Perplexity lança Brain, sistema de memória que melhora agentes

A Perplexity anunciou nesta quinta-feira (18) o Brain, um sistema de memória autoaprimorável para agentes de IA. Diferente de abordagens tradicionais que armazenam preferências do usuário, o Brain registra o que o agente fez, o que funcionou, o que falhou e quais correções foram aplicadas. A cada intervalo definido — como durante a noite — o sistema revisa esse histórico e ensina a si mesmo como executar melhor as tarefas. O Brain é voltado para o Computer, o agente de IA da Perplexity. Ele cria um "gráfico de contexto" que mapeia sessões passadas, fontes confiáveis e correções feitas pelo usuário. Com isso, o Computer consegue chegar a respostas mais rápido, acessar fontes mais relevantes e evitar desperdício de tokens. Em testes iniciais, o Brain aumentou a correção das respostas em 25% em tarefas já realizadas e melhorou a recuperação de informações em 16%. O custo de tarefas que exigem contexto histórico caiu 13%. A novidade representa uma mudança de paradigma na memória de IA. Enquanto sistemas comuns lembram quem o usuário é — gostos, contatos, cargo —, o Brain foca no que o agente fez e como melhorar. Isso permite um ciclo de autoaperfeiçoamento contínuo: quanto mais o Computer é usado, mais eficiente ele se torna. O sistema também gera um "wiki LLM" automaticamente, com páginas sobre ideias, projetos e pessoas do universo do usuário, que são atualizadas incrementalmente. O Brain começa a ser liberado hoje em Research Preview para assinantes dos planos Max e Enterprise Max. A Perplexity promete novas funcionalidades em breve. Para empresas, a implicação é direta: agentes que aprendem com o trabalho podem identificar oportunidades não solicitadas ou sinalizar problemas antes que alguém perceba, aproximando a IA de um assistente verdadeiramente proativo.