Perplexity为旗下AI代理Computer上线记忆系统Brain，用于保留历史任务记录和用户修改内容，提升代理在连续性工作中的表现。

据媒体Decrypt 18日 报道，Perplexity内部数据显示，Brain可将重复任务的回答准确率提升25%，记忆效果提升16%，同时将高上下文需求任务的成本降低13%。

与侧重记录用户姓名、偏好等个人信息不同，Brain的重点放在代理实际完成过的工作上。Computer每次执行任务后，系统都会在“上下文图谱”中记录所调用的连接器、有效信息来源、用户后续修改以及失败尝试等内容；这些数据会在夜间默认汇总，并用于更新个人大模型知识库，在下一次任务开始前加载到代理运行环境中。

Perplexity表示，借助Brain，Computer不再需要每次都从零开始，而是能够带着项目背景、决策过程和信息来源的完整上下文继续工作。公司还称，每条记忆都会与会话、文件和信息源关联，用户可以查看并管理相关内容。

目前，该功能已以研究预览形式向Max和Enterprise Max订阅用户开放。用户可在侧边栏“Customize”栏目中查看Brain保存的记忆内容。Perplexity Max订阅价格为每月200美元。

Perplexity同时强调，上述性能数据均为公司内部早期指标，并非第三方基准测试结果。公司称，Brain在“已经处理过的任务”上提升更为明显，但这并不意味着底层模型本身变得更聪明。比如，如何把金融研究中积累的经验直接泛化到编程等其他任务，仍是尚未解决的问题。

从市场角度看，Brain将AI记忆的重心从“用户信息”转向“实际工作记录”。Perplexity瞄准的应用场景也较为明确，包括竞品监测、周报撰写，以及需要持续调用既有执行结果的研究类工作等高重复、强连续性的任务，以提高整体效率。按Perplexity的说法，这有助于避免Computer在每次会话中重复“造轮子”。

不过，这一方案在数据控制层面仍存在局限。上下文图谱、个人大模型知识库以及会话记录均存放于Perplexity的基础设施中。用户虽然可以查看已保存内容，但整体上并非以数据“所有权”为核心设计。媒体据此指出，这与可部署在自有硬件上、并实现更全面控制的自托管工具仍有明显区别。

整体来看，Brain可被视为Perplexity在自身生态内强化代理连续作业能力的一次尝试。公司表示，后续还将推出更多相关功能，但暂未公布具体时间表。

Perplexity还在社交平台表示，Brain是一套可持续学习的记忆系统，Computer上的每一次任务都会接入由Brain构建的上下文图谱；该功能将以研究预览形式向所有Perplexity Max订阅用户（即Max用户）提供。