Гарри Тан, президент и CEO Y Combinator, выложил gbrain — собственную систему для персональной базы знаний.
За несколько дней проект уже собрал 69 тысяч звёзд на GitHub.
Масштаб впечатляет: более 10 000 файлов в разметке, свыше 3 000 досье на людей, календарь за 13 лет с 21 000+ событиями, 5 800+ заметок Apple Notes начиная с 2009 года, 280+ расшифровок встреч, 300+ авторских идей и 500+ медиа-страниц. Всё это индексируется и становится доступным для поиска.
Ночной цикл: агент продолжает работать, пока Гарри спит. Он просматривает все разговоры за день, дополняет сущности, исправляет цитаты и объединяет память. К утру база становится умнее, чем была вечером.
В OpenClaw работает через DREAMS.md.
Поиск: когда файлов 500, обычного поиска ещё хватает. Но на 3 000 людей, 5 800 заметках и 13 годах календаря он начинает ломаться. GBrain использует гибридный поиск: ключевые слова + векторы + объединение результатов. Запрос вроде «кого позвать на ужин, кто знает и Педро, и Диану?» превращается в перекрёстный поиск по социальному графу за миллисекунды.
Модель знаний: каждая страница устроена как аналитическая справка. Сверху — актуальные факты, которые переписываются при появлении новых подтверждений. Снизу — хронология, то есть неизменяемый след доказательств. При этом человек в любой момент может напрямую отредактировать любой файл.
Цикл агента: сигнал (встреча, письмо, твит) → агент определяет сущности → чтение: сверка с базой → ответ с контекстом → запись: обновление базы → синхронизация.
Каждый такой цикл добавляет новые знания.
Разрыв между агентом с базой и агентом без неё растёт каждый день.
Зачем это бизнесу: речь уже не просто о «личной эффективности».
Это пример того, как руководитель уровня YC собственноручно строит для себя ИИ-инфраструктуру.
Он не ждёт, пока корпоративный ИТ принесёт готовый продукт, а берёт OpenClaw, пишет разметку и собирает систему под свои задачи.
Тренд 2026: руководители не передают ИИ-инструменты на сторону — они собирают их сами.
Будущее: персональные базы знаний станут нормой для специалистов. Через пару лет вопрос «где ты хранишь инфу?» будет относиться уже не к CRM, а к графам знаний твоего роя агентов.
GBrain — первый сигнал и пример такой архитектуры: разметка + Postgres/pgvector + MCP + агентский цикл.
А если смотреть немного дальше, здесь уже складывается ранний прообраз загрузки сознания.
Ссылка: репозиторий gbrain на GitHub
#ИИ #агенты #GarryTan #YCombinator #оцифровка #загрузка #uploading #OpenClaw
───