Perplexity presentó Brain, un sistema de memoria diseñado para que los agentes mejoren a partir del trabajo que ya realizaron. La función construye un grafo de contexto de las tareas ejecutadas por Computer y lo revisa en intervalos determinados, como durante la noche, para aprender qué funcionó, qué falló y qué correcciones realizó el usuario.
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Un grafo de contexto para mejorar tareas futuras
A diferencia de una memoria centrada solo en preferencias del usuario, Brain recuerda el trabajo del agente. La idea es que Computer tenga un mejor punto de partida en nuevas tareas, con acceso más rápido a fuentes útiles, proyectos, documentos, conectores y correcciones previas.
El sistema opera como una wiki LLM cargada en el entorno aislado del agente. Esa capa se actualiza de forma incremental con sesiones del usuario, resultados de conectores, cambios en documentos fuente y correcciones hechas durante el trabajo.
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Perplexity afirma que los primeros resultados muestran una mejora de 25% en corrección para tareas ya vistas por Computer y un aumento de 16% en capacidad de recuerdo. También reporta una reducción de 13% en el costo de tareas que requieren contexto histórico.
Cada entrada de memoria mantiene trazabilidad hacia la sesión, archivo o fuente de origen. Brain comienza a desplegarse en Research Preview para suscriptores Max y Enterprise Max.
