Локальный слой долговременной памяти для AI-агентов на основе Markdown: данные хранятся в редактируемых файлах, а для поиска используются индексы SQLite и LanceDB.
topoteretes/cognee
Open-source платформа памяти для AI, которая превращает документы, код и диалоги в локально размещённый граф знаний для AI-агентов.
- Звёзды
- 32,573
- Форки
- 3,419
- Открытые issues
- 916
- Последний коммит
- 9 часов назад
Что это?
Cognee обеспечивает AI-агентам постоянную долговременную память между сессиями. Платформа обрабатывает текст, код и диалоги, извлекает сущности и связи, формируя граф знаний, и хранит доступные для поиска фрагменты вместе с векторными эмбеддингами, чтобы агенты могли позднее находить нужный контекст.
Основные операции: remember — сохранить контент, код или сессию; recall — получить контекст или ответы с помощью автоматического выбора способа поиска либо заданной стратегии; improve — обогатить память и учесть обратную связь; forget — удалить элементы или наборы данных. Без ключа LLM обработка и поиск текста выполняются локально на CPU с помощью GLiNER и моделей эмбеддингов; с ключом API используются размещённые модели, например OpenAI, а для генерации ответов — локальные модели Ollama.
Cognee предоставляет интерфейсы Python, TypeScript и REST, CLI с локальным UI, MCP-сервер и плагины для Claude Code и Codex. Слой памяти также можно развернуть на одном экземпляре Postgres.
Ключевые возможности
- 01Создаёт графы знаний и доступные для поиска фрагменты на основе текста, кода и диалогов.
- 02Обрабатывает текст и выполняет поиск локально, без ключа API для LLM.
- 03Поддерживает операции remember, recall, improve и forget для управления памятью.
- 04Предоставляет API для Python, TypeScript и REST, а также CLI и UI.
- 05Интегрируется с Claude Code, Codex и MCP-клиентами, такими как Cursor и Cline.
- 06Позволяет запускать слой памяти на одном экземпляре Postgres (демо-функция).
Сценарии использования
- Сохранение в памяти кодового агента контекста проекта, прошлых решений и исправлений между запусками.
- Создание корпоративной базы знаний, связывающей документацию, задачи, диалоги и код.
- Задание контекста для агентов приложения с помощью пользовательских сущностей и связей через онтологии.
- Развёртывание собственного серверного слоя памяти для агентов без зависимости от управляемого сервиса.
Быстрый старт
- 1
Установите Cognee с дополнением gliner с помощью uv
uv pip install "cognee[gliner]" - 2
Сохраните локальный скрипт быстрого запуска и выполните его
python quickstart.py - 3
Или используйте CLI, чтобы запоминать и извлекать текст
cognee-cli remember "Marie Curie was born in Warsaw." -d local_quickstart
Что важно знать
- В локальном режиме без LLM используется экстрактор GLiNER демонстрационного уровня; для точности производственного уровня необходимо связаться с поставщиком.
- Для генерации ответов, а также функций распознавания изображений и транскрибации требуется дополнительная настройка LLM.
- Требуется Python версии от 3.10 до 3.14.
Темы
Частые вопросы
- Что такое cognee?
- Open-source платформа памяти для AI, которая превращает документы, код и диалоги в локально размещённый граф знаний для AI-агентов. Cognee обеспечивает AI-агентам постоянную долговременную память между сессиями. Платформа обрабатывает текст, код и диалоги, извлекает сущности и связи, формируя граф знаний, и хранит доступные для поиска фрагменты вместе с векторными эмбеддингами, чтобы агенты могли позднее находить нужный контекст.
- cognee можно использовать бесплатно? Какая у него лицензия?
- cognee распространяется с открытым исходным кодом под лицензией Apache-2.0. Перед использованием в коммерческих продуктах проверьте условия лицензии.
- cognee всё ещё поддерживается?
- Активно поддерживается. Последний коммит в cognee — 20 окт. 2026 г..
- Для чего можно использовать cognee?
- Сохранение в памяти кодового агента контекста проекта, прошлых решений и исправлений между запусками. Создание корпоративной базы знаний, связывающей документацию, задачи, диалоги и код. Задание контекста для агентов приложения с помощью пользовательских сущностей и связей через онтологии. Развёртывание собственного серверного слоя памяти для агентов без зависимости от управляемого сервиса.
- Как установить cognee?
- Установите Cognee с дополнением gliner с помощью uv: uv pip install "cognee[gliner]" Сохраните локальный скрипт быстрого запуска и выполните его: python quickstart.py Или используйте CLI, чтобы запоминать и извлекать текст: cognee-cli remember "Marie Curie was born in Warsaw." -d local_quickstart
- Где скачать cognee?
- Исходный код и инструкции по установке — на GitHub: https://github.com/topoteretes/cognee
Описание создано ИИ на основе README проекта. Статистика GitHub обновляется ежедневно.
Похожие проекты
Система памяти для ИИ-агентов на основе графов: хранит диалоги, строит граф знаний и записывает ход рассуждений с помощью Neo4j.
Учебный репозиторий с 30 запускаемыми Jupyter-ноутбуками о методах организации памяти LLM-агентов: от буферов диалога до Mem0, Letta, Zep и Graphiti.
Самостоятельно размещаемый интерфейс для общения с локальными моделями Ollama и API, совместимыми с OpenAI: без привязки к провайдерам, с RAG, плагинами и доступом для нескольких пользователей.
Локальная AI-система памяти: хранит историю диалогов без изменений и находит нужное с помощью семантического поиска; доступна как MCP-сервер и CLI.
Открытая векторная база данных для AI-приложений: хранит документы и векторы для семантического, гибридного и полнотекстового поиска.