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Cognee – 오픈 소스 AI 메모리 플랫폼

개요 – Cognee는 Python 기반 라이브러리(CLI, REST API, UI 및 여러 언어용 SDK 포함)로, 텍스트, 코드, 문서, 티켓 등을 AI 에이전트가 나중에 쿼리할 수 있는 지식 그래프로 변환합니다. 에이전트에게 영구적이고 검색 가능한 "장기 메모리"를 제공하여 원본 소스를 다시 읽지 않고도 이전 실행의 사실이나 교훈을 회상할 수 있습니다.

주요 기능

• 수집 – cognee.remember는 원시 텍스트(작은 로컬 GLiNER 모델 사용) 또는 코드에서 엔티티와 관계를 추출하여 그래프 노드로 저장하고 유사성 검색을 위한 벡터 임베딩을 생성합니다.
• 검색 – cognee.recall은 관련 청크, 그래프 하위 구조 또는 코드 심볼을 찾고 원시 소스를 반환하거나 LLM 키가 제공된 경우 자연어 답변을 생성할 수 있습니다.
• 개선/피드백 – cognee.improve를 사용하면 그래프에 병합되는 주석이나 수정 사항을 추가하여 세션별 지식을 영구 메모리로 전환할 수 있습니다.
• 망각 – cognee.forget은 항목이나 전체 데이터 세트를 제거합니다.
• LLM 선택 사항 – 모든 핵심 단계는 무료 로컬 모델에서 작동합니다. OpenAI(또는 Ollama 등) 키는 나중에 추가하여 답변 생성 및 비전/전사 지원을 활성화할 수 있습니다.
• 다국어 SDK – Python API, TypeScript 패키지, Rust 크레이트, REST 엔드포인트 및 Claude Code, Codex, OpenClaw 등을 위한 기성 플러그인.
• 배포 가능성 – pip/uv, Docker Compose(API+UI+MCP 서버) 또는 그래프, 벡터, 관계형 스토리지를 결합한 단일 Postgres 스택을 통해 로컬에서 실행합니다.

일반적인 사용 사례

• 컴퍼니 브레인 구축: 내부 문서, 티켓, 코드, 대화 로그를 수집하여 인간과 에이전트 모두 집단 지식을 쿼리할 수 있도록 합니다.
• 자율 에이전트에게 세션 간 메모리를 제공하여 학습된 규칙이나 과거 결정을 재사용할 수 있도록 합니다.
• 사용자 정의 엔티티 유형과 관계를 정의하여 에이전트를 도메인별 온톨로지에 근거시킵니다.

시작하기

1. 패키지를 설치합니다(예: uv pip install "cognee[gliner]").
2. 빠른 시작 스크립트 또는 CLI 명령을 실행하여 문장을 remember하고 질문을 recall합니다 – API 키가 필요 없습니다.
3. 선택적으로 생성된 답변을 활성화하려면 LLM_API_KEY를 설정합니다.
4. 번들 데모(cognee-cli demo)를 탐색하거나 UI(cognee-cli -ui)를 시작합니다.

생태계 – 주요 저장소는 코어 엔진을 호스팅합니다. 별도의 cognee-integrations 저장소에는 Claude Code, Codex, OpenClaw 및 기타 "메모리 클라이언트 프로토콜"(MCP)용 플러그인이 포함되어 있습니다. 커뮤니티 어댑터는 cognee-community 아래에 나열됩니다.

연구 배경 – 이 프로젝트에는 복잡한 추론을 위한 LLM과 지식 그래프 연결에 관한 2025년 arXiv 논문과 높은 점수(100K 토큰 컨텍스트에서 0.79)를 보여주는 BEAM 벤치마크가 함께 제공됩니다.

라이선스 및 커뮤니티 – MIT 스타일 오픈 소스이며 Discord, Reddit 커뮤니티 및 기여 가이드가 있습니다.

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모든 세부 사항은 저장소의 README에서 직접 가져왔습니다.