Perplexity เผยรายละเอียดสถาปัตยกรรมหน่วยความจำ Brain และการทดสอบ Agent API

เมื่อวันที่ 2 พฤศจิกายน 2026 Perplexity เผยแพร่คู่มือทางเทคนิคเกี่ยวกับหน่วยความจำถาวรของเอเจนต์ AI ซึ่งให้รายละเอียดเกี่ยวกับระบบ Brain ใน Perplexity Computer องค์ประกอบสำหรับสร้างหน่วยความจำของ Agent API และการทดสอบว่าบริบทที่จัดเก็บไว้ช่วยปรับปรุงการทำงานในภายหลังของเอเจนต์ได้หรือไม่

สถาปัตยกรรมและผลลัพธ์ที่รายงานของ Brain

Perplexity อธิบายว่า Brain เป็นระบบหน่วยความจำที่พัฒนาตัวเองได้สำหรับ Computer ซึ่งออกแบบมาเพื่อจัดระเบียบงานที่ผ่านมาและการแก้ไขต่าง ๆ ให้เป็นวิกิความรู้ที่ปรับเปลี่ยนได้ ระบบนี้ใช้หน่วยความจำระดับโทเคน กล่าวคือ จัดเก็บข้อมูลไว้นอกโมเดลและดึงเข้าสู่บริบทเมื่อต้องการ การแก้ไขหน้าในวิกิจะเปลี่ยนแปลงสิ่งที่เอเจนต์อ่านได้ในการทำงานครั้งถัดไป โดยไม่แก้ไขค่าน้ำหนักที่โมเดลเรียนรู้มา

โดยแบ่งออกเป็นสามชั้น sessions/ ไดเรกทอรีเก็บบันทึกการสนทนาดิบและสรุปของบันทึกเหล่านั้นไว้ notes/ จัดระเบียบข้อมูลที่กลั่นกรองแล้วตามหัวข้อ และ knowledge/ ประกอบด้วยหน้า Markdown ที่เชื่อมโยงถึงกันในวิกิ ซึ่งกล่าวถึงบุคคล โครงการ และแนวคิด คู่มือจัดประเภทบันทึกเซสชันเป็นหน่วยความจำแบบเหตุการณ์ และวิกิเป็นหน่วยความจำเชิงความหมาย ส่วนทักษะและคำสั่งที่บันทึกไว้จะเป็นหน่วยความจำเชิงกระบวนการ ซึ่งกำหนดวิธีดำเนินงานต่าง ๆ

เอเจนต์เบื้องหลังที่เรียกว่า Dream จะประมวลผลบันทึกเซสชันของแต่ละวันในช่วงกลางคืน สร้างบทสรุป และแก้ไขวิกิเมื่อข้อมูลเปลี่ยนแปลง Perplexity ระบุว่าระบบจะตรวจสอบการแก้ไขที่เตรียมไว้ก่อนบันทึกผ่าน Git โดยเก็บส่วนต่างไว้ให้ตรวจดูได้ รายการหน่วยความจำแต่ละรายการเชื่อมโยงกลับไปยังแหล่งที่มา ขณะที่การอัปเดตเบื้องหลังของ Brain จะช่วยตอกย้ำข้อมูลที่ยังถูกต้อง แก้ไขรายการเมื่อมีการเปลี่ยนแปลง และทำเครื่องหมายข้อมูลที่ล้าสมัย

Perplexity รายงานว่าเซสชันที่ใช้ Brain ในการประเมินแบบจับคู่ระยะเวลา 30 วัน มีความถูกต้องเพิ่มขึ้น 9.3 จุดเปอร์เซ็นต์ และการเรียกคืนข้อมูลเพิ่มขึ้น 8.9 จุดเปอร์เซ็นต์ ขณะใช้โทเคนน้อยลงราว 15% ในการทดสอบมาตรฐานภายในอีกชุดหนึ่ง ซึ่งครอบคลุมคำถามเกี่ยวกับเอกสารทางการเงิน 150 ข้อ เอเจนต์สำรวจที่ใช้เครื่องมือจัดการไฟล์มาตรฐานได้คะแนนคำตอบ 0.627 เทียบกับประมาณ 0.37 สำหรับการค้นหาเชิงความหมายในคลังข้อมูลชุดเดียวกัน

องค์ประกอบหน่วยความจำของ Agent API

Perplexity แยกข้อเสนอสำหรับนักพัฒนาออกจาก Brain อย่างชัดเจน โดย Agent API ไม่มีระบบหน่วยความจำที่ดูแลและปรับปรุงตัวเอง แต่มีขั้นตอนการทำงานที่กำหนดเวอร์ชันไว้ วิธีส่งต่อบริบทการสนทนาระหว่างคำขอ และเครื่องมือสำหรับอ่านและเขียนข้อมูลในคลังที่นักพัฒนาดูแลเอง

ทักษะแบบกำหนดเองจะรวบรวมคำสั่ง ขั้นตอนการทำงาน และไฟล์ประกอบไว้ภายใต้หมายเลขเวอร์ชัน ส่วนโปรไฟล์จะบันทึกการกำหนดค่าที่ครอบคลุมกว่า ซึ่งรวมถึงโมเดล คำสั่ง เครื่องมือ ทักษะ ตัวเชื่อมต่อ และการตั้งค่าการทำงานไว้ภายใต้ ID ที่กำหนดเวอร์ชัน ทักษะไม่ได้เรียนรู้ด้วยตนเอง แต่คำสั่งของทักษะจะเปลี่ยนเมื่อบุคคลหรือกระบวนการอัตโนมัติอัปโหลดเวอร์ชันใหม่

นักพัฒนามีสองทางเลือกในการเก็บรักษาบริบทการทำงานระหว่างรอบการโต้ตอบ โดยสามารถใส่ข้อความก่อนหน้าที่เลือกไว้ในอาร์เรย์อินพุตของคำขอถัดไป และตัดสินใจว่าจะเก็บ สรุป ปกปิด หรือลบข้อมูลใด หรืออาจส่ง ID ของคำตอบที่เสร็จสมบูรณ์เป็น previous_response_id, เพื่อให้ Perplexity ดูแลสถานะการสนทนาบนเซิร์ฟเวอร์ของตน โดยที่แอปพลิเคชันไม่ต้องส่งข้อความจากรอบก่อนหน้าซ้ำ ไม่ว่าจะเลือกวิธีใด ก็ยังต้องระบุคำสั่ง เครื่องมือ หรือการตั้งค่าโมเดลใหม่ที่จำเป็นต่อคำตอบถัดไป

การจัดเก็บหน่วยความจำแบบเหตุการณ์และเชิงความหมายยังคงเป็นความรับผิดชอบของนักพัฒนา การเรียกใช้ฟังก์ชันสามารถกำหนดให้มีการอ่านข้อมูลก่อนเอเจนต์ลงมือทำ และเขียนข้อมูลหลังจากนั้น โดยแอปพลิเคชันเป็นผู้เรียกใช้ฟังก์ชันและส่งผลลัพธ์กลับมา การบันทึกผลลัพธ์ แหล่งข้อมูลสนับสนุน และการแก้ไขจากผู้ใช้ในภายหลัง เป็นจุดเริ่มต้นของบันทึกแบบเหตุการณ์ ไม่ใช่เพียงบันทึกว่ามีการดึงข้อมูลมาแล้ว เซิร์ฟเวอร์ MCP ระยะไกลที่เข้ากันได้เป็นอีกทางเลือกหนึ่ง โดยเปิดให้ใช้การดำเนินการเกี่ยวกับหน่วยความจำได้โดยไม่ต้องมีตัวครอบฟังก์ชันแบบกำหนดเองแยกต่างหาก Perplexity ระบุว่า GitHub, Slack, Google Drive, Datadog, Linear และ Notion เป็นหนึ่งในตัวเชื่อมต่อที่มีการจัดการ ส่วนตัวเชื่อมต่อแบบกำหนดเองสามารถเปิดให้เข้าถึงระบบภายในได้

การทดสอบและการควบคุม Computer

การทดสอบเซสชันใหม่ในคู่มือเริ่มต้นคำขอโดยไม่ส่งข้อความเดิมซ้ำหรือ previous_response_id, แต่ยังคงเข้าถึงคลังหน่วยความจำเดียวกัน จากนั้นจึงขอให้เอเจนต์ทำงานที่เกี่ยวข้องโดยไม่ให้ข้อมูลแก้ไขก่อนหน้านั้นซ้ำอีก สำหรับเอเจนต์ที่ใช้ติดตั้งระบบ Perplexity เสนอให้ตรวจสอบว่าเอเจนต์ดึงคำสั่งย้อนกลับที่ผ่านการยืนยันแล้วของบริการที่ได้รับผลกระทบมาใช้ โดยไม่เปลี่ยนขั้นตอนของบริการอื่น และนำแนวทางที่ใหม่กว่ามาใช้เมื่อคำสั่งเปลี่ยนไป พร้อมเก็บแหล่งที่มาที่ตรวจสอบย้อนกลับได้

สำหรับการเปรียบเทียบระหว่างกรณีที่ใช้และไม่ใช้หน่วยความจำ Perplexity แนะนำให้ตรึงเวอร์ชันของโมเดล โปรไฟล์ และทักษะไว้ แล้วเริ่มจากภาพบันทึกของคลังข้อมูลที่ทราบแน่ชัด เพื่อไม่ให้การทดสอบหนึ่งสอนคำตอบแก่เอเจนต์สำหรับการทดสอบถัดไป นอกจากนี้ยังแนะนำให้บันทึกกรณีที่ล้มเหลวไว้ เพื่อให้การปรับปรุงครั้งต่อไปผ่านการทดสอบ แทนที่จะวัดเพียงความสามารถในการเรียกคืนข้อมูล คู่มือระบุว่าควรวัดว่างานที่ต้องอาศัยหน่วยความจำทำสำเร็จหรือไม่ โดยรวมต้นทุนและเวลาแฝงในการประเมินด้วย

ในส่วนคอมพิวเตอร์ Brain ใช้ข้อมูลจากเซสชัน เครื่องมือที่เชื่อมต่อ ไฟล์และชิ้นงาน ตลอดจนการแก้ไขจากผู้ใช้ มุมมองหน่วยความจำช่วยให้ผู้ใช้ตรวจสอบรายการต่าง ๆ ย้อนดูแหล่งที่มา และแก้ไขหรือลบรายการได้ Brain จะไม่นำเซสชันแบบไม่ระบุตัวตนมาใช้ และมีปุ่มเปิดหรือปิดแยกต่างหาก

ตัวอย่างของ Rho ในคู่มือกล่าวถึงโครงการออกใบแจ้งหนี้ ซึ่ง Computer ตรวจสอบการเปลี่ยนแปลงในช่วงกลางคืน แจ้งเตือนเมื่อพบความไม่สอดคล้อง และเผยแพร่สรุปงานตอนเช้าบน Slack Rho ระบุว่าลดเวลาประชุมรายสัปดาห์จาก 2.5 ชั่วโมงเหลือ 15 นาที และประเมินว่าประหยัดเวลาทำงานได้ 120 ชั่วโมงตลอดโครงการระยะเวลา 12 สัปดาห์ Perplexity ระบุว่าตัวเลขประเมิน 120 ชั่วโมงนี้ครอบคลุมขั้นตอนการทำงานโดยรวม ทั้งตัวเชื่อมต่อ การประมวลผลข้ามคืน และสรุปงานบน Slack และยังไม่สามารถวัดแยกได้ว่าหน่วยความจำมีส่วนช่วยเท่าใด

ดังนั้น คู่มือจึงยังไม่ได้ข้อสรุปว่าหน่วยความจำมีส่วนช่วยต่อเวลาที่ Rho รายงานว่าประหยัดได้เป็นจำนวนเท่าใด