topoteretes/cognee

Cognee – オープンソースのAIメモリプラットフォーム

概要 – CogneeはPythonベースのライブラリ（CLI、REST API、UI、および複数の言語向けSDKを備える）で、テキスト、コード、ドキュメント、チケットなどを、後でAIエージェントがクエリできるナレッジグラフに変換できます。エージェントに永続的で検索可能な「長期メモリ」を提供し、元のソースを再読むことなく、以前の実行からの事実や教訓を呼び出すことができます。

主な機能

• インジェスト – cognee.rememberは、生のテキスト（小さなローカルのGLiNERモデルを使用）またはコードからエンティティとリレーションを抽出し、グラフノードとして保存し、類似性検索用のベクトル埋め込みを作成します。
• 検索 – cognee.recallは、関連するチャンク、グラフのサブ構造、またはコードシンボルを見つけ、生のソースを返すか、LLMキーが提供されている場合は自然言語の回答を生成します。
• 改善/フィードバック – cognee.improveを使用すると、グラフにマージされる注釈や修正を追加でき、セッション固有の知識を永続的なメモリに変換できます。
• 忘却 – cognee.forgetはアイテムまたはデータセット全体を削除します。
• LLMオプション – すべてのコアステップは無料のローカルモデルで動作します。OpenAI（またはOllamaなど）のキーは、後で回答生成とビジョン/文字起こしのサポートを有効にするために追加できます。
• 多言語SDK – Python API、TypeScriptパッケージ、Rustクレート、RESTエンドポイント、およびClaude Code、Codex、OpenClawなどの既製プラグイン。
• 展開可能性 – pip/uv、Docker Compose（API+UI+MCPサーバー）、またはグラフ、ベクトル、リレーショナルストレージを組み合わせた単一のPostgresスタックを介して、ローカルで実行します。

典型的なユースケース

• カンパニーブレインの構築：内部文書、チケット、コード、会話ログを取り込み、人間とエージェントの両方が集合知をクエリできるようにします。
• 自律エージェントにセッションをまたがるメモリを提供し、学習したルールや過去の決定を再利用できるようにします。
• カスタムエンティティタイプとリレーションシップを定義して、エージェントをドメイン固有のオントロジーに接地します。

開始方法

1. パッケージをインストールします（例：uv pip install "cognee[gliner]"）。
2. クイックスタートスクリプトまたはCLIコマンドを実行して、文をrememberし、質問をrecallします – APIキーは不要です。
3. オプションで、生成された回答を有効にするためにLLM_API_KEYを設定します。
4. バンドルされたデモ（cognee-cli demo）を探索するか、UI（cognee-cli -ui）を起動します。

エコシステム – メインリポジトリはコアエンジンをホストしています。別のcognee-integrationsリポジトリには、Claude Code、Codex、OpenClaw、およびその他の「メモリクライアントプロトコル」（MCP）用のプラグインが含まれています。コミュニティアダプターはcognee-communityの下にリストされています。

研究の裏付け – このプロジェクトには、複雑な推論のためのLLMとナレッジグラフのリンクに関する2025年のarXiv論文と、高いスコア（100万トークンのコンテキストで0.79）を示すBEAMベンチマークが付属しています。

ライセンスとコミュニティ – MITスタイルのオープンソースで、Discord、Redditコミュニティ、および貢献ガイドがあります。

---

すべての詳細はリポジトリのREADMEから直接取得されています。