Генеральний директор YC Гаррі Тан відкрив код системи пам’яті AI GBrain: щоб AI-асистенти з кожною розмовою ставали розумнішими

Y Combinator чинний CEO Гаррі Тан на GitHub відкрив кодом набір AI-агентів під назвою GBrain — систему знань, яка дає змогу AI-асистенту мати безперервну довгострокову пам’ять. Це не proof of concept, а інструмент продуктивності, яким сам Тан користується щодня — він через agent OpenClaw накопичив понад 10 000 Markdown-файлів, що охоплюють кожну людину, компанію та концепцію, з якими він стикався.

Чому CEO YC пише інструмент для керування знаннями сам

Головне прозріння Гаррі Тана таке: наразі кожен AI agent у кожній новій розмові починає з нуля — він не пам’ятає, хто ти, не знає, що ти робиш, і не розуміє твого контексту. Проблема, яку має вирішити GBrain, — зробити agent розумнішим у кожній наступній розмові, а не щоразу так, ніби ви знайомитеся вперше.

Логіка роботи — це безперервний цикл «читання → відповідь → запис»: коли agent отримує повідомлення, спочатку виявляє пов’язані в ньому сутності (імена людей, компанії, концепції), далі запитує наявні в GBrain відповідні знання, потім відповідає, маючи повний контекст, а наприкінці записує нову інформацію, яку він дізнався з діалогу, назад до бази знань. Кожна взаємодія накопичується, а ефект з часом зростає за принципом складних відсотків.

Архітектура знань: компілюй істину плюс таймлайн

Формат збереження знань у GBrain доволі унікальний. У кожної сутності (людина, компанія, концепція) є власна сторінка, яка складається з двох частин:

«Компілюй істину» (Compiled Truth) — це твоє найкраще наразі розуміння цієї сутності, яке оновлюється зі появою нових доказів. «Таймлайн» (Timeline) — це лише додатковий запис доказів, який існує як append-only: він лише накопичує дані, нічого не змінюючи — фіксує кожну зустріч, кожне джерело інформації та часовий штамп.

Такий дизайн робить знання відстежуваними: ти не лише знаєш, що це таке, а й можеш простежити, коли і звідки про це дізнався.

Джерела даних: зустрічі, Email, Twitter, телефон — повністю автоматичний імпорт

GBrain пропонує кілька способів автоматизованої інтеграції, щоб знання автоматично потрапляли в систему:

Інтеграція джерел Функція Gmail Автоматично перетворює вміст листів на сторінки сутностей Google Calendar Щоденні плани перетворюються на сторінки знань, які можна пошуковати Twitter / X Таймлайн, згадки та відстеження видалень Голосові дзвінки Через Twilio + OpenAI Realtime транскрибуються в сторінку знань Протоколи зустрічей Circleback Підрядкові розшифровки автоматично перетворюються на «сторінки» в мозку

Технічна архітектура: створення повної бази знань за 30 хвилин

GBrain за замовчуванням використовує PGLite — вбудований Postgres 17.5, який працює через WebAssembly; не потрібно піднімати жоден сервер бази даних, і запустити його можна менш ніж за дві секунди. Пошук реалізований у змішаному режимі: поєднує семантичний пошук за векторами (OpenAI embeddings) і пошук за ключовими словами, інтегруючи обидва результати через Reciprocal Rank Fusion.

Система підтримує три способи використання: інструмент командного рядка (CLI), MCP server (можна напряму під’єднати, наприклад, Claude Code, Cursor та інші інструменти) і бібліотеку TypeScript для інтеграції розробниками. У режимі MCP server доступно 30 інструментів, зокрема читання/запис сторінок, пошук, обхід графа та завантаження файлів.

Значення для екосистеми AI agent

Поява GBrain відповідає на ключову проблему в домені AI agent: пам’ять. Наразі більшість AI-інструментів (Claude, ChatGPT), хоча й мають вбудовану базову пам’ять, переважно обмежуються рівнем уподобань у межах розмови. GBrain пропонує більш амбітне бачення — дати agentу структуровані «знання про світ», а не просто запам’ятовувати, що тобі подобається використовувати традиційну китайську.

У документації Гаррі Тан спеціально розрізнив три рівні пам’яті: «знання про світ», які керує GBrain (люди, компанії, зустрічі, концепції), «операційний стан» самого agent (уподобання, рішення, шаблони поведінки) і поточний «контекст діалогу». Він вважає, що під час кожного запуску AI agent має одночасно перевіряти ці три рівні, щоб надавати справді персоналізовані послуги.

Ця система походить від одного з найвпливовіших венчурних інвесторів Силіконової долини: він щодня використовує її для керування взаємодіями з сотнями засновників та інвесторів. Коли CEO YC вважає, що AI agent потрібна така інфраструктура знань, — це вже саме по собі сигнал, який варто взяти до уваги.

Ця стаття «Опенсорс AI-система пам’яті від YC CEO Гаррі Тана GBrain: щоб AI-асистент у кожній розмові ставав розумнішим» вперше з’явилася на «Lian News ABMedia».