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解決する課題

Cogneeは、異なるセッション間で持続的かつ長期的な記憶をAIエージェントに提供します。エージェントが実行間でプロジェクトの文脈、過去の意思決定、学習したルールを忘れてしまう問題を解決し、ドキュメント、コード、会話から得られる共有知識の「企業脳」を維持できるようにします。

動作方法

Cogneeは、テキストやコードなどの生データを、エンティティ、関係、検索可能なチャンクからなる構造化された記憶システムに変換します。ハイブリッドアプローチを採用しており、テキストは知識グラフに、コードはシンボルと依存関係のグラフにマッピングされます。

このシステムは、永久記憶（知識グラフに保存）とセッション記憶（高速キャッシュで、永久記憶に抽出可能）の2種類の記憶をサポートしています。クエリ時に、自動ルーティング機構が最適な取得戦略（グラフ、ベクトル、コードコンテキスト）を選択し、エージェントが質問に答えるかタスクを実行するのに必要な関連証拠を提供します。

対象ユーザー

• AIエージェント開発者：セッション間で文脈を記憶したり、ドメイン固有の知識を維持したい開発者。
• 企業チーム：社内ドキュメントやチケットから共有される「企業脳」を構築したい組織。
• ソフトウェアエンジニア：Python、TypeScript、Rust、HTTPベースのアプリケーションに記憶レイヤーを統合したい開発者。

主な特徴

• マルチフォーマットインジェスト：テキスト、コード、セッションベースの学習をサポート。
• ハイブリッド記憶：知識グラフ、ベクトル埋め込み、コード用のシンボルグラフを組み合わせ。
• セッションの精製：一時的なセッションから有用な学びを抽出し、持続可能な長期記憶に変換。
• 広範な統合：Claude Code、Codex、MCPクライアント（Cursor、Cline）用プラグインと、複数言語用SDKを提供。
• 柔軟なデプロイ：Dockerによるセルフホストまたはマネージドクラウドサービスとして利用可能。Postgresインスタンス上で完全な記憶レイヤーを実行する実験的オプションも提供。