Perplexity opisuje architekturę pamięci Brain i testy Agent API

2 listopada 2026 r. Perplexity opublikowało poradnik techniczny o trwałej pamięci agentów AI, w którym szczegółowo omawia system Brain w Perplexity Computer, komponenty Agent API służące do budowania pamięci oraz testy sprawdzające, czy zapisany kontekst usprawnia późniejszą pracę agenta.

Architektura Brain i przedstawione wyniki

Perplexity opisuje Brain jako samodoskonalący się system pamięci dla Computer, zaprojektowany tak, by porządkować wcześniejsze działania i korekty w rozwijającej się wiki wiedzy. Wykorzystuje pamięć na poziomie tokenów, co oznacza, że informacje są przechowywane poza modelem i wczytywane do kontekstu w razie potrzeby. Zmiana strony wiki wpływa na to, co agent może odczytać podczas kolejnego zadania, nie modyfikując wyuczonych wag modelu.

Brain przechowuje te zapisy jako pliki w piaskownicy agenta, w trzech warstwach. Katalog sessions/ przechowuje surowe transkrypcje i ich streszczenia, notes/ porządkuje wyodrębnione informacje według tematu, a knowledge/ zawiera powiązane ze sobą strony wiki w formacie Markdown, poświęcone osobom, projektom i zagadnieniom. W poradniku zapisy sesji zaklasyfikowano jako pamięć epizodyczną, a wiki jako pamięć semantyczną; umiejętności i zapisane instrukcje zapewniają pamięć proceduralną, określającą, jak należy wykonywać zadania.

Agenci działający w tle, nazywani Dream, przetwarzają nocą zapisy sesji z danego dnia, tworzą streszczenia i aktualizują wiki, gdy zmieniają się informacje. Perplexity informuje, że sprawdza przygotowane zmiany przed ich zatwierdzeniem za pośrednictwem Git, dzięki czemu można przejrzeć różnice. Każdy wpis w pamięci odsyła do źródła, a aktualizacje Brain działające w tle wzmacniają informacje, które pozostają aktualne, poprawiają wpisy po zmianach i oznaczają nieaktualne materiały.

Perplexity podało, że w 30-dniowej ewaluacji porównawczej sesje z Brain poprawiły poprawność o 9,3 punktu procentowego, a zdolność przypominania o 8,9 punktu procentowego, przy zużyciu o około 15% mniejszej liczby tokenów. W odrębnym wewnętrznym teście porównawczym obejmującym 150 pytań dotyczących dokumentów finansowych agent eksplorujący, korzystający ze standardowych narzędzi do pracy z plikami, uzyskał wynik 0,627, podczas gdy wyszukiwanie semantyczne w tym samym zbiorze danych osiągnęło około 0,37.

Komponenty pamięci Agent API

Perplexity wyraźnie odróżnia swoją ofertę dla deweloperów od Brain: Agent API nie obejmuje samodzielnie utrzymującego się systemu pamięci. Zamiast tego udostępnia wersjonowane procedury, metody przenoszenia kontekstu rozmowy między żądaniami oraz narzędzia do odczytu danych z magazynu kontrolowanego przez dewelopera i zapisywania w nim danych.

Niestandardowa umiejętność łączy instrukcje, procedury i pliki pomocnicze, którym przypisuje się numer wersji. Profil zapisuje szerszą konfigurację — w tym model, instrukcje, narzędzia, umiejętności, konektory i ustawienia uruchomienia — pod jednym wersjonowanym identyfikatorem. Umiejętności nie uczą się samodzielnie; ich instrukcje zmieniają się, gdy osoba lub zautomatyzowany proces prześle nową wersję.

Deweloperzy mają dwie możliwości zachowania kontekstu roboczego między turami. Mogą umieścić wybrane wcześniejsze wiadomości w tablicy wejściowej kolejnego żądania, decydując, co zachować, streścić, zredagować lub usunąć. Mogą też przekazać identyfikator ukończonej odpowiedzi jako previous_response_id, co pozwala Perplexity utrzymywać stan rozmowy na swoich serwerach bez konieczności ponownego przesyłania przez aplikację wcześniejszych tur. W obu przypadkach nadal trzeba przekazać wszelkie nowe instrukcje, narzędzia lub ustawienia modelu potrzebne do wygenerowania kolejnej odpowiedzi.

Za przechowywanie pamięci epizodycznej i semantycznej nadal odpowiada deweloper. Wywoływanie funkcji może realizować operację odczytu przed działaniem agenta oraz operację zapisu po jego działaniu; aplikacja wykonuje wywołania i zwraca wyniki. Zapisanie rezultatu, źródła, które go potwierdza, oraz późniejszej korekty użytkownika stanowi początek zapisu epizodycznego, zamiast ograniczać się do odnotowania, że informacja została pobrana. Zgodny z rozwiązaniem zdalny serwer MCP to kolejna możliwość: udostępnia operacje na pamięci bez osobnych opakowań dla niestandardowych funkcji. Wśród zarządzanych konektorów Perplexity wymienia GitHub, Slack, Google Drive, Datadog, Linear i Notion, a niestandardowe konektory mogą zapewniać dostęp do systemów wewnętrznych.

Testowanie i mechanizmy kontroli w Computer

Test nowej sesji opisany w poradniku rozpoczyna się od wysłania żądania bez ponownego odtwarzania wcześniejszych wiadomości ani previous_response_id, przy zachowaniu dostępu do tego samego magazynu pamięci. Następnie agent ma wykonać powiązane zadanie, nie otrzymując ponownie wcześniejszej korekty. W przypadku agenta wdrożeniowego Perplexity proponuje sprawdzić, czy agent pobiera i stosuje zweryfikowane polecenie wycofania zmian dla danego serwisu, pozostawia procedury pozostałych serwisów bez zmian i przyjmuje nowsze wytyczne po zmianie polecenia, zachowując możliwe do prześledzenia źródło.

Przy porównywaniu działania z pamięcią i bez niej Perplexity zaleca utrzymanie niezmienionych wersji modelu, profilu i umiejętności oraz rozpoczęcie od znanej migawki magazynu, aby jeden test nie nauczył agenta odpowiedzi przed kolejnym. Zaleca też zachowywanie nieudanych przypadków, by kolejne wersje mogły pomyślnie przejść testy. Zamiast polegać wyłącznie na zdolności przypominania, poradnik zaleca mierzyć, czy zadania zależne od pamięci są wykonywane, uwzględniając również koszt i opóźnienie.

W Computer funkcja Brain korzysta z sesji, połączonych narzędzi, plików i artefaktów oraz poprawek wprowadzanych przez użytkowników. Widok pamięci pozwala użytkownikom przeglądać wpisy, sprawdzać ich źródła oraz je edytować lub usuwać. Brain nie uwzględnia sesji incognito i ma osobny przełącznik.

W przykładzie Rho opisanym w przewodniku projekt fakturowania obejmował nocny przegląd zmian przez Komputer, oznaczanie niespójności i publikowanie porannego podsumowania na Slacku. Rho poinformowało o skróceniu cotygodniowych spotkań z 2,5 godziny do 15 minut i oszacowało, że w ciągu 12-tygodniowego projektu udało się zaoszczędzić 120 godzin pracy. Perplexity wyjaśniło, że szacunek 120 godzin dotyczył łącznego przepływu pracy obejmującego konektory, nocne uruchomienia i podsumowanie na Slacku, a odrębnego wkładu pamięci nie można było jeszcze określić ilościowo.

Przewodnik nie rozstrzyga zatem, jaki był indywidualny wkład pamięci w zgłoszone przez Rho oszczędności.