户数据的一些问题。以下是关于隐私的 TLDR 摘要：

• 本地优先存储：据 Perplexity 的 CEO 及团队介绍，Comet 将几乎所有浏览数据都本地存储在您的设备上，包括 URL、Cookie、打开的标签页、权限、扩展、密码、支付信息，甚至崩溃日志与 IP 信息。本地存储使 Comet 能提供个性化建议、标签管理和设备端 AI 支持，而无需共享完整活动日志。
• 有限的服务端交互：只有当您明确请求 Comet 提供帮助时——例如总结文章、预订会议或发送邮件——它才会将范围最小化的上下文片段发送到 Perplexity 的服务器，以完成该请求。这些传输受到严格控制，只包含完成任务所需的细节。
• 数据可控：您可随时删除 Comet 历史记录。此外，使用无痕模式可确保这些浏览信息既不会被本地存储，也不会发送到服务器。
• 不使用您的数据进行训练：Perplexity 表示不会使用您的个人浏览历史来训练其 AI 模型。相反，他们依赖公开数据来源，而您的 Comet 数据则保留在本地且属于个人。

结论

在对 Comet 进行探索与试用后，我可以自信地说，它凭借原生 AI 集成为浏览体验树立了新标准。史无前例地让我感到，我不是在“使用”浏览器，而是在与一位 AI 助手一起“浏览”网络。

尽管其能力与便捷性都令人印象深刻，但我仍不免质疑其当下的定价。每月 200 美元，对个人用户而言或许还难以证明其性价比。

不过，我坚信此类由 AI 驱动的功能代表了网页浏览的未来。随着技术演进并日益普及，我预计 AI 辅助浏览将无处不在，最终成为各类浏览器的标配组成部分。