gbrain 本地化迁移及系统资源估算报告
基于迁移至 DeepSeek V4 + 智谱 GLM 后的配置，估算日期：2026-05-18
一、本地运行（PGLite 模式，个人使用）
| 资源 | 最低配置 | 推荐配置 | 说明 |
|---|
| 内存 | 2 GB | 4 GB | PGLite WASM 冷启动约 300-500 MB；autopilot worker watchdog 阈值 2048 MB |
| CPU | 1 核 | 2 核 | 本地几乎无 CPU 密集操作（embedding/chat 都是 API 调用） |
| 磁盘 | 500 MB | 2 GB | PGLite 数据库随页面增长，1 万页约 200-500 MB |
| 网络 | 稳定出站 | 稳定出站 | 所有 AI 调用走外部 API |
二、关键资源消耗点
内存 — 最大消费者是 PGLite WASM
- 单个 PGLite 实例：~300-500 MB
- 测试中多个并发实例（开发场景）：可达 24 GB（这是测试特有的，生产不会出现）
- autopilot supervisor 进程：~100 MB
gbrain serve --http（HTTP MCP 服务器）：~200-400 MB
CPU — 几乎没有本地 CPU 消耗
- chunking（分块）：轻量文本处理，毫秒级
- HNSW 向量搜索：PGLite 内 pgvector 执行，小规模脑（<1万页）< 100ms
- 大规模脑（>10万页）向量搜索：可能需要 500ms-2s
磁盘 I/O — 写入模式
- sync：按文件数线性增长，每 100 文件一批
- embed：每批 100 条（
BATCH_SIZE = 100），API 调用后写入向量
网络带宽 — 取决于使用频率
| 操作 | 每次 API 调用 | 典型频率 |
|---|
| Embedding（智谱 embedding-3） | ~8K tokens/批，$0.55/1M tokens | sync 后批量 |
| Chat（DeepSeek v4-flash） | 上下文最大 1M tokens，$0.10 输入 / $0.40 输出 | 每次 query/dream |
| Expansion（DeepSeek v4-flash） | ~500 tokens/query | 搜索时可选 |
三、API 成本估算（月度，个人使用）
假设 1000 页的脑，日均 50 次 query，30 天：
| 场景 | 模型 | 月调用量 | 月成本 |
|---|
| Embedding（全量一次） | 智谱 embedding-3 | ~1M tokens | ~$0.55 |
| 搜索 query chat | DeepSeek v4-flash | ~75K tokens（50次/天 × 1500 tokens × 30天） | ~$0.03 |
| Dream cycle（每日） | DeepSeek v4-flash | ~200K tokens/天 | ~$3-5 |
| 搜索 expansion（tokenmax 模式） | DeepSeek v4-flash | ~100K tokens/天 | ~$0.04 |
典型个人使用：$3-10/月。最贵的操作是 dream cycle（每日转录分析），不是查询。
四、服务器部署（Postgres + HTTP MCP 模式）
| 资源 | 最低配置 | 推荐配置 |
|---|
| 内存 | 1 GB（应用） + Postgres 独立 | 2 GB（应用） + Postgres 2 GB |
| CPU | 1 核 | 2 核 |
| 磁盘 | 5 GB SSD | 20 GB SSD（含 Postgres + 备份） |
| 网络 | 公网出站 | 公网出站 + OAuth |
Fly.io / Railway 的最小实例（256MB-512MB）就够跑 gbrain serve + Postgres。
五、常驻运行方式
gbrain 通过 gbrain autopilot 守护进程实现常驻运行，自动循环执行 sync → embed → extract → dream cycle。
运行模式
| 模式 | 命令 | 说明 |
|---|
| 前台一次性 | gbrain dream | 跑一个完整 cycle 然后退出 |
| 前台常驻 | gbrain autopilot | 每 N 秒循环一次，Ctrl-C 退出 |
| 后台守护 | gbrain autopilot --install | 注册为系统服务，开机自启 |
--install 自动检测平台
| 平台 | 守护方式 |
|---|
| macOS | launchd plist |
| Linux + systemd | systemd user unit |
| Linux 无 systemd | crontab（@reboot） |
| Docker/容器 | 生成启动脚本 |
前置条件
- API key 需写入
~/.zshrc 或 ~/.bashrc（autopilot wrapper 会 source 它来加载环境变量） - 需要指定 brain repo 目录（
--repo <path> 或提前 gbrain sync --repo） - PGLite 模式下自动降级为 inline 模式（同进程内跑 sync/extract/embed），不依赖 Minions worker
六、模型迁移总结（OpenAI/Anthropic → DeepSeek + 智谱）
迁移范围（6 Phase 全部完成）
| Phase | 内容 | 涉及文件数 |
|---|
| 1 | Recipe 更新：DeepSeek v4-flash/pro + 1M context + 新价格；智谱添加 chat touchpoint | 2 |
| 2 | Gateway/Tier 默认值全部指向 DeepSeek + 智谱；别名 flash/pro/glm | 5 |
| 3 | SDK 解耦：Think / Synthesize / Eval-LongMemEval / Subagent 从 @anthropic-ai/sdk 迁移至 gateway.chat() | 4 |
| 4 | 移除 Anthropic 硬限制：subagent 检查改为 recipe supports_subagent_loop 字段 | 4 |
| 5 | 12 个测试文件更新为 chatFn 注入模式 | 12 |
| 6 | typecheck + 全量测试 + doctor 验证通过 | — |
迁移后模型配置
| 用途 | 模型 | 价格（每 1M tokens） |
|---|
| Embedding | zhipu:embedding-3 (1536 维) | $0.55 |
| Chat / Expansion / Subagent | deepseek:deepseek-v4-flash | $0.10 输入 / $0.40 输出 |
| Deep tier | deepseek:deepseek-v4-pro | 按 DeepSeek 定价 |
| Reranker | zeroentropy:zerank-2（需单独配置） | 按 ZeroEntropy 定价 |
关键验证结果
@anthropic-ai/sdk 在 src/ 下零引用（@ai-sdk/anthropic 保留，gateway 仍支持 Anthropic 路由）gbrain doctor 确认：zhipu:embedding-3 ✓ 1536 dims, DB aligned- Subagent provider 检查：ok（DeepSeek recipe 声明
supports_subagent_loop: true） - Embedding 维度保持 1536 不变（智谱 embedding-3 支持 Matryoshka，避免破坏已有向量索引）
七、总结
gbrain 是 API 调用密集型、本地资源轻量的系统。 几乎所有计算都在外部 AI 提供商。本地需要的就是：
- 足够内存加载 PGLite WASM（~500 MB）
- 稳定的网络连接
- API key 预算 $5-10/月
附：关键配置参数来源
| 参数 | 值 | 来源文件 |
|---|
| Embedding 批大小 | 100 | src/core/embedding.ts |
| 智谱 embedding 批 token 预算 | 8192 | src/core/ai/recipes/zhipu.ts |
| DeepSeek 上下文窗口 | 1M tokens | src/core/ai/recipes/deepseek.ts |
| 智谱 chat 上下文窗口 | 200K tokens | src/core/ai/recipes/zhipu.ts |
| Worker RSS watchdog 阈值 | 2048 MB | src/commands/autopilot.ts |
| Postgres 连接池默认 | 10 | src/core/db.ts |
| Sync 并行 worker 数 | 4（>100 文件时） | src/core/sync-concurrency.ts |
| DeepSeek v4-flash 价格 | $0.10 输入 / $0.40 输出（每 1M tokens） | src/core/ai/recipes/deepseek.ts |
| 智谱 embedding-3 价格 | $0.55（每 1M tokens） | src/core/ai/recipes/zhipu.ts |