GBrain 無料

-
開発元 ギャリー・タン / Y コンビネーター
公式サイト https://github.com/garrytan/gbrain

GBrain は、Y Combinator の社長である Garry Tan によってオープンソース化された、個人の製品レベルの AI メモリ システムです。 AI エージェントに長期記憶、ナレッジ グラフの自己接続、ハイブリッド検索、自動エンリッチメント機能を提供します。 MIT ライセンスは、CLI / MCP サーバー / エージェント自動インストールの 3 つの使用方法をサポートします。

GBrain 製品インターフェース

GBrain

コアパラメータと統計

プロジェクト 詳細
製品名 ジーブレイン
製品タイプ AI エージェント長期記憶システム
納品フォーム CLI / MCP サーバー / エージェント スキル
オープンソースライセンス マサチューセッツ工科大学
現在のバージョン v0.42.62.0
倉庫言語 TypeScript (97.2%)
GitHub スター 26.6k
GitHub フォーク 3.8k
寄稿者 106
開発者 ギャリー・タン (Y Combinator 社長兼 CEO)
サポートされているプラ​​ットフォーム CLI (macOS/Linux/Windows)、MCP (stdio/HTTP)、エージェント統合

GBrain は従来の意味での SaaS ツールではなく、AI エージェント用のオープンソース メモリ レイヤー システムです。分散した Markdown ノートを知識脳に変換し、ハイブリッドで検索し、推論グラフで走査し、自動的に継続的に強化することで、「エージェントはタスク完了後に記憶を失う」という核心的な矛盾を解決します。

ユーザーと市場の認識

GBrain は、Y Combinator の社長である Garry Tan によって個人的に開発され、彼の個人的な運用環境 (OpenClaw/Hermes Agent の展開) で使用されました。実際の検証データの規模は 146,646 ページ、24,585 人、5,339 社、66 のスケジュールされたタスク です。 2026 年 7 月の時点で、GitHub は 26,600 個のスター、3,800 個のフォーク、および 106 人のコミュニティ貢献者を受け取りました。

エージェント メモリ システムの分野では、GBrain は、YC 会長の日々の実戦によって検証された唯一の既知の実稼働レベル ソリューションです。その検索精度 (P@5 49.1%、R@5 97.9%) は、純粋なベクトル RAG よりも +31.4 パーセント ポイント高くなります。公開されている再現可能な評価ベンチマーク ウェアハウス (gbrain-evals) があります。

コストメリット

コスト ディメンション 説明
ソフトウェア自体 MIT オープンソース、完全に無料、商用利用制限なし
ローカルで実行 PGLite (組み込み Postgres WASM) は、構成もサービス コストもゼロでローカルで実行されます。
モデルを埋め込む デフォルトの ZeroEntropy 無料クォータ、オプションで OpenAI / Voyage / Ollama などの 16 個の埋め込みプロバイダー
クラウド同期 マルチデバイス同期またはチーム展開用の Supabase Postgres (月額 25 ドルから)
APIキー OpenAI (組み込み)、Anthropic (オプションのサブエージェント)、Groq (音声文字起こし) などを構成する必要があります。
コンピューティングコスト トークンコストゼロの決定論的なバックグラウンドキュー (ミニオン)、判断作業はオンデマンドで LLM を呼び出します

無料の真実: ソフトウェア自体は無料ですが、実行するには独自の API キーが必要です。デフォルトの埋め込みでは ZeroEntropy (無料クレジットが含まれます) が使用され、大規模な運用環境の展開には Supabase サブスクリプションまたはセルフホスト型 Postgres が必要です。 SaaS ツールとは異なり、GBrain のコスト構造は「オープンソース ソフトウェアは無料 + インフラストラクチャは従量課金制」です。

主な機能

  • ハイブリッド検索: ベクター (pgvector HNSW) + BM25 キーワード + 相互ランク付けフュージョン (RRF) + ソースレベルの重み付け + インテント認識クエリ書き換え。 3 つの検索モード (保守的/バランス型/トークンマックス) は、ワンクリックでコスト/品質を切り替えます。 Recall@5 は 95% に達します。
  • ナレッジ グラフの自己接続: 各ページが書き込まれた後、決定論的な通常のパイプラインがエンティティ参照 (マークダウン リンク + 裸のスラッグ) を自動的に抽出し、型付き関係 (attended / works_at / invested_in /founded / advices) を推論し、重複排除、無効なリンクのクリーニング、および LLM 呼び出しを行わずに逆方向リンクの更新を完了します。
  • コンパイルされた真実 + タイムラインの二層知識モデル: 各マークダウン ページは、「---」によって上層のコンパイルされた真実 (現在の最良の理解、新しい証拠で継続的に書き換えられる) と下層のタイムライン (追加されるだけで削除されない元の証拠チェーン) に分けられ、完全な監査証跡を保持しながら認知を進化させることができます。
  • Minions バックグラウンド キュー: Postgres ネイティブ ジョブ キュー。決定的な作業と判断的な作業を分離します。確定的タスクは平均 753 ミリ秒で完了し、トークンコストはゼロ、成功率は 100% です。判断タスクはサブエージェントを通じて非同期に実行されます。
  • 43 の組み込みスキル: シグナル キャプチャ、マルチソース コンテンツの取り込み (会議/電子メール/Twitter/PDF/ビデオ/GitHub)、自動エンティティ エンリッチメント、毎日のブリーフィング、音声通話 (Twilio + OpenAI Realtime)、知識の一貫性検査、リファレンス修復などをカバーします。
  • MCP サーバー アクセス: 「gbrainserve」を通じて 30 以上の MCP ツールを公開し、Claude Code / Cursor / Windsurf / Claude Desktop / Cowork / Perplexity / ChatGPT などの主流の MCP クライアントにアクセスできます。

モデルとバージョンの進化

GBrain は「MAJOR.MINOR.PATCH.MICRO」という 4 セグメントのバージョン番号を使用しており、現在のバージョンは v0.42.62.0 です。コアバージョンのコンテキスト:

バージョン 時間 変更点
v0.1.0 ～2026年4月 初期バージョン、Postgres ネイティブの知識脳インフラストラクチャ
v0.3.0 ～2026年4月 コントラクトファーストアーキテクチャ + ClawHub プラグインシステム
v0.10.3 ～2026-05 ナレッジグラフ自己接続機能がオンライン化
v0.12.0 ～2026-05 Zero LLM は、ナレッジ グラフの自己接続 + ハイブリッド検索を呼び出します。
v0.35.1.0 ～2026-05 評価ベースライン バージョン
v0.40.7.0 ～2026-06 エージェントの自己進化するスキーマ機能
v0.41.22 ～2026-06 gbrain-base-v2 15 タイプ仕様分類
v0.42.62.0 ～2026-07 同期フィルタリング、依存関係のセキュリティ修正、検索の最適化

詳細なバージョン ログについては、ウェアハウスの CHANGELOG.md を参照してください。

技術的な利点

3 層の分離アーキテクチャ: GBrain は、Brain Repo (Git でホストされる Markdown ファイル、人間が読み取り可能および編集可能な唯一のデータ ソース) → GBrain 検索層 (Postgres + pgvector ハイブリッド検索エンジン) → AI エージェント (43 のスキルが読み書きロジックを定義) の分離アーキテクチャを採用しています。エージェントは BrainEngine インターフェイスを介して読み取りと書き込みを行い、基礎となる層は PGLite (組み込み Postgres、ゼロ構成) と PostgresEngine (Supabase) の双方向ライブ マイグレーションをサポートします。

検索がより速く、より正確になる理由: ベクター (pgvector の HNSW) + BM25 キーワード + RRF 融合 + ソース レベルの重み付け + インテントアウェアなクエリの書き換え、ZeroEntropy リランカーの重ね合わせ。各検索には、グラフ信号を追加することもできます。結果がクエリの「ハブ ノード」である場合は隣接ブースティング、クロスチーム ブレイン結果の場合はクロスソース ブースティング、および同じセッション内の多すぎる低品質ブロックの重み付けを解除します。 「gbrain search --explain」で各ステージのスコア詳細を確認できます。

決定論的コスト制御: ミニオンによる LLM の判断作業から決定論的作業 (定期的な抽出、リンク解決、重複排除) を分離します。確定的タスクは Postgres ネイティブ キューを使用し、トークン コストがゼロで 100% 成功します。強化や合成などの推論を必要とするタスクのみが LLM を呼び出し、構造化操作に対する推論料金の支払いを回避します。

コンパイルされた真実 + タイムラインの認知進化: 純粋なカバレッジ更新 (履歴の損失) や純粋な追加 (クエリ ノイズ) とは異なり、2 層モデルは最新かつ最良の理解と完全な監査可能な証拠チェーンの両方を保証します。エージェントは回答する際に、結論と証拠の出典の両方を引用できます。

使い方

入口 説明
エージェントの自動インストール (推奨) OpenClaw/Hermes Agent にインストール手順を貼り付け、30 分で完全に自動展開を完了します。
CLI スタンドアロンの使用 bun install -g github:garrytan/gbrain → gbrain init --pglite → gbrain import ~/notes/ → gbrain query "..."
MCPサーバー 「gbrainserve」を通じて 30 以上の MCP ツールをローカルに公開し、Claude Code/Cursor/Windsurf にアクセスします。 Supabase をリモートで展開し、ngrok 経由で Claude Desktop にアクセスします。
クロード コード / コーデックス クイック アクセス gbrain init --pglite + claude mcp add gbrain -- gbrainserve

一般的なプロセス:

  1. インストール手順をエージェントに貼り付けるか、CLI を介して GBrain をインストールします
  2. gbrain init --pglite は 2 秒でローカル ブレインを初期化します
  3. gbrain import ~/notes/ Markdown ノートをインポートします
  4. エージェントは 43 のスキルを自動的に識別してロードし、スケジュールされたタスクを構成します
  5. gbrain query "..." を使用するか、MCP クライアントを通じてクエリを実行します。

製品の価格設定

階層 料金 説明
オープンソース ソフトウェア 無料 MIT ライセンス。商用利用、変更、再配布が可能
ローカルで実行 無料 PGLite は設定なしでローカルで実行され、サーバーや Docker は必要ありません
モデルを埋め込む API キーによる支払い デフォルトの ZeroEntropy (無料クォータ付き)、16 個のオプションの埋め込みプロバイダー
クラウド同期 月額 25 ドルから マルチデバイス同期またはチーム展開のための Supabase Postgres サブスクリプション
API キーの要件 自分のものを持参してください OpenAI (組み込み)、Anthropic (オプションのサブエージェント)、Groq (音声文字起こし) などが必要です。

GBrain は、SaaS サブスクリプション料金がかからないオープンソース プロジェクトです。実稼働デプロイメントのコストは主に、組み込み API 呼び出し料金と、オプションのクラウド データベース ホスティング料金です。同じ機能を備えた商用製品（個人向けナレッジベースのサブスクリプション + API 呼び出し料金として月額 20 ～ 50 ドルが必要など）と比較して、GBrain はソフトウェア レベルのコストがゼロで、インフラストラクチャは実際の使用量に応じて支払われます。

アプリケーションのシナリオ

  • 投資家/創業者関係管理: 会議、電子メール、ソーシャル更新情報を自動的にアーカイブし、会議の 30 秒前に相手の完全なプロフィールと過去のやり取りを生成します。 Garry Tan 自身も 3000 以上の接続を使用して YC ポートフォリオを管理しています。
  • 個人知識ベース: 長年にわたるメモ、記事、アイデアを演繹可能な知識グラフに変換し、「半年前の何かについての私の見解」などのクエリをサポートします。 10,000 以上のファイル サイズを管理します。
  • 研究の自動化: 学術研究や業界研究を支援するために、論文、レポート、ビデオの取り込み後にエンティティを自動的に抽出し、参考文献を確立し、タイムラインを生成します。
  • コンテンツ作成支援: インスピレーションの源を追跡し、参照を自動的に完成させ、トピック タグの一貫性を維持し、作成プロセス中の情報の損失を防ぎます。
  • チーム共有メモリ: OAuth スコープ分離によるマルチユーザー展開をサポートします。各チーム メンバーは、権限を与えられたページのみを表示できるため、データ漏洩はありません。 「Company Brain」シナリオは 10 ～ 50 人のチームに適しています。
  • インテリジェントなスケジュールとタスク: 毎日の会議のブリーフィングを自動的に準備し、期限切れのページを検査し、破損した参照を修復し、定期的なレポートを生成します。

該当する人

  • AI エージェント ユーザー: OpenClaw、Hermes、Claude Code、Codex などの AI エージェントをすでに実行しており、エージェントに長期記憶が必要なユーザー。これが GBrain の中心的なターゲット グループです。
  • 個人ナレッジ管理ユーザー: 大量の Markdown ノート (Obsidian など) を所有しており、それらを単なるファイル検索ではなく、検索可能で合理的なナレッジ グラフに変換したいと考えている個人ユーザー。
  • VC/投資家: 多数の連絡先、取引、会議記録を管理する必要があり、会議前の準備と投資後の追跡をエージェントに自動的に支援してもらいたい投資機関。
  • 開発者およびオープンソース愛好家: セルフホスティング、セルフデプロイメント、およびオープンソース ソリューションを好み、API キーとインフラストラクチャを自分で構成することをいとわない技術ユーザー。

群衆には適していません:

  • API キーやインフラストラクチャを自分で管理したくないユーザー - これはすぐに使える SaaS ではないため、LLM API とデータベースを自分で設定する必要があります。
  • 単純なメモ検索のみが必要なユーザー - GBrain の学習曲線と展開の複雑さは、基本的なメモ クエリのみが必要なユーザーにとっては過度です。
  • データ プライバシーに対する厳しい要件があるが、セルフホストを望まないユーザー - ローカル実行 (PGLite) はサポートされていますが、マルチデバイス同期にはクラウド データベースが必要です。
  • 主に英語以外のコンテンツが含まれ、詳細な中国語単語のセグメンテーションが必要なシナリオ - GBrain の FTS はデフォルトで英語ステマーを使用し、中国語のサポートには追加の構成 (jieba 単語セグメンテーション拡張など) が必要です。

概要と展望

GBrain の競争力の核心は、別のメモ作成アプリケーションやベクトル データベースではなく、AI エージェント向けに真に設計されたメモリ レイヤーであることです。ハイブリッド検索 + ナレッジ グラフの自己接続 + 決定論的なバックグラウンド キュー + 43 のスケーラブルなスキルにより、エージェントは「会話ごとにゼロから開始」から「成長し続ける知識頭脳を持つ」まで進化できます。著者のギャリー・タン氏の YC 会長としての地位と 140,000 ページにわたる実際の検証により、この製品の信頼性は非常に高くなります。オープンソースの MIT プロトコルにより、商用導入の懸念も解消されます。

現在の制限事項は次のとおりです。CLI ベースの使用方法は、技術者以外のユーザーにとって敷居が高くなります。コミュニティ貢献のオーケストレーション方法 (リアルタイムのマージではなく PR バッチ処理) により、一部の修正の実装に遅れが生じる可能性があります。プロジェクトの反復速度は非常に速く (v0.42 以降に達しています)、機能の安定性はまだ急速な進化の段階にあります。

調達/採用リスク評価: オープンソース プロジェクトとして、GBrain には商用 SLA サポートがなく、重要な運用展開ではコミュニティまたは内部のメンテナンス機能に依存する必要があります。 API キーの料金は使用量に応じて直線的に増加します。大規模な展開の前に、デフォルトの ZeroEntropy 無料クォータを使用して効果を検証することをお勧めします。このプロジェクトには現在、単一点のリスクが高く、中心的なメンテナは Garry Tan のみです (貢献者は 106 人いますが、そのほとんどはコミュニティ PR です)。フォークして重要なバージョンをバックアップし、プロジェクトのガバナンス構造の変更に注意を払うことをお勧めします。

関連ツール: CrewAI、langchain

バージョン情報

  • v0.42.62.0 ：--src-subpath + --exclude 同期フィルタリングをサポートし、複数の依存関係の脆弱性と検索の最適化を修正します。
  • eval-run-v0.35.1.0-ベースライン ：評価ベースラインのバージョン。品質評価ベースラインを取得するために使用されます。

ユーザーレビュー

  • レビューを読み込み中...