GBrain, mémoire interrogeable pour agents personnels et équipes
gbrain ajoute des notes à long terme consultables à OpenClaw, Hermes Agent, Claude Code et Codex afin que les travaux antérieurs puissent être récupérés lors de sessions ultérieures.
En bref
- De quoi s’agit-il ?
- La couche mémoire de production de Garry Tan pour ses agents OpenClaw et Hermes. La recherche renvoie des pages brutes ; gbrain renvoie une réponse citée et une note sur ce qui manque.
- À qui s’adresse-t-il ?
- Le README positionne gbrain comme une couche mémoire de production pour agents personnels, exploitée par Garry Tan et étendue en cerveau d'équipe multi-utilisateurs. La licence MIT permet l'utilisation, la copie, la modification, la fusion, la publication, la distribution, la sous-licence et la vente, mais ne fournit aucune garantie ; sur la posture de sécurité ou le support, le README renvoie à SECURITY.md sans faire de promesses.
- Puis-je l’utiliser commercialement ?
- Oui. MIT est une licence permissive : vous pouvez utiliser, modifier et vendre un logiciel qui en dépend, à condition de conserver les mentions de droit d’auteur et de licence.
- Est-il encore maintenu ?
- Oui. Le dépôt a reçu de nouveaux commits au cours des dernières 24 heures.
- En quel langage est-il écrit ?
- Principalement TypeScript, d’après les statistiques de langage de GitHub.
Ces réponses reposent sur les données GitHub du projet (dernière synchronisation le 15 septembre 2026) et sur notre analyse. Elles ne constituent pas un avis juridique.
ANALYSE OPEN SOURCE APPROFONDIE
Ce que présente le dépôt
gbrain est un dépôt TypeScript de Garry Tan, décrit comme « Garry's Opinionated OpenClaw/Hermes Agent Brain ». Le README est signé par Tan, qui dit avoir construit gbrain pour faire fonctionner ses propres agents IA et l'utilise comme cerveau de production derrière ses déploiements OpenClaw et Hermes : 146 646 pages, 24 585 personnes, 5 339 entreprises et 66 tâches cron autonomes. Le récit affirme que l'agent ingère réunions, e-mails, tweets, appels vocaux et idées originales pendant qu'il dort, puis enrichit les profils de personnes et d'entreprises, corrige les citations et consolide la mémoire pendant la nuit. Les métadonnées du dépôt enregistrent le langage comme TypeScript, la branche par défaut comme master et la licence comme MIT ; les nombres d'étoiles et de forks font partie des métadonnées mais ne sont pas mentionnés dans le README lui-même.
Ce qui le distingue de la simple recherche
La distinction centrale du README est que la recherche renvoie des pages brutes tandis que gbrain renvoie une réponse. Son exemple demande ce qu'il faut savoir avant une réunion avec Alice demain. Un outil de connaissances personnelles typique renvoie cinq pages que vous devez ouvrir et lire vous-même ; gbrain renvoie une réponse synthétisée avec des points ouverts spécifiques, une page source derrière chaque affirmation et un avertissement que rien n'a été ajouté au cerveau concernant Alice ou Acme depuis le 22 avril, donc elle a peut-être répondu par e-mail ou Slack, des canaux que le cerveau ne voit pas. Le README résume cela comme la différence entre un moteur de recherche et un cerveau.
La couche de synthèse et le graphe de connaissances auto-câblé
Le README affirme que gbrain ajoute deux choses que les autres systèmes ne fournissent pas ensemble : une couche de synthèse qui produit une réponse réelle avec citations et une note explicite sur ce que le cerveau ne sait pas encore, et un graphe de connaissances auto-câblé où chaque écriture de page extrait des références d'entités et crée des arêtes typées (attended, works_at, invested_in, founded, advises) sans aucun appel LLM. Il cite un benchmark : P@5 de 49,1 % et R@5 de 97,9 % sur un corpus de prose riche généré par Opus de 240 pages, un gain de +31,4 points de P@5 par rapport à sa variante sans graphe et une marge similaire par rapport à ripgrep-BM25 plus RAG vectoriel seul. Les tableaux de bord complets BrainBench se trouvent dans un dépôt frère gbrain-evals, selon le README.
Chemins d'installation et de connexion
Le README est explicite : gbrain n'est pas distribué sur npm ; le paquet npm nommé gbrain est sans rapport et ne doit pas être installé globalement. Les chemins d'installation documentés passent par Bun : bun install -g github:garrytan/gbrain, ou git clone suivi de bun install et bun link. Le README recommande de faire exécuter l'installation par un agent IA : pointez un déploiement OpenClaw ou Hermes vers une URL pour INSTALL_FOR_AGENTS.md, et l'agent installe gbrain, crée le cerveau, demande les clés API, charge 43 compétences, configure le cycle de rêve et vérifie l'installation de bout en bout, environ 30 minutes. Pour Claude Code ou Codex, le démarrage rapide est gbrain init --pglite suivi de claude mcp add ou codex mcp add pour connecter.
Deux façons d'interroger le cerveau
Le README décrit deux commandes d'interrogation. gbrain search renvoie les meilleures pages classées par score hybride (vecteur, mot-clé, RRF, boost de niveau de source, réordonnanceur), utile quand vous voulez du matériel brut à parcourir. gbrain think exécute la même recherche, puis compose une réponse synthétisée avec des citations explicites vers les pages sources et une note honnête sur ce que le cerveau ne sait pas encore. Le README appelle l'analyse des écarts le différenciateur : la réponse vous dit quand une page est obsolète, quand une affirmation n'est pas citée, quand deux pages se contredisent ou quand il y a un trou à combler. Il mentionne aussi gbrain agent run, qui expose la même surface à un sous-agent via la file Minions avec une persistance en deux phases résistante aux pannes.
Ingestion, packs de schéma et portée d'équipe
Les données entrent via gbrain capture, qui accepte un argument, un fichier ou stdin et dépose la page dans la base de données et sur le disque en un seul mouvement. Le README documente un point de terminaison webhook pour Zapier, IFTTT ou Apple Shortcuts. Les packs de schéma définissent la forme du cerveau ; le gbrain-base-v2 par défaut a 15 types (14 canoniques plus un type fourre-tout note), tandis que l'ancien gbrain-base en a 24. gbrain schema detect, suggest et review-candidates proposent des types à partir de votre système de fichiers existant. Le README revendique aussi le support multi-utilisateurs : chaque personne d'une équipe obtient sa propre tranche du cerveau délimitée par connexion, les requêtes ne renvoient que ce que l'utilisateur est autorisé à voir, et des tests fuzz sur la recherche, la liste, la consultation et les lectures multi-sources n'ont trouvé aucune fuite.
Documentation, licence et ce qui n'est pas revendiqué
Le README renvoie à une documentation substantielle : docs/ pour l'installation et l'architecture, AGENTS.md pour les agents non-Claude, CLAUDE.md pour Claude Code, un guide de contribution, SECURITY.md et llms.txt plus llms-full.txt pour les LLM. La licence est MIT, copyright Garry Tan, accordant les droits d'utilisation, de copie, de modification, de fusion, de publication, de distribution, de sous-licence et de vente, et stipulant que le logiciel est fourni « TELLE QUELLE » sans garantie. Le README lui-même ne fait aucune affirmation sur les garanties de sécurité, les engagements de support ou les résultats de production au-delà des chiffres cités ci-dessus.
Conclusion éditoriale
Le README positionne gbrain comme une couche mémoire de production pour agents personnels, exploitée par Garry Tan et étendue en cerveau d'équipe multi-utilisateurs. La licence MIT permet l'utilisation, la copie, la modification, la fusion, la publication, la distribution, la sous-licence et la vente, mais ne fournit aucune garantie ; sur la posture de sécurité ou le support, le README renvoie à SECURITY.md sans faire de promesses.
Notes de la communauté