garrytan/gbrain

해결하는 문제

GBrain은 AI 에이전트를 위한 영구 메모리 계층으로, 내구성 있는 구조화된 지식 베이스를 제공하여 에이전트가 '건망증'에 걸리는 것을 방지하도록 설계되었습니다. 여러 소스에 걸쳐 답변을 종합하고 격차 분석을 수행하여 사용자에게 그 뇌가 실제로 무엇을 모르는지 알려줌으로써 단순한 키워드 검색이나 벡터 검색을 넘어섭니다.

작동 방식

GBrain은 로컬(PGLite 사용) 또는 서버에서 실행할 수 있는 데몬으로 작동합니다. 이메일, 캘린더, 연락처, Markdown 파일을 포함한 다양한 소스에서 데이터를 수집하여 이 정보를 자가 배선 지식 그래프로 구성합니다. 이 그래프는 엔티티 참조를 추출하고 형식화된 엣지(예: works_at, invested_in)를 생성하며, 매번 쓰기 작업 시 LLM 호출을 요구하지 않습니다. 쿼리 시, 문서 청크 목록만 반환하는 대신 종합 레이어를 사용하여 잘 인용된 산문체를 생성합니다.

대상 사용자

AI 코딩 에이전트(Claude Code, Codex 또는 Cursor 등) 사용자와 에이전트가 장기적이고 세션 간 지속되는 기관 또는 개인 메모리를 가져야 하는 자율 에이전트(OpenClaw 또는 Hermes 통해)를 구축하는 개발자를 위해 만들어졌습니다.

주요 기능

• 종합 및 격차 분석: 인용이 포함된 실제 답변을 제공하고 누락된 정보를 명시적으로 기록합니다.
• 자가 배선 지식 그래프: 벡터 검색만으로는 처리할 수 없는 복잡한 관계 쿼리를 위해 형식화된 엣지를 사용합니다.
• 다중 하네스 통합: MCP(Model Context Protocol)와 깊이 통합되어 Claude Code, Codex, Cursor 및 기타 AI 클라이언트와 함께 작동합니다.
• 자율 유지 관리: 서버에 호스팅된 에이전트가 밤새 메모리를 풍부하게 하고 통합할 수 있는 '드림 사이클'을 지원합니다.
• 프라이버시 우선: 로컬 전용 저장소(PGLite)와 사용자가 승인된 데이터만 볼 수 있는 '회사 뇌' 배포를 위한 범위 지정 액세스를 지원합니다.