GBrain은 AI 에이전트에 장기 메모리와 지식 그래프를 부여하는 오픈소스 도구다. Y Combinator 대표 Garry Tan이 자신의 실제 에이전트(OpenClaw, Hermes)를 운영하기 위해 구축했으며, 17,888페이지·4,383명·723개 기업의 데이터를 12일 만에 구축한 프로덕션 시스템에서 탄생했다.

GitHub: garrytan/gbrain

문제: AI 에이전트의 망각

AI 에이전트는 추론은 뛰어나지만 세션 간 정보를 기억하지 못한다. 벡터 검색 기반 RAG는 의미 검색에 강하지만 “Acme AI에 다니는 사람은?” 같은 관계형 질의에 취약하다.

GBrain은 이 문제를 지식 그래프 + 하이브리드 검색으로 해결한다.

핵심 특징

자가 배선 지식 그래프

페이지를 작성하면 LLM 호출 없이 자동으로 엔티티 참조를 추출하고 타입 링크를 생성한다:

• attended, works_at, invested_in, founded, advises 등

하이브리드 검색

벡터 검색 + BM25 + 그래프 탐색을 결합한다. BrainBench 벤치마크(240페이지 코퍼스)에서:

그래프 레이어가 P@5를 +31.4포인트 끌어올린다.

자율 운영

에이전트가 회의, 이메일, 트윗, 음성 통화, 아이디어를 수집하며 자동으로:

• 만나는 모든 사람과 기업 정보를 보강(enrich)
• 인용 수정 및 메모리 통합을 야간에 자동 실행
• 21개 크론 잡으로 자율 운영

설치

에이전트 플랫폼 (권장)

에이전트에 다음을 붙여넣기:

Retrieve and follow the instructions at:
https://raw.githubusercontent.com/garrytan/gbrain/master/INSTALL_FOR_AGENTS.md

에이전트가 클론·설치·브레인 설정·29개 스킬 로드·반복 작업 설정을 자동으로 수행한다. 약 30분 소요.

독립 CLI

git clone https://github.com/garrytan/gbrain.git
cd gbrain
bun install
bun link
gbrain init              # 2초 만에 로컬 브레인 준비 (PGLite, 서버 불필요)
gbrain import ~/notes/   # 마크다운 인덱싱
gbrain query "내 노트에서 반복되는 주제는?"

MCP 서버 (Claude Code, Cursor, Windsurf)

{
  "mcpServers": {
    "gbrain": { "command": "gbrain", "args": ["serve"] }
  }
}

29개 스킬

코드 탐색, 메모리 관리, 엔티티 검색, 관계 추적 등 AI 에이전트가 즉시 활용할 수 있는 29개 MCP 도구 포함. 핵심 명령어:

gbrain code-callers searchKeyword    # 이 심볼을 호출하는 곳 찾기
gbrain query "Bob은 이번 분기에 무엇에 투자했나?"
gbrain search "Acme AI"

활용 사례

• 임원급 AI 에이전트에 장기 메모리와 관계 지도 부여
• 회의·이메일·문서를 자동 수집하고 지식 그래프로 연결
• 코드 베이스에서 심볼 호출 관계를 그래프로 탐색

활용 대상

• 장기 메모리가 필요한 에이전트 워크플로를 구축하는 개발자
• 벡터 검색만으로는 답하기 어려운 관계형 질의가 필요한 RAG 시스템 구축자
• Claude Code / Cursor 에서 코드베이스 지식 그래프를 활용하려는 엔지니어