Que fait Construire un graphe mémoire d'agent auto-mis à jour avec GBrain ?
Utilisez GBrain pour doter les agents de style OpenClaw ou Hermes d'un cerveau de connaissances local avec ingestion de Markdown, liens d'entités, recherche hybride, consolidation planifiée et accès MCP.
Prérequis
CLI GBrain, runtime compatible Bun/Node, PGLite ou Postgres avec pgvector, base de connaissances Markdown, déploiement éventuel d'un serveur MCP
Installation
Exigences et mises en garde de l'amont :
- gbrain init --pglite # 2 secondes ; pas de serveur, pas de Docker
- Exécutez
bun run testpour la boucle rapide,bun run verifypour la porte de pré-push,bun run ci:localpour exécuter la pile CI complète basée sur Docker localement. Discipline de test détaillée dans CONTRIBUTING.md.
Notes d'utilisation de base ou de démarrage :
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Construit par le président et PDG de Y Combinator pour faire fonctionner ses agents IA réels. Le cerveau de production derrière ses déploiements OpenClaw et Hermes : 17 888 pages, 4 383 personnes, 723 entreprises, 21 jobs cron fonctionnant de manière autonome...
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Nouveau dans v0.35.7 — Trajectoire temporelle + tableau de bord du fondateur. Les métriques typées d'auteur dans la section ## Facts (mrr=50000, arr=2000000, team_size=12) sont stockées par gbrain comme colonnes typées de première classe. gbrain évalue...
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GBrain se décline en trois formes. Choisissez celle qui correspond à la façon dont vous utilisez les agents IA aujourd'hui.
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Source : https://github.com/garrytan/gbrain
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Extrait de la documentation amont : https://raw.githubusercontent.com/garrytan/gbrain/HEAD/README.md