Perplexity dote son agent Computer de Brain, une mémoire auto-améliorante

Perplexity dote son agent Computer de Brain, une mémoire auto-améliorante qui augmente l'exactitude de 25% et réduit les coûts de 13% en Research Preview.

Perplexity ajoute à son agent Computer un système de mémoire baptisé Brain, censé s'améliorer tout seul à l'usage. Là où la mémoire d'une IA porte d'ordinaire sur l'utilisateur, ses préférences, ses contacts, son style, Brain se concentre sur le travail de l'agent : ce qu'il a tenté, ce qui a fonctionné ou échoué, et les corrections reçues. L'enjeu n'est plus de personnaliser la relation, mais d'aider l'agent à mieux travailler.

En pratique, Brain bâtit un graphe de contexte du travail de Computer, sous la forme d'un wiki interne chargé dans le bac à sable de l'agent et resynthétisé de façon incrémentale, souvent la nuit, à partir des sessions, des connecteurs, des modifications de documents et des corrections. Chaque nouvelle tâche démarre alors avec le contexte des projets et des sources, plutôt que de zéro.

La boucle se veut récursive : l'agent repère quelles sources et quels projets mènent aux meilleurs résultats, apprend de ses impasses, et réduit d'autant les allers-retours et les appels au modèle, donc les tokens dépensés. Chaque souvenir reste traçable jusqu'à la session, au fichier ou à la source dont il provient. Sur ses premiers tests, Perplexity revendique une exactitude en hausse de 25 % et un rappel amélioré de 16 % sur les tâches déjà vues, pour un coût allégé de 13 % lorsqu'un contexte historique est nécessaire. Brain arrive en Research Preview pour les abonnés Max et Enterprise Max.