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Perplexity, AI 에이전트 작업 기억을 스스로 학습·개선하는 'Brain' 공개

Perplexity Brain은 2026년 6월 11일 출시된 자기 개선형 메모리 시스템으로, Perplexity Computer가 수행한 모든 작업과 그 결과(성공·실패·수정)를 컨텍스트 그래프로 구축한 뒤 정해진 시간(예: 야간)에 스스로 분석·학습합니다. Brain은 AI 에이전트를 '무상태(stateless)'에서 '상태 보존(stateful)' 방식으로 전환하는 핵심 아키텍처 변화입니다.

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AI-generated digital concept of a glowing brain network with nodes and connections, representing Perplexity Brain's self-improving context graph memory system for agents — What is Perplexity Brain, how does its self-improving memory system work for the Computer agent platform, what performance improvements doesPerplexity Brain builds a structured context graph of every agent task and learns from it overnight, creating a stateful memory system that improves over time.
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Create a landscape editorial hero image for this Studio Global article: What is Perplexity Brain, how does its self-improving memory system work for the Computer agent platform, what performance improvements does. Article summary: ## What is Perplexity Brain. Topic tags: general, documentation, general web, user generated, government. Style: premium digital editorial illustration, source-backed research mood, clean composition, high detail, modern web publication hero. Use reference image context only for broad subject, composition, and topical grounding; do not copy the exact image. Avoid: logos, brand marks, copyrighted characters, real person likenesses, fake screenshots, UI text, readable text, watermarks, charts with fake numbers, clickbait thumbnails, icons, and tiny thumbnail layouts. Make it useful as an illustrative visual, not as factual evidence.
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기존의 AI 메모리 시스템은 대부분 사용자를 기억하는 데 초점을 맞췄습니다. 이름, 선호도, 대화 이력 등 말이죠. 하지만 Perplexity가 2026년 6월 11일 공개한 Perplexity Brain은 완전히 다른 접근법을 취합니다. 에이전트가 무엇을 했는지를 기억한다는 점입니다.

Brain은 Perplexity의 에이전틱 AI 플랫폼인 Perplexity Computer를 위한 자기 개선형 메모리 시스템입니다. 사용자의 잡다한 정보 대신, 에이전트가 실행한 모든 작업 기록(무엇이 잘 통했고, 무엇이 실패했으며, 어떤 수정이 이루어졌고, 어떤 소스가 가장 유용했는지)을 구조화된 형태로 저장합니다. 그리고 정해진 시간(보통 밤사이)에 그 기록을 검토하고 더 나은 작업을 수행할 수 있도록 스스로 학습합니다.

컨텍스트 그래프의 작동 방식

Computer가 수행하는 모든 작업은 지속적인 컨텍스트 그래프(context graph) 에 연결됩니다. 이는 프로젝트, 커넥터, 파일, 산출물, 의사 결정, 소스 정보 등을 망라하는 구조화된 지도입니다. 이 그래프는 세션이 거듭될수록 성장하며, 미래의 작업이 자동으로 참고할 수 있는 풍부한 작업 이력을 만들어냅니다.

단순한 대화 메모리(채팅 로그 저장)와 달리, Brain은 에이전트의 절차적 지식을 포착합니다. 어떤 워크플로우가 올바른 결과를 내는지, 사용자가 어떤 접근 방식을 수정했는지, 어떤 소스 패턴이 가장 신뢰할 만한지 등을 기억합니다.

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