GBrain 是智能体领域最先进的检索工具，免费供你使用，采用 MIT 许可证。目前它专为 OpenClaw 和 Hermes Agent 设计，但拥有完整的 MCP 服务器支持，可搭配几乎任何智能体框架使用。https://t.co/yFpFU4pn5b

garrytan/gbrain

来源：https://github.com/garrytan/gbrain

GBrain

你的 AI 智能体很聪明，但健忘。GBrain 赋予它大脑。

由 Y Combinator 总裁兼首席执行官构建，用于运行其实际的 AI 智能体。这是他的 OpenClaw 和 Hermes 部署背后的生产大脑：146,646 个页面、24,585 个人、5,339 家公司，66 个 cron 任务自主运行。智能体在你睡觉时摄取会议、邮件、推文、语音通话和原创想法。它丰富其遇到的每一个人和公司。它修复自己的引用，并在夜间整合记忆。你醒来时比睡前更聪明。大脑自行连接。每次页面写入都会提取实体引用，并创建带类型的链接（attended、works_at、invested_in、founded、advises），零 LLM 调用。

混合搜索。自接线知识图谱。结构化时间线。反向链接增强排名。询问“谁在 Acme AI 工作？”或“Bob 本季度投资了什么？”即可获得向量搜索无法触及的答案。基准测试对比：在 240 页 Opus 生成的丰富散文语料库上，gbrain 达到 P@5 49.1%、R@5 97.9%，比其禁用图谱的变体高出 +31.4 个百分点 P@5，比 ripgrep-BM25 + 纯向量 RAG 也高出类似的幅度。完整的 BrainBench 评分卡位于同级仓库 gbrain-evals (https://github.com/garrytan/gbrain-evals) 中。

v0.36.2.0 新默认设置：ZeroEntropy，用于嵌入（zembed-1，1280 维，通过 Matryoshka）和重排序器（zerank-2）。在真实语料库基准测试中，与 OpenAI 和 Voyage 相比：2.2 倍更快（442ms vs OpenAI 973ms），常规定价便宜 2.6 倍（$0.05/M vs OpenAI $0.13），在 20 次查询中正面胜出 11 次，用作第二遍重排序器时重新排列 60% 的 top-1 结果。从 zeroentropy.dev (https://dashboard.zeroentropy.dev) 自带密钥，或在安装时通过 gbrain init --pglite --embedding-model <model> --embedding-dimensions <dim> 切换到 OpenAI/Voyage — 你的选择是持久的。要切换现有大脑，运行 gbrain reinit-pglite --embedding-model <model> --embedding-dimensions <dim>（PGLite）或遵循 docs/embedding-migrations.md 中的 SQL 配方（Postgres）。从 v0.37.11.0 起，gbrain config set embedding_model 被拒绝，因为模式列必须调整大小。

GBrain 是这些模式的通用化。30 分钟安装完成。你的智能体负责工作。随着 Garry 的个人智能体变得更聪明，你的也如此。

v0.40.2.0 新功能 — gbrain think 将时间答案锚定在类型化声明时间线中。 询问“Marco 上次换工作是什么时候”或“三月份的 ARR 是多少”，答案将植根于大脑通过 extract_facts 循环阶段已提取的指标 + 事件事实的真实按时间顺序的时间线。默认开启。意图分类器（temporal / knowledge_update / other）是零 LLM 成本的正则传递；'other' 快速路径短路，零额外 SQL。迁移 v82 添加了可空的 facts.event_type 列，因此同一管道可承载事件形状的行（'meeting'、'job_change'、'location_change'）以及指标行。设置 think.trajectory_enabled=false 退出。使用 GBRAIN_THINK_DEBUG=1 gbrain think "..." 调试以查看拼接的提示。同一轨迹管道也落地到 LongMemEval 基准测试中，方法变更在 methodology_note: extractor=haiku-preprocess-full-haystack-v1 中披露 — 已发布的分数是“gbrain + Haiku-preprocess 管道”与“单独 gbrain”的对比，如果没有该注释，则不能直接与基准 LongMemEval 数字比较。

v0.40.7.0 新功能 — 你的智能体现可自行编写大脑的模式包。 无需 shell 调用，无需手动编辑 YAML。告诉你的 OpenClaw（或任何通过 MCP 连接的智能体）：“我的大脑有 4000 个未分类的会议页面 — 添加一个 meeting 类型并回填它们”，它就能安全地完成整个过程：每个包的原子文件锁、在写入前捕获悬空引用的验证门、原子写入确保崩溃不会留下半写包、带有智能体身份的隐私编辑审计日志、以 1000 行批处理的分块 UPDATE，永不阻塞并发写入者。14 个新的 gbrain schema CLI 动词（add-type、remove-type、add-alias、add-link-type、stats、sync 等）+ 9 个新的 MCP 操作，包括批量的 schema_apply_mutations（管理员范围，非 localOnly — 远程智能体通过普通 HTTPS MCP 访问）。新的 schema-author 技能，带有向 brain-taxonomist 和 eiirp 的显式边界标注，以便智能体选择正确的表面。在 v0.39.1.0 中交付的模式包大教堂现在可从外部访问。

为什么重要： docs/what-schemas-unlock.md — 7 个杀手级用例（4000 个隐形会议变得可查询、创始人运营大脑、研究大脑、法律大脑、团队大脑、智能体联合策展人）以及一堆笔记与具有结构的大脑之间的结构性差异。 教程： docs/schema-author-tutorial.md — 分叉捆绑包，添加 researcher 类型，回填，5 分钟内查询。

v0.36.4.0 新功能 — 你的智能体自行驱动大脑达到 90/100。 一个命令即可完成你过去手动运行的循环：gbrain doctor --remediate --yes --target-score 90 --max-usd 5。它计算依赖排序的计划（同步先于提取，合并后嵌入），将每个步骤作为 Minion 作业提交，每一步之间重新检查分数，并在超出成本上限时拒绝支出。Cron 可无人值守地驱动它。gbrain doctor --remediation-plan --json 预览将要运行的内容。自动驾驶仪现在在其 5 分钟周期内执行相同操作：小问题获得针对性处理程序，大问题获得完整循环，健康的大脑睡眠 60 分钟，而不是每个周期都进行合成+模式+嵌入。11 个新事物可作为后台作业提交（reindex、repair-jsonb、orphans、integrity、purge 以及六个循环阶段）；其中三个（合成、模式、合并）是 PROTECTED 的，因此 MCP 连接的智能体无法静默消耗 Anthropic 积分。gbrain embed 的新 --background 标志提交作业并以 job_id=N 退出，用于 shell 组合。

v0.35.7 新功能 — 时间轨迹 + 创始人评分卡。 在 ## Facts 栅栏中编写类型化指标断言（mrr=50000、arr=2000000、team_size=12），gbrain 将它们存储为一级类型化列。gbrain eval trajectory companies/acme-example 打印按时间顺序的历史记录，自动内联标记回归。gbrain founder scorecard companies/acme-example 将声明准确性、一致性、增长方向和红旗汇总到稳定的 schema_version: 1 JSON 契约中。新的 MCP 操作 find_trajectory 将相同数据暴露给智能体（读取范围，对远程调用者进行可见性过滤）。consolidate 循环阶段现在在按时间顺序被取代的事实上写入 valid_until，并在 (page_id, claim, since_date) 上使用语义更新 — 在稳定输入上重新运行梦想循环现在是真正的无操作（修复了先前版本的重复占用错误）。

大约 30 分钟即可获得完全可用的大脑。数据库在 2 秒内准备就绪（PGLite，无服务器）。你只需回答有关 API 密钥的问题。 LLM：获取 llms.txt 获取文档地图，或 llms-full.txt 获取相同地图，其中核心文档在一次获取中内联。 智能体：从 AGENTS.md（如果你使用的是 Claude Code，则为 CLAUDE.md）开始。

安装

GBrain 以三种形态运行。选择与你当前使用 AI 智能体方式匹配的一种。

与智能体平台一起运行

已经在使用 OpenClaw (https://github.com/garrytan/openclaw) 或 Hermes (https://github.com/garrytan/hermes)？GBrain 作为技能包支架安装到你的智能体工作区。

gbrain init --pglite
gbrain skillpack scaffold --all
# 或者：单独为每个技能 scaffold

就这样。你的智能体获得了 43 项技能（信号检测、大脑操作、摄取、丰富、引用修复、日常任务管理器、cron 调度器、评估框架等 35 项）。路由位于 skills/RESOLVER.md — 智能体每次请求读取一次，选择正确的技能，执行。支架化的技能是你智能体仓库的一级成员 — 你拥有它们，可自由编辑；gbrain skillpack reference <skill> 在你想要拉取上游改进时，将你的副本与 gbrain 的包进行差异比较。（旧版 gbrain skillpack install 管理块模式在 v0.36.0.0 中已弃用；如果你从旧版本升级，请运行一次 gbrain skillpack migrate-fence。）

CLI 独立使用

从任何 shell 使用 gbrain，无需智能体平台。

bun install -g github:garrytan/gbrain
gbrain init --pglite   # 2 秒；无服务器，无 Docker
gbrain doctor          # 验证健康状态

然后，将任何支持 MCP 的客户端（Claude Code、Cursor、Windsurf）指向它，或从你的 shell 中使用它：

gbrain search "who works at acme AI?"
gbrain query "what did bob invest in this quarter?"
gbrain graph-query people/garry-tan --depth 2

详细设置路径（大规模 Postgres、Supabase、瘦客户端模式）位于 docs/INSTALL.md。

MCP 服务器（任何 MCP 客户端）

gbrain serve            # stdio MCP (Claude Desktop / Code / Cursor)
gbrain serve --http     # HTTP MCP with OAuth 2.1 + admin dashboard
                        # at /admin, SSE activity feed at /admin/events

每个客户端的指南（Claude Desktop、Code、Cursor、ChatGPT、Perplexity、Cowork）位于 docs/mcp/。HTTP 服务器支持 DCR 式客户端注册、作用域门控（read/write/admin）和内置速率限制。

如何将数据导入（v0.38+）

一个命令，本地或托管，同步接收：

gbrain capture "the thought I want to remember"
gbrain capture --file ./notes/today.md
echo "from a pipe" | gbrain capture --stdin
SLUG=$(gbrain capture "..." --quiet)

页面同时落地到数据库和磁盘（v0.38 put_page 直写管道）。默认 slug inbox/YYYY-MM-DD-，因此捕获聚集在可预测的优先级位置。在瘦客户端安装上，该动词通过 MCP 路由到服务器 — 相同命令，相同用户体验。

对于 webhook 摄取（Zapier / IFTTT / Apple Shortcuts）：

curl -X POST https://your-brain/ingest \
  -H "Authorization: Bearer $TOKEN" \
  -H "Content-Type: text/markdown" \
  -d "# a thought from a Shortcut"

对于移动端捕获，收件箱文件夹源会拾取从 iOS Shortcuts / AirDrop / Drafts / Finder 放入 ~/.gbrain/inbox/ 的任何内容。第三方技能包可以针对 gbrain/ingestion 中版本化的 IngestionSource 契约提供自定义摄取源（Granola、Linear、语音、OCR）。请参阅 docs/skillpack-anatomy.md。

它的功能（循环）

signal → search → respond → write → auto-link → sync (every
(brain-first  (informed  (page +      (typed edges  (cron message)
 retrieval)   by context) timeline)     + backlinks)  keeps fresh)

• 信号检测器 在你智能体收到的每条消息上运行。捕获想法、实体提及、有时限的待办事项、名称、链接。
• 大脑优先查找 在任何外部 API 调用之前。你拥有最便宜、最快、最个性化的信息来源。
• 自动链接 在每次页面写入上触发。无 LLM 调用；纯模式匹配 [[wiki/people/bob]] 样式引用。新实体 → 新页面存根 → 图谱增长。
• Cron 驱动的丰富 在你睡觉时运行：去重人物页面、修复引用、评分显著性、发现矛盾、准备明天的任务。

整个循环在 docs/architecture/topologies.md 中有描述和图表。

能力

混合搜索。 向量（pgvector 上的 HNSW）+ BM25 关键词 + 倒数排名融合 + 来源层级提升 + 意图感知查询重写。三种命名的搜索模式（conservative、balanced、tokenmax）将成本/质量旋钮打包到一个配置键中。实时成本/召回比较在 docs/eval/SEARCH_MODE_METHODOLOGY.md。默认：balanced，开启 ZeroEntropy 重排序器。

v0.40.4.0 新功能： 每个查询的图谱信号会注意到顶部结果是否是针对该查询的枢纽（邻接提升）、是否在团队大脑之间得到证实（跨源提升）、或者是否被来自聊天会话的弱块挤出（会话降级）。运行 gbrain search "" --explain 查看每个阶段的归因：基础分数、每个触发的提升及其乘数。gbrain doctor 附带 graph_signals_coverage 检查；gbrain search stats 显示触发次数和失败分解。

自接线知识图谱。 每个 put_page 从 markdown/wikilinks/类型化链接语法中提取实体引用，并零 LLM 调用地写入边。类型化边（attended、works_at、invested_in、founded、advises、mentions、…）。通过 gbrain graph-query 实现多跳遍历。该图谱正是产生 +31.4 P@5 提升的原因，相对于纯向量 RAG。

作业队列（Minions）。 BullMQ 风格，Postgres 原生作业队列。持久性子智能体（通过两阶段 pending→done 持久化，在崩溃后存活的 LLM 工具循环），带有审计的 shell 作业，带有级联超时的子作业，用于出站提供商的速率租约，通过 S3/Supabase 存储的附件。替换“spawn subagent as fire-and-forget Promise”为可从中恢复的任何东西。

43 项精心策划的技能。 路由位于 skills/RESOLVER.md。涵盖信号捕获、摄取（想法/媒体/会议）、丰富、查询、大脑操作、引用修复、日常任务管理、cron 调度、报告、语音、灵魂审计、技能创建、评估框架和迁移。技能是 markdown 文件（工具不可知），打包为单个技能包，安装程序将其放入你的智能体工作区。

评估框架。 gbrain eval longmemeval 针对你的混合检索运行公开的 LongMemEval (https://huggingface.co/datasets/xiaowu0162/longmemeval) 基准测试。gbrain eval export + gbrain eval replay 捕获真实查询并针对代码更改重放（设置 GBRAIN_CONTRIBUTOR_MODE=1）。gbrain eval cross-modal 使用三个不同提供商的 frontier 模型交叉检查输出与任务。完整方法论在 docs/eval/SEARCH_MODE_METHODOLOGY.md。

大脑一致性。 gbrain eval suspected-contradictions 采样检索对、分层日期预过滤器、查询条件的 LLM 判断器、持久缓存。揭示智能体编写的观点和事实之间的冲突。连接到日常梦想周期中。

智能体编写的模式（v0.40.7.0）。 你的大脑有一个形状 — 存在哪些页面类型（person、meeting、paper、case、lab-result）、它们链接到什么（attended、authored、prescribed-by）、哪些事实被自动提取。默认提供 22 种通用类型，但你大脑的实际形状并非默认形状。智能体现可通过 14 个 gbrain schema CLI 动词 + 批量 MCP 操作（schema_apply_mutations，管理员范围，非 localOnly，因此远程智能体可通过 HTTPS 访问）为你进化该形状。原子文件锁、带有智能体身份的审计日志、以 1000 行批次的分块 UPDATE 回填，永不阻塞并发写入者。大脑不再是一堆笔记，而是变成了有结构的东西。 为什么重要： docs/what-schemas-unlock.md — 7 个杀手级用例（4000 个隐形会议、创始人运营大脑、研究大脑、法律大脑、团队大脑、智能体联合策展人）。 5 分钟教程： docs/schema-author-tutorial.md。 智能体技能： skills/schema-author/SKILL.md。

集成

数据流入大脑。每个集成都是一个配方 — markdown + 设置提示 — 位于 recipes/ 中，可通过 gbrain integrations list 发现。

• 语音：通过 Twilio + OpenAI Realtime（或 DIY STT+LLM+…