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Perplexity, Computer에 자체 개선 메모리 'Brain' 및 웹사이트 배포 기능 추가

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Perplexity가 Computer에 자체 개선 메모리 시스템 'Brain'을 도입했습니다. 세션 전반의 컨텍스트 그래프를 구축해 답변 정확도를 25% 높이고 비용은 13% 줄였습니다. 또한 Claude Fable 5를 작업 오케스트레이터로 도입하고 작업 도중 모델 전환과 pplx.app 기반 원클릭 웹사이트 배포를 지원합니다.

Perplexity, Computer에 자체 개선 메모리 'Brain' 및 웹사이트 배포 기능 추가
이미지: perplexity.ai

AI를 활용해 일할 때 가장 지치는 순간은 새 대화를 열 때마다 배경 설명을 처음부터 다시 읊어야 한다는 점입니다. 이전 대화에서 어떤 지시를 내렸고 무엇을 수정했는지, AI는 매번 백지상태로 돌아가곤 합니다.

Perplexity가 자사의 작업 플랫폼인 Computer에 대대적인 기능 업데이트를 적용했습니다. 핵심은 스스로 학습하는 메모리 시스템인 Brain의 도입이며, 복잡한 작업을 지휘하는 새 오케스트레이터 모델과 작업물을 웹사이트로 바로 띄우는 배포 기능까지 포함되었습니다.

밤새 복기하는 자가 개선 메모리 'Brain'

이번 업데이트에서 가장 돋보이는 기능은 Brain입니다. 과거의 대화 로그를 무작정 길게 이어 붙이는 대신, 사용자의 세션과 연동된 도구, 업로드된 파일, 과거의 의사결정을 바탕으로 사설 컨텍스트 그래프를 구성합니다.

주목할 점은 이 그래프가 밤사이에 자동으로 갱신된다는 사실입니다. AI가 전날 무엇이 통했고 무엇이 실패했는지를 밤새 복기해 두기 때문에, 다음 날 새 작업을 시작할 때 사용자의 작업 스타일을 이미 파악한 상태로 출발합니다. 공식 테스트에 따르면 기존 컨텍스트가 있는 작업에서 답변 정확도는 25퍼센트, 회상률은 16퍼센트 올라갔고 비용은 오히려 13퍼센트 절감되었습니다. 기록된 모든 기억은 출처가 된 세션으로 역추적할 수 있고, 원치 않는 내용은 설정 메뉴에서 직접 지울 수 있습니다.

엔진 측면에서는 복잡한 다단계 작업을 조율하는 오케스트레이터로 Claude Fable 5가 투입되었고, 복잡한 작업을 빠르게 처리하는 Opus 4.8 패스트 모드도 도입되었습니다. 특히 작업 도중에 오케스트레이터 모델을 갈아탈 수 있게 된 점이 실용적입니다. 고난도 추론이 필요한 구간에서는 강력한 모델을 쓰고, 이후 다듬기나 서식 작업에서는 저렴한 모델로 전환해 비용과 속도를 모두 챙길 수 있습니다.

비상장 기업 가치 분석과 원클릭 웹 배포

데이터 입력과 결과물 출력의 폭도 크게 넓어졌습니다.

이제 모든 Computer 사용자는 별도 계약이나 설정 없이 Forge Global의 비상장 기업 재무 데이터를 바로 조회할 수 있습니다. 비상장 테크 기업의 펀딩 이력과 추정 기업가치, 구주 거래 가격 지표 등을 대화창 안에서 손쉽게 비교 분석할 수 있게 된 셈입니다.

작업 결과물을 공유하는 방식도 진화했습니다. Computer로 제작한 웹사이트는 클릭 한 번으로 pplx.app 주소에 바로 게시하거나, Vercel 계정을 연동해 자체 도메인으로 배포할 수 있습니다. 공개 범위는 본인 전용, 특정 대상, 조직 전체, 완전 공개 중에서 선택할 수 있으며, 기업 관리자는 외부 공개를 원천 차단해 내부 보안을 유지할 수 있습니다.

이 밖에도 Mac 전용 앱에서 로그아웃 없이 업무용과 개인용 계정을 오갈 수 있는 전환기가 추가되었고, 모델별 크레딧 사용량을 추적하는 분석 기능과 통합 메뉴 개편도 함께 이루어졌습니다.

왜 중요한가

우리는 이번 조치가 Perplexity를 단순한 검색 대체재에서 장기 프로젝트를 함께 수행하는 디지털 워크스페이스로 완전히 전환하려는 움직임이라고 봅니다.

스타트업 창업자나 리서처, 기획자라면 지금 바로 사용해 볼 가치가 충분합니다. 구하기 까다로운 비상장 기업의 밸류에이션 데이터를 자연어로 즉시 대조할 수 있다는 점만으로도 조사 시간을 크게 줄여주며, Vercel 연동을 통해 보고서나 대시보드를 바로 웹페이지로 띄우는 작업 흐름은 프로토타입 제작 속도를 비약적으로 끌어올립니다. 다만 이렇게 발행된 웹사이트는 빠른 공유와 사내용 확인에 최적화되어 있으므로, 복잡한 상용 프론트엔드 개발을 완전히 대체하는 용도로 접근하기에는 한계가 있습니다.

업계 전반으로 보면 기본 모델의 체급 경쟁에만 매달리지 않고, 비동기 컨텍스트 그래프와 하이브리드 모델 스위칭을 통해 체감 효율을 높인 방식이 매우 똑똑합니다. 사용자가 자는 동안 그래프를 갱신해 주간 작업의 지연 시간과 추론 비용을 동시에 낮추는 접근은 실제 업무 환경에 최적화된 설계입니다.

하지만 시스템이 똑똑해질수록 사용자가 특정 플랫폼에 종속되는 락인 효과는 강해질 수밖에 없습니다. 조직의 업무 맥락과 결정 과정이 Perplexity의 독자적 그래프에 깊게 쌓일수록 다른 도구로 이전하기가 대단히 까다로워집니다. 사내 민감 데이터가 격리된 상태로 안전하게 관리되는지 점검하는 것이 도입 전 필수 과제가 될 것으로 보입니다.

출처 (1)

  1. [1]
    perplexity.ai(새 탭에서 열림)원문perplexity.ai

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