Генеральний директор YC відкрив код платформи виробничої AI-системи пам’яті «GBrain», створивши унікальний механізм циклу снів, завдяки якому OpenClaw має другу «мішень» мозку

Y Combinator генеральний директор Garry Tan оголосив про відкриття коду його персональної, виробничої системи пам’яті для щоденного використання AI Agent — «GBrain». Цей «другий мозок» для агентів, створений спеціально для OpenClaw та інших Agent, завдяки унікальному механізму «Dream Cycle (Мрійний цикл)» та гібридному пошуку з Postgres може забезпечити AI ідеальне згадування всіх подій (Total Recall).
(Довідка: Путін наказав розробити «самобутню російську AI-модель»: майбутнє суверенітету вирішує штучний інтелект! Встановлено курс на досягнення 2030 і повсюдне впровадження по всій країні)
(Додатковий контекст: Досі місце проживання виконавчого директора OpenAI Семa Альтмана атакували пляшкою з бензином! Пізньої ночі він опублікував допис із роздумами: AGI — це як «Володар перснів», а влада AI має бути демократизована)

Зміст статті

Toggle

• Створення AI «другого мозку»: прагматична ультрамінімалістична архітектура
• Ключові переваги: унікальний «Dream Cycle» і проєктування «скомпільованої правди»
• Ліва рука gstack, права рука GBrain: складання mini-AGI

На тлі нинішнього глобального буму AI Agent «системи пам’яті (Memory System)» вважаються у галузі більш критичною технологічною вузькою ланкою, ніж навіть сам базовий модуль. Щоб вирішити болючу проблему того, що AI «перекидає голову й одразу забуває», відомий венчурний фонд із Силіконової долини Y Combinator (YC) генеральний директор Garry Tan нещодавно щедро виклав у GitHub як відкритий код свою персональну виробничу систему пам’яті для AI — GBrain.

У своєму дописі на платформі X Garry Tan підкреслив, що GBrain — це точно не експериментальна іграшка, а його реальна особиста система керування знаннями та пам’яттю (другий мозок), яку він використовує в робочому виробничому середовищі. Його кінцева мета — допомогти розробникам побудувати власний «mini-AGI».

If you want your OpenClaw or Hermes Agent to be able to have perfect total recall of all 10,000+ markdown files, GBrain is here to help.

It’s exactly my OpenClaw/Hermes Agent setup. MIT-licensed open source. Hope it helps you build your mini-AGI.https://t.co/yFpFU4pn5b

— Garry Tan (@garrytan) April 10, 2026

Створення AI «другого мозку»: прагматична ультрамінімалістична архітектура

GBrain переважно створено для локальних або керованих AI Agent на кшталт OpenClaw чи Hermes Agent. У цій системі відмовилися від надто складної SaaS-архітектури та обрали шлях інженерної реалізації: на нижньому рівні вона базується на Markdown-файлах і Git Repo, а також додає Postgres як рівень для пошуку.

Хоча архітектура доволі проста, обсяг даних, які вона обробляє, вражає. За словами Garry Tan, його GBrain наразі проіндексувала понад 10,000 Markdown-файлів і понад 5,800 нотаток Apple Notes та охоплює всі протоколи зустрічей і історію діалогів. Завдяки гібридному пошуку Postgres (векторний пошук + пошук за ключовими словами) та технологіям семантичних графів Agent може не лише знаходити конкретні дані, а й глибоко розуміти взаємозв’язки між сутностями та контекст.

Ключові переваги: унікальний «Dream Cycle» і проєктування «скомпільованої правди»

Te, чому GBrain називають системою «другого мозку» виробничого класу, — завдяки кільком проривним ключовим механізмам:

• Dream Cycle (Мрійний цикл): це найпомітніша функція GBrain. Подібно до того, як люди під час сну впорядковують спогади, GBrain упродовж кожної ночі (або періодично) запускає AI Agent автоматично: він переглядає всі нові діалоги та матеріали за день. Він автоматично доповнює відсутні дані про сутності, відновлює розірвані посилання на цитати, інтегрує нові спогади — і так база знань досягає «самовдосконалення та збагачення».
• Compiled Truth (Скомпільована правда) та Timeline (Хронологія): щоб забезпечити надійність і можливість аудиту результатів AI, у GBrain використано унікальний дизайн структур даних. «Зверху» в документах зберігаються найновіші відповіді й знання (їх можна оновлювати та перезаписувати новою інформацією); «знизу» натомість зберігається суворий ланцюг доказів (його можна лише додавати, і ніколи не видаляти).
• Підтримка 30+ інструментів MCP: система глибоко інтегрує виклики більш ніж 30 інструментів Model Context Protocol (MCP), тож Agent може виконувати надзвичайно складні навички та пакети операцій (Skill pack).

Ліва рука gstack, права рука GBrain: складання mini-AGI

Багато розробників можуть сплутати GBrain із іншим проєктом, який Garry Tan відкрив дещо раніше, — «gstack». Насправді це ідеально доповнювальна взаємодія:

gstack фокусується на «виконавчій здатності» — це робочий процес віртуальної інженерної команди Claude Code (включно з ролями на кшталт CEO, інженерного менеджера, QA тощо), що допомагає Garry Tan досягти «60 днів і 600 тисяч рядків коду» за рахунок високої інтенсивності продуктивності; тоді як GBrain фокусується на «довгостроковій пам’яті та керуванні знаннями» й відповідає за роль супер-мозку всієї команди.

Наразі GBrain уже опубліковано на GitHub повністю у відкритому доступі з ліцензією MIT (посилання на проєкт). Для розробників, які зараз шукають практичні варіанти застосування AI Agent, цей максимально прозорий, орієнтований на реальні задачі план від самого YC-першопрохідця — безумовно, дуже цінний ресурс для вивчення.