跟 AI 聊天有个长期的问题。每次新对话它都从零开始。聊过的想法、见过的人、读过的文章，下次对话完全空白。

GBrain 解决的就是这件事。

它是什么#

AI agent 是大脑，GBrain 是它的记忆。

更准确一点：GBrain 是一堆 markdown 文件加一个搜索引擎。跟 AI 聊天时，它自己决定把什么存进去、什么取出来。存的是文本文件，可以打开看、改、备份。

这一点很重要。市面上很多 AI 记忆功能是黑盒，坏了查不出原因，也导不出来。GBrain 的记忆就是你自己的文件，放在 Git 仓库里，agent 关掉记忆也还在。

它怎么工作#

三个核心动作#

捕获。你跟 agent 说"今天跟老王聊了一下 SaaS 定价"，一个叫 signal-detector 的技能在后台自动抽取：“老王"是人，“SaaS 定价"是话题。后台并行跑，对话照常进行。

回答前查大脑。下次问"老王最近在想什么”，agent 先搜 GBrain，翻出上次的记录，带着上下文回答。跳过这一步的 agent 等于失忆。

睡觉时整理。装上 autopilot，凌晨 agent 自动扫白天所有对话，给新出现的人建档、补社交资料、修引用。早上起来大脑比昨晚厚。

页面长什么样#

每个人、每件事在 GBrain 里就是一个 markdown 文件。结构很简单：上半部写当前结论，下半部写时间线。

比如"老王"这一页。

上半：老王是某某公司 CEO，擅长 SaaS 定价，2026 年 3 月开始考虑出海日本。

下半：

  • 2025-01-10 邮件里第一次提到
  • 2025-08-22 聊过定价策略
  • 2026-03-05 说要出海日本

上半随时重写。下半只加不删，是证据链。好处是：问一个问题，agent 直接读上半部就知道答案，不用每次把所有历史再推理一遍。

怎么装#

前提是装了 bun。然后两行：

git clone https://github.com/garrytan/gbrain.git && cd gbrain && bun install && bun link
gbrain init

默认用嵌入式 Postgres，零配置。接到 Claude Desktop 或 Claude Code 之后，正常聊天它就正常往里存。Gemini CLI、Codex 也能接，都走 MCP 协议。

一个大脑，多个 agent 共用。在 Gemini 里存的内容，到 Claude 里搜得到。

多台机器共用一个 GBrain 的完整配置过程（包括 GitHub private 备份、Dropbox 同步、跨机 MCP、autopilot、踩过的坑）写在 GBrain 双机部署实录。

怎么导入老内容#

积累了多年笔记和文章的人，应该导。这些是别人没有的独特资产，从零开始等于主动把护城河扔了。

按价值分层#

一个合理的初步顺序。

结构化的创业笔记最先导。带时间线、带编号的那种，本身就像一个小型知识库，信息密度最高，交叉引用价值最大。

公众号文章次之。每篇是成品，结构清楚，时间戳准确，切块容易。

书稿素材和长文草稿再往后。思考密度高，和当下写作直接相关。

日常碎笔记选择性导。只挑有洞察的。

聊天、会议、邮件从今天开始走实时管道，历史的不用批量塞。

量大就直接选 Supabase 引擎，跳过嵌入式 Postgres。一次性 embedding 几美金，买下多年复利，值。

先验证，再开写#

导完别急着用。

先花一周用 gbrain search 问几个自己知道答案的问题：我 2021 年怎么看订阅制？我跟某某聊过什么？看搜出来的对不对。对不上就说明切块或者 embedding 有问题，调完再正式用。

这步比直接开干关键。

最小起步路径#

装一下，接一个 agent。先只做一件事：所有想法、链接、对话都往里扔。

一周后挑几个自己都快忘的问题搜一遍，看它能不能翻出来。