Perplexity a lancé un nouveau système de mémoire appelé Brain, qui vise à améliorer l'efficacité de son agent IA, Computer. Contrairement aux systèmes de mémoire IA traditionnels qui se concentrent sur les préférences des utilisateurs, Brain se concentre sur les actions et les résultats du travail de l'agent. Cette mémoire auto-améliorante construit un graphique contextuel qui suit les activités de l'agent et en apprend chaque nuit. En examinant ce graphique à intervalles réguliers, Brain vise à affiner les performances de l'agent au fil du temps. Ce système est actuellement disponible pour les abonnés Perplexity Max et Enterprise Max dans le cadre de la recherche préliminaire.
Brain fonctionne sur deux axes principaux : le sujet de la mémoire et son objectif. Alors que la mémoire IA traditionnelle se concentre sur l'utilisateur, stockant ses préférences et ses rôles, Brain se concentre sur les tâches de l'agent, se souvenant des stratégies efficaces ou non. Ce changement de focus vise à améliorer la performance de l'agent plutôt qu'à simplement engager l'utilisateur.
Le graphique contextuel créé par Brain permet à Computer de naviguer dans l'environnement de l'utilisateur et d'apprendre des expériences passées. Chaque entrée de mémoire est traçable jusqu'à sa source, ce qui aide au débogage et renforce la confiance. À mesure que les utilisateurs interagissent avec Computer, Brain s'améliore continuellement, apprenant à la fois des succès et des échecs, ce qui conduit finalement à une exécution des tâches plus efficace.