Selbstaktualisierenden Agenten-Speichergraphen mit GBrain erstellen
Verwenden Sie GBrain, um OpenClaw- oder Hermes-Agenten ein lokales Wissenshirn mit Markdown-Import, Entity-Links, Hybrid-Suche, geplanter Konsolidierung und MCP-Zugriff zu geben.
Voraussetzungen
GBrain CLI, Bun/Node-kompatible Laufzeit, PGLite oder Postgres mit pgvector, Markdown-Wissensbasis, optionale MCP-Serverbereitstellung
Installation
Anforderungen und Hinweise aus dem Upstream:
gbrain init --pglite# 2 Sekunden; kein Server, kein Docker- Führen Sie
bun run testfür den schnellen Loop,bun run verifyfür das Pre-Push-Gate undbun run ci:localaus, um den vollständigen Docker-gestützten CI-Stack lokal zu starten. Detaillierte Testdisziplin in CONTRIBUTING.md.
Grundlegende Nutzung oder Erste-Schritte-Notizen:
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Erstellt vom President und CEO von Y Combinator, um seine tatsächlichen KI-Agenten zu betreiben. Das Produktionshirn hinter seinen OpenClaw- und Hermes-Bereitstellungen: 17.888 Seiten, 4.383 Personen, 723 Unternehmen, 21 Cron-Jobs, die autonom laufen...
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Neu in v0.35.7 — Zeitlicher Verlauf + Gründer-Scorecard. Autor hat getypte Metrik-Assertions im
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GBrain läuft in drei Formen. Wählen Sie die, die zu Ihrer aktuellen Nutzung von KI-Agenten passt.
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Aus den Upstream-Dokumenten extrahiert: https://raw.githubusercontent.com/garrytan/gbrain/HEAD/README.md