GBrain: Self-Wiring Memory Layer für KI-Agenten von Garry Tan
KI-Agenten verlieren nach jeder Sitzung sämtlichen Kontext – GBrain setzt genau hier an. Das von Y Combinators Garry Tan entwickelte Open-Source-Projekt fungiert als selbstverdrahtender Memory-Layer: Wissen wird in einem Markdown-first-Knowledge-Graphen abgelegt, wobei Verbindungen zwischen Einträgen per Regex-Inferenz automatisch gezogen werden – ohne zusätzliche LLM-Aufrufe, was Kosten und Latenz reduziert. Tan setzt GBrain bereits in seinen eigenen Deployments OpenClaw und Hermes ein. Der MarkTechPost-Artikel bietet ein schrittweises Coding-Tutorial: Installation von GBrain v0.38.2.0, Aufbau eines Brain-Repos, Ausführung von Hybrid-Search sowie die Anbindung an Claude Code über das Model Context Protocol (MCP). Die gesamte Einrichtung ist laut Beitrag in rund 20 Minuten abgeschlossen, alle Terminal-Ausgaben sind im Artikel dokumentiert.
- GBrain v0.38.2.0 ist Open Source und über ein Brain-Repo aufgebaut
- Wissensverknüpfung erfolgt per Regex-Inferenz statt LLM-Calls – ressourcenschonend
- Bereits produktiv in Garry Tans Projekten OpenClaw und Hermes im Einsatz
- Anbindung an Claude Code via MCP (Model Context Protocol) beschrieben
- Tutorial-Zeitaufwand laut Beitrag ca. 20 Minuten, mit live erfassten Terminal-Outputs
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KI-Agenten verlieren nach jeder Sitzung sämtlichen Kontext – GBrain setzt genau hier an. Das von Y Combinators Garry Tan entwickelte Open-Source-Projekt fungiert als selbstverdrahtender Memory-Layer: Wissen wird in einem Markdown-first-Knowledge-Graphen abgelegt, wobei Verbindungen zwischen Einträgen per Regex-Inferenz automatisch gezogen werden – ohne zusätzliche LLM-Aufrufe, was Kosten und Latenz reduziert. Tan setzt GBrain bereits in seinen eigenen Deployments OpenClaw und Hermes ein. Der MarkTechPost-Artikel bietet ein schrittweises Coding-Tutorial: Installation von GBrain v0.38.2.0, Aufbau eines Brain-Repos, Ausführung von Hybrid-Search sowie die Anbindung an Claude Code über das Model Context Protocol (MCP). Die gesamte Einrichtung ist laut Beitrag in rund 20 Minuten abgeschlossen, alle Terminal-Ausgaben sind im Artikel dokumentiert.
- GBrain v0.38.2.0 ist Open Source und über ein Brain-Repo aufgebaut
- Wissensverknüpfung erfolgt per Regex-Inferenz statt LLM-Calls – ressourcenschonend
- Bereits produktiv in Garry Tans Projekten OpenClaw und Hermes im Einsatz
- Anbindung an Claude Code via MCP (Model Context Protocol) beschrieben
- Tutorial-Zeitaufwand laut Beitrag ca. 20 Minuten, mit live erfassten Terminal-Outputs
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