情境圖譜點樣運作

Computer執行嘅每個任務都會接入一個持久嘅情境圖譜——一個跨項目、連接器、檔案、成品、決策同來源嘅結構化地圖 。呢個圖譜會隨住每次會話增長，建立一個豐富嘅操作歷史，將來的任務可以自動從中提取資料。

同簡單嘅對話記憶（只係儲存聊天記錄）唔同，Brain捕捉嘅係代理嘅程序性知識：邊啲流程會出到正確結果、邊啲做法俾用戶改過、邊啲來源模式最可靠 。

夜晚自我改進循環

Brain最獨特嘅地方係可以自主改進。喺固定嘅時間間隔——通常係夜晚——Brain會檢討成個情境圖譜，然後更新自己對點樣做得更好嘅理解 。即係：

• 從成功中學習： 導致正確輸出嘅模式會得到強化。
• 從失敗中學習： 錯誤同用戶嘅修正會被分析，用嚟調整以後嘅行為。
• 疊代改進： 隨住代理更新情境圖譜嘅效率越來越高，Brain嘅知識質量會持續複合增長 。

結果就係：用得越多，系統就越聰明。呢啲唔係口講白話——Perplexity喺佢哋嘅官方網誌直接公布咗早期內部測試數據 ：

呢啲改善會隨時間疊加——用得越耐嘅用戶，改進越明顯，因為代理會學習佢哋特定嘅工作模式 。

點解呢個係從無狀態到有狀態代理嘅轉變

Brain代表咗AI代理運作方式嘅一個根本性架構轉變。目前大多數代理都係無狀態嘅——每次任務都從頭開始，冇過去工作嘅記憶。用戶要重新解釋背景、重新設定喜好、重新訓練代理認識自己嘅工作流程。

Brain令代理變成有狀態。 每個新任務都會接入之前項目、決策同修正嘅持久情境圖譜 。Computer每個任務開始時已經有完整背景，而唔係由零開始，消除咗重複工作，減少因為缺少歷史資料而引起嘅錯誤 。

呢個同簡單嘅對話記憶（記住聊天歷史）好唔同。Brain記住嘅係代理嘅操作知識——邊啲程序、工具同來源模式會得出正確結果 。

邊個訂閱計劃有Brain

Brain係以研究預覽形式，專為Perplexity Max用戶提供（月費200美元）。佢會首先喺Max推出，呢個係Perplexity最高級嘅消費者級別計劃，仲包括無限Pro搜尋、完整模型陣容（包括GPT-5、Claude 4、Gemini）同新功能優先體驗 。

呢個功能喺推出時唔會提供俾Free、Pro（月費20美元）或Enterprise Pro用戶。

Brain喺Computer生態系統嘅位置

• Computer（2026年2月推出）係Perplexity嘅「通用數位工人」——一個代理平台，可以用自然語言接收高層次目標，將佢哋拆解成子任務，然後跨網絡、API同用戶嘅軟件堆疊自主執行 。佢統籌大約19個唔同嘅AI模型嚟完成端到端工作流程 。
• Brain就係Computer嘅記憶層。 佢令Computer變成一個學習系統，用得越多就越有效率同準確 。
• 另外，Perplexity仲有一個獨立嘅個人化記憶功能（之前已經向Pro同Max用戶推出），用嚟記住用戶嘅喜好同對話歷史，俾搜尋/生產力助手用——Brain係關於代理工作記憶，唔係用戶喜好記憶 。

Brain同競爭對手記憶系統嘅比較

Brain嘅區別好清楚：佢記住代理嘅工作，而唔係用戶嘅對話——而且佢夜晚會自主改進 。

• Anthropic（Claude）： 有有限嘅記憶功能俾項目同自訂指示，但冇自我改進嘅代理記憶系統。Brain夜晚自我檢討循環係獨一無二嘅。
• OpenAI（ChatGPT/Operator）： 喺對話中提供用戶喜好同歷史記憶，但OpenAI嘅代理（Operator）冇一個可以離線運作嘅疊代自我改進記憶系統。
• Google（Gemini）： 記憶主要集中喺個人化，而唔係代理工作記憶。
• Microsoft Copilot： 企業記憶綁定Microsoft Graph（電郵、文件），但唔係一個從任務執行模式中學習嘅自我改進代理記憶。

Brain令Perplexity成為有狀態、自我改進代理記憶嘅明確先行者——呢個類別，大部分競爭對手仲未喺產品層面解決到 。

情境圖譜點樣運作

Computer執行嘅每個任務都會接入一個持久嘅情境圖譜——一個跨項目、連接器、檔案、成品、決策同來源嘅結構化地圖 。呢個圖譜會隨住每次會話增長，建立一個豐富嘅操作歷史，將來的任務可以自動從中提取資料。

同簡單嘅對話記憶（只係儲存聊天記錄）唔同，Brain捕捉嘅係代理嘅程序性知識：邊啲流程會出到正確結果、邊啲做法俾用戶改過、邊啲來源模式最可靠 。

夜晚自我改進循環

Brain最獨特嘅地方係可以自主改進。喺固定嘅時間間隔——通常係夜晚——Brain會檢討成個情境圖譜，然後更新自己對點樣做得更好嘅理解 。即係：

• 從成功中學習： 導致正確輸出嘅模式會得到強化。
• 從失敗中學習： 錯誤同用戶嘅修正會被分析，用嚟調整以後嘅行為。
• 疊代改進： 隨住代理更新情境圖譜嘅效率越來越高，Brain嘅知識質量會持續複合增長 。

結果就係：用得越多，系統就越聰明。呢啲唔係口講白話——Perplexity喺佢哋嘅官方網誌直接公布咗早期內部測試數據 ：

呢啲改善會隨時間疊加——用得越耐嘅用戶，改進越明顯，因為代理會學習佢哋特定嘅工作模式 。

點解呢個係從無狀態到有狀態代理嘅轉變

Brain代表咗AI代理運作方式嘅一個根本性架構轉變。目前大多數代理都係無狀態嘅——每次任務都從頭開始，冇過去工作嘅記憶。用戶要重新解釋背景、重新設定喜好、重新訓練代理認識自己嘅工作流程。

Brain令代理變成有狀態。 每個新任務都會接入之前項目、決策同修正嘅持久情境圖譜 。Computer每個任務開始時已經有完整背景，而唔係由零開始，消除咗重複工作，減少因為缺少歷史資料而引起嘅錯誤 。

呢個同簡單嘅對話記憶（記住聊天歷史）好唔同。Brain記住嘅係代理嘅操作知識——邊啲程序、工具同來源模式會得出正確結果 。

邊個訂閱計劃有Brain

Brain係以研究預覽形式，專為Perplexity Max用戶提供（月費200美元）。佢會首先喺Max推出，呢個係Perplexity最高級嘅消費者級別計劃，仲包括無限Pro搜尋、完整模型陣容（包括GPT-5、Claude 4、Gemini）同新功能優先體驗 。

呢個功能喺推出時唔會提供俾Free、Pro（月費20美元）或Enterprise Pro用戶。

Brain喺Computer生態系統嘅位置

• Computer（2026年2月推出）係Perplexity嘅「通用數位工人」——一個代理平台，可以用自然語言接收高層次目標，將佢哋拆解成子任務，然後跨網絡、API同用戶嘅軟件堆疊自主執行 。佢統籌大約19個唔同嘅AI模型嚟完成端到端工作流程 。
• Brain就係Computer嘅記憶層。 佢令Computer變成一個學習系統，用得越多就越有效率同準確 。
• 另外，Perplexity仲有一個獨立嘅個人化記憶功能（之前已經向Pro同Max用戶推出），用嚟記住用戶嘅喜好同對話歷史，俾搜尋/生產力助手用——Brain係關於代理工作記憶，唔係用戶喜好記憶 。

Brain同競爭對手記憶系統嘅比較

Brain嘅區別好清楚：佢記住代理嘅工作，而唔係用戶嘅對話——而且佢夜晚會自主改進 。

• Anthropic（Claude）： 有有限嘅記憶功能俾項目同自訂指示，但冇自我改進嘅代理記憶系統。Brain夜晚自我檢討循環係獨一無二嘅。
• OpenAI（ChatGPT/Operator）： 喺對話中提供用戶喜好同歷史記憶，但OpenAI嘅代理（Operator）冇一個可以離線運作嘅疊代自我改進記憶系統。
• Google（Gemini）： 記憶主要集中喺個人化，而唔係代理工作記憶。
• Microsoft Copilot： 企業記憶綁定Microsoft Graph（電郵、文件），但唔係一個從任務執行模式中學習嘅自我改進代理記憶。

Brain令Perplexity成為有狀態、自我改進代理記憶嘅明確先行者——呢個類別，大部分競爭對手仲未喺產品層面解決到 。