Perplexity Computer が巡航速度に入り、GLM-5.2 が Together AI で無料に、エージェント型コードツール

2026年6月21日の週末は、2つの異なる動きが重なっている。片方では、Perplexity Computer が Deep Research の統合と作業スレッド内の新しいナビゲーションツールによって深みを増し、もう片方では、Together AI が GLM-5.2 を無料で利用可能にしつつ、OpenRouter におけるこのモデルの最速推論プロバイダーとして自らを位置づけている。コードツールでは、Amp が Librarian サブエージェントを大幅に高速化し、Custom Agents を導入する一方、v0 は注釈モードでユーザーフィードバックを簡素化している。

Perplexity Computer — Deep Research 統合、コマンドパネル、フォーク

6月19日 — Perplexity は Computer の大幅なアップデートを公開した。主な新機能は、Deep Research が Computer の作業スレッド内で直接利用できるようになったこと。深掘り検索の結果は、環境を離れることなく、レポート、スプレッドシート、プレゼンテーション、ダッシュボード、Web サイト、ワークフローに変換できる。Perplexity は、“Search as Code” と名付けたインフラのおかげで、Computer 内の Deep Research が最新ベンチマークで競合を上回ると発表している。

機能	説明
Deep Research in Computer	同じスレッド内でレポート、スプレッドシート、ダッシュボード、ワークフローに変換できる深掘り検索
コマンドパネル	検索ボックス内の `/` から、すべてのモードとスキルへすばやくアクセス
フォーク	元のスレッドの完全なコンテキストを保持したまま、新しい質問へスレッドを分岐
インライン操作	確認、明確化、接続が検索ボックス内に直接表示される
Computer Analytics API	クレジット、成果物、ワークフロー、所要時間の利用状況を時系列で取得 — Enterprise
カスタムクレジット上限	メンバーまたはチームごとに設定可能なクレジット上限 — Enterprise

/ から利用できるコマンドパネルは、利用可能なすべてのモードとスキル（Deep Research、Plan Mode、カスタムスキル、組織スキル）を 1 か所に集約する。フォークを使うと、元のスレッドのコンテキストと成果物にアクセスしたまま、後続の質問を別スレッドで掘り下げられる。複雑なプロジェクトの反復で役立つ、回帰防止の仕組みだ。

Analytics API と custom credit limits は組織向けで、管理者は API 経由で Computer の利用状況（Snowflake、Hex、Metabase、またはスプレッドシートと互換）を監視し、ロールやチームごとにクレジット割り当てを定義できる。

🔗 Perplexity の変更ログ — Deep Research、コマンドパネル、フォーク

Together AI が GLM-5.2 を無料公開し、OpenRouter で最速を確立

6月21日 — Together AI は、GLM-5.2（Z.ai / Zhipu が MIT ライセンスで公開したオープンソースモデル）を自社プラットフォームに展開し、API 設定なしで Together Chat から無料で利用できるようにしたと発表した。モデルは安全な北米インフラ上で動作する。

モデル	提供元	ライセンス	Together AI での利用方法
GLM-5.2	Z.ai (Zhipu)	MIT (open-source)	無料 — Together Chat、API 設定不要

同時に、Together AI は OpenRouter 上で GLM-5.2 に対する最速の推論プロバイダー だと主張しており、長コンテキストの workloads（コーディング、エージェント）に的を絞り、レイテンシを維持しながら GPU あたりのトークン数を最大化しようとしている。

“Everyone’s trying to find where to test GLM-5.2. You can try it free on Together Chat (link below). No API setup. Just pick GLM-5.2 and start prompting. Served by Together AI on secure North American infrastructure.”

🇯🇵 “みんなが GLM-5.2 をどこで試せるのか探している。下のリンクから Together Chat で無料で試せる。API の設定は不要。GLM-5.2 を選んで使い始めるだけでいい。安全な北米インフラ上で Together AI が提供している。” — @togethercompute

🔗 Together AI — OpenRouter で最速の GLM-5.2 サーバー

AI コードツール — Amp が Librarian を高速化し、Custom Agents を開始、v0 が注釈モードを導入

Amp — Librarian が 3× 高速化し、43% 安価に

6月18日 — Amp は GitHub 上のコード探索に特化したサブエージェント Librarian を改善した。新バージョンは前バージョンより約 3× 高速 で、43% 安価 である。

指標	変化
速度	約 3× 高速
コスト	−43%

Librarian は、シンボル、関数、パターンを見つけるために大規模なコードベースを巡回する Amp の内部エージェントだ。この性能改善は、コード検索が頻繁に発生するワークフローに直接恩恵をもたらす。

🔗 Amp — より高速な Librarian

Amp — Custom Agents: プラグインがエージェントを作成し、操作する

6月19日 — Amp はプラグインシステムを Custom Agents で拡張した。これにより、プラグインはエージェントを作成し、実行し、その会話スレッドとのやり取りを継続できる。この機能によって、追加インフラなしで、プラグインから直接、特化型エージェントを構成できる。

実用上の利点は、エージェント型パイプラインの組み合わせにある。プラグインは、特定のタスク（コードレビュー、テスト生成、依存関係分析）専用のエージェントを起動し、同じスレッドで結果を取得できる。オーケストレーションを担うプラグインと実行エージェントの分離は、明確に保たれたままだ。

🔗 Amp — Custom Agents

v0 — 注釈モード、フォーム内の質問、Apple/Google Pay

6月19日 — v0（Vercel による UI 生成プラットフォーム）は、いくつかの新機能を公開した。

機能	説明
注釈モード	プレビュー内の要素をクリックして番号付きコメントを残し、まとめてエージェントに送信
フォーム内の質問	v0 の確認質問がプロンプトフォームに表示される（単一選択、複数選択、または skip）
Apple Pay / Google Pay	v0 のチェックアウトで利用可能
無制限のお気に入り	お気に入り上限 5 を撤廃
ZIP ダウンロード	読み取り専用メンバーが chat のコードを ZIP でダウンロード可能

注釈モード は最も注目すべき新機能だ。視覚的な問題を文章で説明する代わりに、ユーザーはプレビュー内の要素を直接クリックして番号付きコメントを残し、すべてのコメントはまとめてエージェントに送信される。このアプローチは、テキストによる説明と実際の意図のあいだの曖昧さを減らす。

🔗 v0 の変更ログ

速報

Claude Code v2.1.185（6月20日）— ネットワークの遅延時に表示される待機メッセージが言い換えられた: “Waiting for API response · will retry in …” が “No response from API · Retrying in …” に代わる。トリガーまでの待ち時間は 10 秒から 20 秒に延長された。🔗 変更ログ

意味すること

開発者向けのエージェントツールは、より組み合わせやすくなっている。 Amp の Custom Agents は、根本的な潮流を示している。AI 開発環境はもはや LLM をエディタに埋め込むだけではなく、プラグインが特化型エージェントをオーケストレーションするためのプリミティブを公開している。Custom Agents が提示するオーケストレーター/実行者の分離は、プロダクションのパイプラインで標準になりつつあるマルチエージェント・アーキテクチャに対応している。ただし、デプロイすべきインフラなしで、プラグインレベルで利用できる形になっている。Librarian の更新（3×、−43%）は、この専用エージェント層がメインモデルとは独立して最適化できることを示している。

オープンソースモデルをめぐる推論競争は激化している。 Together AI が OpenRouter における GLM-5.2 の最速サーバーであることを積極的に打ち出しているのは、推論性能がクラウド ML プロバイダーにとって差別化要因になりつつあることを示している。Together Chat で GLM-5.2 を設定なしで無料利用可能にするのは獲得戦略だ。開発者がチャット経由でモデルに慣れた後、課金 API への移行はよりスムーズになる。これは、HuggingFace と Replicate が以前のオープンソースモデルで成功裏に使ったモデルだ。

検索エージェント・プラットフォームは、エンタープライズ向けの制御層を追加している。 Perplexity Computer の新機能（Analytics API、メンバーごとのクレジット上限、フォーク）は、これらのツールの組織的な採用における成熟を示している。企業には、コスト管理、利用追跡、反復時の回帰防止が必要だ。フォークは特に興味深い。これは、初期の AI 検索ツールには存在しなかったコンテキスト管理のプリミティブであり、こうしたプラットフォームを協働型の作業環境（Git のブランチ、別々の議論スレッド）に近づけている。