GBrain

한 줄 정의

GBrain은 와이콤비네이터(Y Combinator)의 개리 탄(Garry Tan) 대표가 공개한 오픈소스 에이전트 장기 기억(Long-term Memory) 시스템으로, 마크다운 파일을 기반으로 지식 그래프를 자동 구축하고 이를 MCP를 통해 에이전트에 영구 메모리로 공급하는 실행 인프라다.

핵심 요지

  • 자동 구성 지식 그래프: LLM을 과도하게 호출하지 않고 문서에서 인물, 조직, 이벤트, 관계(works_at, invested_in 등)를 스캔해 지식 그물망을 빌드한다.
  • 하이브리드 검색 (pgvector + BM25): 벡터 유사도와 전통적 키워드 검색을 결합하여, 메모리 역량 평가용 LongMemEval 벤치마크에서 높은 검색 정확도를 노린다. (출처: raw/Give Your AI Agent 36 Superpowers. Long‑Term Memory in Minutes with GBrain (Open Source)-ko.md)
  • 드림 사이클 (Dreaming Cycle): 야간 백그라운드 작업을 통해 깨진 참조 링크 복구, 엔티티 관계 업데이트 및 문서 재임베딩 작업을 자율적으로 최적화한다.
  • MCP(Model Context Protocol) 기본 지원: localhost:3000/mcp 엔드포인트를 제공하여 Claude Code, Cursor, Windsurf 등의 에이전트 도구와 기본 연동된다.

상세

GBrain은 크게 4가지 계층으로 아키텍처가 설계되어 작동한다:

  1. 브레인 저장소 (Brain Repository): ~/gbrain 디렉터리에 위치한 순수 마크다운 파일들의 집합으로, Git 버전 관리 및 기기 간 투명한 동기화가 가능하다.
  2. 스킬 레이어 (Skills Layer): 34가지 이상의 워크플로가 제공되며, 회의 프로세서(Meeting processor), 이메일 요약기(Email summarizer), 링크 관계 분석기(Link relations) 등이 자동 트리거된다.
  3. GBrain 코어 (GBrain Core): LLM 사용량을 최소화한 빠른 엔티티 추출, 그래프 어셈블리, MCP 서버 통신을 담당한다.
  4. 검색/추출 레이어 (Retrieval Layer): PostgreSQL, pgvector 및 BM25/ripgrep을 엮어 최적의 속도와 정확도를 제공하는 검색 엔진이다.

예시

사용자가 ~/gbrain 폴더에 다음과 같은 노트를 추가했을 때:

- Garry Tan met with John Doe on 2026-06-05.
- John Doe is the CEO of Acme Corp.

GBrain은 Garry Tan - met_with John Doe works_at (CEO) Acme Corp 관계를 추출하여 저장한다. 이후 “개리 탄이 최근 만난 Acme Corp 관련 인물은 누구인가?”라고 물으면, 단순 텍스트 덩어리를 임베딩하여 반환하는 것이 아니라 구조화된 “John Doe”를 즉각 반환한다.

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