Perplexity, Brain’in Bellek Mimarisi ve Agent API Testlerini Ayrıntılandırıyor

Perplexity, 2 Kasım 2026’da kalıcı yapay zekâ ajanı belleği hakkında teknik bir kılavuz yayımladı. Kılavuzda Perplexity Computer’daki Brain sistemi, Agent API’nin bellek oluşturma bileşenleri ve saklanan bağlamın bir ajanın sonraki çalışmalarını iyileştirip iyileştirmediğine yönelik testler ayrıntılandırılıyor.

Brain’in Mimarisi ve Bildirilen Sonuçlar

Perplexity, Brain’i Computer için geliştirdiği, geçmiş çalışmaları ve düzeltmeleri sürekli gelişen bir bilgi vikisinde düzenlemek üzere tasarlanmış, kendini iyileştiren bir bellek sistemi olarak tanımlıyor. Sistem, token düzeyinde bellek kullanıyor; yani bilgiler modelin dışında saklanıyor ve gerektiğinde bağlama alınıyor. Bir viki sayfasını değiştirmek, modelin öğrendiği ağırlıkları değiştirmeden ajanın sonraki bir görevde okuyabileceklerini değiştiriyor.

Brain, bu kayıtları ajanın sanal alanında üç katmanda dosyalar halinde saklıyor. Bunların sessions/ dizini ham dökümleri ve bunların özetlerini saklıyor, notes/ damıtılmış bilgileri konuya göre düzenliyor ve knowledge/ kişiler, projeler ve kavramlar hakkındaki bağlantılı Markdown viki sayfalarını içeriyor. Kılavuz, oturum kayıtlarını epizodik bellek, vikiyi ise anlamsal bellek olarak sınıflandırıyor; Beceriler ve kaydedilmiş talimatlar, görevlerin nasıl yapılması gerektiğine ilişkin prosedürel belleği sağlıyor.

Dream adı verilen arka plan ajanları, her günün oturum kayıtlarını gece boyunca işleyerek özetler oluşturuyor ve bilgiler değiştiğinde vikiyi güncelliyor. Perplexity, Git üzerinden kaydedilmeden önce hazırlanan düzenlemeleri denetlediğini ve incelemeye açık bir fark bıraktığını belirtiyor. Her bellek girdisi kaynağına geri bağlanıyor; Brain’in arka plan güncellemeleri ise geçerliliğini koruyan bilgileri pekiştiriyor, değişikliklerin ardından girdileri gözden geçiriyor ve güncelliğini yitirmiş içerikleri işaretliyor.

Perplexity, 30 günlük eşleştirilmiş bir değerlendirmede Brain kullanılan oturumların doğruluğu 9,3 yüzde puan, hatırlamayı ise 8,9 puan artırdığını ve yaklaşık %15 daha az token kullandığını bildirdi. Finansal belgelerle ilgili 150 soruyu kapsayan ayrı bir kurum içi kıyaslamada, standart dosya araçlarını kullanan bir keşif ajanı 0,627 yanıt puanına ulaşırken aynı derlem üzerinde anlamsal arama yaklaşık 0,37 puan aldı.

Agent API’nin Bellek Bileşenleri

Perplexity, geliştiricilere sunduğu hizmet ile Brain arasında açıkça ayrım yapıyor: Agent API, kendi kendini sürdüren bir bellek sistemi içermiyor. Bunun yerine sürümlenmiş prosedürler, istekler arasında konuşma bağlamını taşımaya yönelik yöntemler ve geliştiricinin kontrolündeki bir depodan okuma ve depoya yazma araçları sunuyor.

Özel bir Skill, talimatları, prosedürleri ve destekleyici dosyaları bir sürüm numarası altında bir araya getiriyor. Profile ise model, talimatlar, araçlar, Skills, bağlayıcılar ve çalıştırma ayarları dâhil olmak üzere daha kapsamlı yapılandırmayı tek bir sürümlenmiş kimlik altında kaydediyor. Skills kendi başlarına öğrenmiyor; talimatları, bir kişi ya da otomatik bir süreç yeni bir sürüm yüklediğinde değişiyor.

Geliştiricilerin, turlar arasında çalışma bağlamını korumak için iki seçeneği var. Önceki mesajlardan seçtiklerini sonraki isteğin girdi dizisine ekleyebilir; nelerin tutulacağına, özetleneceğine, sansürleneceğine ya da çıkarılacağına kendileri karar verebilirler. Alternatif olarak, tamamlanmış bir yanıtın kimliğini previous_response_id, iletebilirler; böylece Perplexity, uygulamanın önceki turları yeniden göndermesine gerek kalmadan konuşma durumunu kendi sunucularında tutabilir. Her iki yöntemde de sonraki yanıt için gereken yeni talimatların, araçların veya model ayarlarının ayrıca sağlanması gerekir.

Epizodik ve anlamsal depolama geliştiricinin sorumluluğunda kalıyor. İşlev çağrıları, ajan harekete geçmeden önce bir okuma işlemi, sonrasında ise bir yazma işlemi uygulayabiliyor; çağrıları uygulama yürütüyor ve sonuçları geri iletiyor. Sonucu, destekleyici kaynağı ve kullanıcının daha sonra yaptığı düzeltmeleri kaydetmek, yalnızca bilginin alındığını kaydetmekten öteye geçerek epizodik bir kaydın başlangıcını oluşturuyor. Uyumlu bir uzak MCP sunucusu, ayrı özel işlev sarmalayıcılarına gerek kalmadan bellek işlemlerini kullanıma açarak başka bir yol sunuyor. Perplexity, yönettiği bağlayıcılar arasında GitHub, Slack, Google Drive, Datadog, Linear ve Notion’ı sayıyor; özel bağlayıcılar ise iç sistemlere erişim sağlayabiliyor.

Testler ve Computer Kontrolleri

Kılavuzdaki yeni oturum testi, yeniden oynatılan mesajlar ya da previous_response_id, olmadan bir istek başlatıyor ve aynı bellek deposuna erişimi koruyor. Ardından ajandan, önceki düzeltme yeniden verilmeden ilgili bir işi yapması isteniyor. Perplexity, dağıtım ajanları için ajanın etkilenen hizmete ait doğrulanmış geri alma komutunu alıp kullandığının, diğer hizmetlerin prosedürlerini değiştirmediğinin ve komut değiştiğinde izlenebilir bir kaynağı koruyarak daha yeni yönergeleri benimsediğinin denetlenmesini öneriyor.

Bellekli ve belleksiz karşılaştırmalarda Perplexity, bir testin ajana sonraki testin yanıtını öğretmemesi için model, Profile ve Skill sürümlerinin sabit tutulmasını ve bilinen bir depo anlık görüntüsünden başlanmasını öneriyor. Ayrıca başarısız örneklerin sonraki sürümlerin geçmesi için saklanmasını tavsiye ediyor. Kılavuz, yalnızca hatırlamaya güvenmek yerine bellek gerektiren görevlerin tamamlanıp tamamlanmadığının, maliyet ve gecikme de hesaba katılarak ölçülmesi gerektiğini belirtiyor.

Bilgisayar’da Brain; oturumlardan, bağlı araçlardan, dosyalardan ve yapıtlardan, ayrıca kullanıcı düzeltmelerinden yararlanır. Bellek görünümü, kullanıcıların kayıtları incelemesine, kaynaklarına kadar iz sürmesine ve bunları düzenlemesine veya silmesine olanak tanır. Brain, gizli oturumları kapsam dışında tutar ve ayrı bir açma-kapama seçeneğine sahiptir.

Rho örneğinde kılavuz, Bilgisayar‘ın bir faturalama projesindeki değişiklikleri gece boyunca incelediğini, tutarsızlıkları işaretlediğini ve sabah Slack’te bir özet yayımladığını anlatıyor. Rho, haftalık toplantı süresini 2,5 saatten 15 dakikaya indirdiğini bildirdi ve 12 haftalık proje boyunca 120 iş saati tasarruf edildiğini tahmin etti. Perplexity, 120 saatlik tahminin bağlayıcılar, gece boyunca yürütülen işlemler ve Slack özeti içeren iş akışının tamamını kapsadığını, belleğin ayrı katkısını ise henüz ölçemediğini belirtti.

Bu nedenle kılavuz, Rho’nun bildirdiği tasarruflara belleğin tek başına yaptığı katkıyı açıklığa kavuşturmuyor.