기존 AI 메모리 기능은 대부분 사용자 중심이다. 이름, 선호도, 글쓰기 스타일을 기억하는 식이다. Brain은 다른 접근을 택했다. 사용자가 아니라 '작업'을 기억한다. 에이전트가 무엇을 시도했고, 무엇이 수정됐고, 어떤 출처가 신뢰할 만했는지를 추적하는 것이다. Computer가 작업을 완료할 때마다 Brain은 이를 컨텍스트 그래프에 기록하고, 기본적으로 매일 밤 이 그래프를 종합해 다음 작업 실행 전 에이전트의 샌드박스에 불러오는 위키 형태의 메모리 저장소로 만든다.
퍼플렉시티는 발표문에서 "Brain을 통해 Computer는 매번 처음부터 시작하는 대신 프로젝트, 의사결정, 출처에 대한 전체 맥락을 갖고 작업을 시작한다"고 밝혔다. 각 메모리 항목은 원본 세션, 파일, 출처로 연결돼 있어 사용자가 에이전트의 모든 판단을 추적할 수 있다. 이는 자율 에이전트에 대한 대표적 비판인 '블랙박스' 문제를 해소하려는 투명성 기능으로 보인다.
- +25% — Computer가 이전에 처리한 작업의 정답률 향상
- +16% — 정보 회수(recall) 정확도 향상
- -13% — 맥락이 복잡한 작업의 처리 비용 감소
- 월 200달러 — Brain 이용에 필요한 Perplexity Max 구독 요금
이는 외부 검증을 받지 않은 퍼플렉시티 자체 내부 지표이지만, 논리 자체는 타당하다. 지난주 실패한 출처를 이미 알고 있는 에이전트는 같은 실패를 다시 발견하느라 토큰을 낭비하지 않는다. 경쟁사 모니터링, 주간 보고서, 다단계 리서치 등 반복적인 업무 흐름에서는 이런 누적 효율성이 모델 자체의 성능보다 더 중요할 수 있다.
핵심 차이는 데이터가 저장되는 위치다. OpenClaw와 Hermes는 자체 호스팅 방식으로, 메모리가 사용자가 통제하는 하드웨어에 남는다. 반면 Brain의 컨텍스트 그래프는 전적으로 퍼플렉시티의 인프라 안에 존재한다. 사용자는 저장된 내용을 들여다볼 수는 있지만 소유권을 갖지는 못한다. 데이터 주권을 중요하게 여기는 팀이라면 이 차이를 신중히 따져봐야 한다.
'자기 개선형'이라는 표현이 정확히 무엇을 의미하는지도 짚어볼 필요가 있다. Brain은 특정 사용자가 이미 수행했던 작업에서 Computer를 더 빠르고 정확하게 만들지만, 모델 자체를 더 똑똑하게 만들지는 않는다. 또한 영역 간 일반화도 이뤄지지 않는다. 금융 리서치를 도우며 얻은 지식이 코딩 작업으로 옮겨가지는 않는다는 뜻이다. 이러한 영역 간 일반화 문제는 여전히 미해결 과제로 남아 있으며, 퍼플렉시티도 이를 해결했다고 주장하지는 않는다.
- Brain은 사용자 선호가 아닌 에이전트의 작업 이력을 컨텍스트 그래프에 기록하고 매일 밤 메모리로 종합한다.
- 초기 내부 지표상 반복 작업의 정답률, 회수율, 비용 측면에서 의미 있는 개선이 나타났다.
- 메모리는 사용자 하드웨어가 아닌 퍼플렉시티 인프라에 저장돼, 오픈소스 대안과 데이터 주권 측면에서 차이가 있다.
- 이 기능은 특정 작업에 대한 성능을 개선할 뿐, 모델의 전반적인 지능을 향상시키지는 않는다.
| 기능 | 퍼플렉시티 Brain | OpenClaw + Mem0 | Hermes (Nous Research) |
|---|---|---|---|
| 호스팅 | 퍼플렉시티 클라우드 | 자체 호스팅 | 자체 호스팅 |
| 메모리 방식 | 컨텍스트 그래프 + LLM 위키 | 마크다운 + SQLite FTS5 | 추출된 스킬 파일 |
| 데이터 소유권 | 퍼플렉시티 관리 | 사용자 관리 | 사용자 관리 |
| 이용 조건 | Max/Enterprise Max (월 200달러) | 무료, 오픈소스 | 무료, 오픈소스 |
Brain은 아직 Research Preview 단계이며, 퍼플렉시티는 구체적인 일정 없이 추가 기능을 계획 중이라고 밝혔다. 분명한 것은, 에이전트 경쟁의 다음 국면이 더 똑똑한 모델만의 문제가 아니라 '같은 실수를 반복하지 않을 만큼 잘 기억하는 시스템'을 누가 만드느냐의 문제로 옮겨가고 있다는 점이다.