自己更新型エージェントメモリグラフをGBrainで構築する は何をしますか?
GBrainを使用して、OpenClawやHermesスタイルのエージェントに、マークダウン取り込み、エンティティリンク、ハイブリッド検索、スケジュール統合、MCPアクセスを備えたローカル知識脳を提供します。
前提条件
GBrain CLI、Bun/Node互換ランタイム、PGLiteまたはpgvectorを使用するPostgres、マークダウンナレッジベース、オプションのMCPサーバーデプロイメント
インストール
アップストリームからの要件と注意点:
gbrain init --pglite# 2秒;サーバ不要、Docker不要bun run testで高速ループを実行、bun run verifyでプッシュ前ゲートを実行、bun run ci:localでDockerバックエンドの完全なCIスタックをローカルで実行。詳細なテスト規律はCONTRIBUTING.mdを参照。
基本的な使用法または入門ノート:
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Y Combinatorの社長兼CEOが実際のAIエージェントを動かすために構築しました。彼のOpenClawおよびHermesデプロイメントの背後にあるプロダクション脳:17,888ページ、4,383人、723社、21のcronジョブが自律的に動作しています...
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v0.35.7の新機能 — 時間的軌跡+ファウンダースコアカード。 著者は
## Factsフェンス内で型付きメトリックアサーション(mrr=50000、arr=2000000、team_size=12)を記述し、gbrainはそれらを第一級の型付きカラムとして保存します。gbrainは評価... -
GBrainは3つの形状で動作します。現在のAIエージェントの使用方法に合ったものを選んでください。
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アップストリームドキュメントから抽出:https://raw.githubusercontent.com/garrytan/gbrain/HEAD/README.md