GBrain：AI Agent 長期記憶與知識圖譜

摘要

GBrain 是給 OpenClaw、Hermes、Claude Code、Codex 等 Agent 使用的長期記憶層。它不只回傳搜尋結果，也能跨人物、公司、事件與想法進行綜合回答，並指出資料缺口。

• 混合搜尋：關鍵字、向量、RRF、重排序與來源層級加權。
• 知識圖譜：寫入頁面時自動抽取實體關係，例如任職、投資、創辦與參與。
• 支援本機 PGLite，也可接 PostgreSQL；提供 CLI、stdio MCP 與 HTTP MCP。
• 可透過排程持續匯入、豐富、整理與合併記憶。

應用

• 跨回合記住人物、專案、決策與待辦，支援會議準備。
• 匯入郵件、會議、語音、文件與筆記，建立可追溯的機構知識庫。
• 查詢人物與公司關係，例如誰任職於某公司、某人參與過哪些專案。
• 以來源頁面支撐回答，並標示資料最後更新時間與未知部分。
• 透過 MCP 讓多個 Agent 共用記憶；也可用權限範圍隔離個人或團隊資料。

建議

先不取代現有 Hermes 記憶。若未來要處理大量郵件、會議與文件，再以獨立 PGLite 測試匯入少量非敏感資料，驗證搜尋、引用、匯出與刪除流程後再決定是否導入。

正式資料導入前，必須確認資料範圍、Token 權限、MCP 存取控制、備份與復原方式。

對現有系統的意義

它的定位接近「完整外部知識庫」，不是單純的偏好記憶。若只需要 Hermes 的跨回合偏好、環境設定與工作規則，現有 memory、fact_store 與 skills 已能涵蓋；若要管理大量文件、郵件與人物關係，GBrain 才能提供額外價值。

關鍵資料

個人知識庫知識圖譜混合搜尋MCPPGLitePostgreSQLAgent Memory

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