Perplexity представила Brain — новую систему памяти для AI-агентов. Она запоминает не предпочтения пользователя, а выполненную работу: что сработало, где были ошибки и какие правки внесли в результат.
Brain строит context graph вокруг работы Computer. В заданные интервалы, например ночью, система анализирует прошлые сессии, connector results, изменения в документах и исправления пользователя.
Контекст хранится как LLM wiki: страницы описывают проекты, людей, идеи, источники и другие элементы рабочей среды. Computer использует их, чтобы быстрее понимать задачу, выбирать надежные источники и не повторять прошлые ошибки.
По ранним данным Perplexity, Brain повышает correctness на 25% в знакомых задачах, recall — на 16%, а стоимость задач с историческим контекстом снижает на 13%. Каждая memory entry ссылается на исходную сессию, файл или источник.
Brain выходит в Research Preview для Max и Enterprise Max.
