GBrain - Y Combinator社長が開発したオープンソースの個人向け実用グレードAIメモリシステム

GBrainとは何ですか？

GBrainは、Y Combinatorの社長であるギャリー・タン氏が開発した、オープンソースで実用的なAIメモリシステムです。OpenClawやHermes AgentといったAIエージェントプラットフォーム向けに設計されています。このツールは、散在するMarkdown形式のメモを検索可能で合理的かつ継続的に成長する知識グラフに変換し、エージェントに長期記憶機能を提供します。ギャリー氏自身もこのツールを使って、1万件以上のファイル、3,000件以上の連絡先、13年分のカレンダーデータを管理しています。このシステムには既に17,888ページ、4,383人、723社、21件の完全自動化されたスケジュール済みタスクが登録されており、わずか12日間で構築されました。

GBrainの主な機能

• 自動信号取得各メッセージは、低コストモデルをトリガーして、元の視点とエンティティの言及を並行して抽出し、それらはバックグラウンドで自動的にアーカイブされます。
• 脳操作優先度クエリエージェントは応答する前に自身の思考をチェックすべきである。もし答えが見つからない場合は、幻覚を見るのではなく、ユーザーに直接その旨を伝えるべきである。
• 複数の情報源からのコンテンツ取り込み会議、メール、ツイート、PDF、動画、GitHubリポジトリなど、あらゆる形式の自動処理をサポートしています。
• 自動エンティティエンリッチメント人物や企業は、言及された回数に基づいて自動的にランクアップされます（タイムスタンプ1回 → オンライン補足情報3回 → 会議ファイル全体で8回）。
• Compiled Truth + Timeline上層は、書き換え可能な現時点での最良の理解を表し、下層は、後から追加される証拠の時系列を表す。
• ハイブリッド検索ベクトル＋キーワード＋RRF融合＋マルチクエリ拡張＋4層重複排除により、再現率（Recall@5）は95%に達します。
• 知識グラフの自己接続ゼロが書き込まれるたびに、LLM呼び出しはエンティティ関係（出席者／勤務先／投資先など）を自動的に抽出します。
• ミニオンズの背景キュー決定論的なタスクはPostgresネイティブのジョブキューを使用し、トークンコストゼロ、成功率100%で753ミリ秒以内に完了します。
• Skillify スキルマネジメントスキルツリーがブラックボックス化するのを防ぐため、SKILL.md、テスト、評価、パーサートリガーを自動的に生成します。
• 音声通話TwilioとOpenAI Realtimeを統合し、着信時に相手のプロフィールを自動的に取得して、通話状況を表示するページを生成します。
• 日々のブリーフィング会議の状況、進行中の取引、引用の追跡、およびToDo項目を自動的に要約します。

GBrainの技術原則

• 3層アーキテクチャ分離GBrainは、Brainリポジトリ（GitでホストされるMarkdownファイル、人間が読み書きできる唯一のデータソース）→GBrain検索レイヤー（Postgresとpgvectorを組み合わせたハイブリッド検索エンジン）→AIエージェント（読み書きロジックを定義する26のスキル）という独自のアーキテクチャを採用しています。エージェントはBrainEngineインターフェースを介して読み書きを行い、基盤となるレイヤーはPGLite（組み込みPostgres、設定不要）とPostgresEngine（Supabase）間の双方向ホットマイグレーションをサポートしています。
• コンパイルされた真実＋タイムライン2層知識モデル各Markdownページは... --- これは2つの層に分かれています。上層はコンパイルされた真実（現在の最良の理解であり、新たな証拠が現れるたびに継続的に書き換えられる）であり、下層はタイムライン（削除されるのではなく、追加されるだけの元の証拠の連鎖）です。この設計により、完全な監査証跡を維持しながら認知を進化させることができ、完全な上書き更新による履歴の損失や、完全な追加によるクエリノイズを回避できます。
• ゼロLLMは知識グラフの自己接続を呼び出します各ページが書き込まれると、決定論的な正規表現パイプラインが自動的にエンティティ参照（Markdownリンクとベアスラッグ）を抽出し、型関係（attended/works_at/invested_in/founded/advises）を推論し、重複排除、リンク切れのクリーンアップ、バックリンクの更新を実行します。このプロセス全体はLLM呼び出しを一切含まず、純粋なローカル正規表現と優先度推論カスケードを使用して実装されています。

GBrainの使い方

• エージェントの自動インストール（推奨）このコマンドをOpenClawまたはHermes Agentに貼り付けてください。 Retrieve and follow the instructions at: https://raw.githubusercontent.com/garrytan/gbrain/master/INSTALL_FOR_AGENTS.mdエージェントはリポジトリを自動的にクローンし、依存関係をインストールし、26個のスキルをロードし、スケジュールされたタスクを設定し、約30分でプロセスを完了します。
• スタンドアロンCLI：git clone https://github.com/garrytan/gbrain.git && cd gbrain && bun install && bun link、それから gbrain init ローカルブレイン（PGLite、2秒で準備完了）を初期化します。gbrain import ~/notes/ 輸入に関する注意事項、gbrain query "..." 検索。
• MCP Serverローカルアクセス gbrain serve 30種類以上のMCPツールを公開し、Claude Code/Cursor/Windsurfと統合。Supabaseにリモートでデプロイした後、固定のngrokドメインを介してClaude Desktop/Cowork/Perplexityと統合。
• データアクセス：走る gbrain integrations Gmail、カレンダー、Twitter、会議の文字起こしなどに対応した統合レシピを表示および設定できます。

GBrainの主要情報と使用要件

• 環境要件Node.js + Bun（推奨）、設定不要のローカル操作にはPGLite、複数デバイス同期にはSupabase Postgres（月額25ドル）が利用可能です。
• API KeyOpenAI（埋め込み）、Anthropic（オプション、サブエージェント用）、Groq（音声文字起こし）などの設定が必要です。
• ストレージMarkdownファイルは唯一のデータソースであり、人間が直接編集できる。gbrain sync 自動同期。
• GStackとの関係GStack（8万以上のスターを獲得）はエージェントにコーディング方法を教え、GBrainはエージェントにメモの取り方や思考方法を教える。 hosts/gbrain.ts この橋は複数の用途に利用できる。
• ライセンスこれはMITが開発したオープンソース製品であり、商用利用も可能です。

GBrainの主な利点

• 生産レベルの検証これは、おもちゃのようなデモではなく、YCのCEO自身が実際に使用している、実地テストを通じて開発されたワークフローです。
• 自己進化型知識グラフエンティティ間の関係はLLM呼び出しなしで自動的に抽出され、純粋なベクトルと比較して検索精度が28.8パーセントポイント向上します。
• 決定論的なバックグラウンドタスクMinionsは、決定論的なタスクと判断論的なタスクを分離することで、タスクあたりのコストを0.03ドルから0ドルに削減し、成功率を0%から100%に向上させます。
• 階層型知識モデルコンパイルされた真実は、認知のリアルタイムな進化を保証し、タイムラインは、証拠の連鎖が決して失われないことを保証します。
• エージェントネイティブ設計AIエージェントのインストール、メンテナンス、拡張をすべてサポートし、人間の手による介入を不要にします。

GBrainのプロジェクトアドレス

• プロジェクト公式サイト：https://github.com/garrytan/gbrain

GBrainの競合製品比較

GBrainのアプリケーションシナリオ

• 投資家／創業者関係管理会議、メール、ソーシャルメディアへの投稿を自動的にアーカイブし、会議の30秒前に相手の完全なプロフィールとやり取りの履歴を生成します。
• 個人の知識ベースこれは、長年にわたるメモ、記事、アイデアを合理的な知識グラフに変換し、「6か月前の私の意見」といったクエリをサポートします。
• 研究自動化論文、報告書、動画からエンティティを自動的に抽出し、引用を作成し、タイムラインを生成することで、学術研究や産業研究を支援します。
• コンテンツ作成支援インスピレーションの源泉を追跡し、引用を自動的に作成し、ハッシュタグの一貫性を維持し、創作過程における情報漏れを防ぎます。
• スマートなスケジュールとタスク会議の要約を毎日自動的に作成し、期限切れのページを検査し、破損した参照箇所を修復し、定期的なレポートを生成します。