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해결하는 문제

Cognee는 AI 에이전트가 다양한 세션 간에 지속적이고 장기적인 기억을 갖도록 제공합니다. 에이전트가 실행 간에 프로젝트 맥락, 과거 결정, 학습된 규칙을 잊는 문제를 해결하여, 문서, 코드, 대화에서 얻은 공유 지식의 '기업 뇌'를 유지할 수 있게 합니다.

작동 방식

Cognee는 텍스트 및 코드와 같은 원시 데이터를 엔티티, 관계, 검색 가능한 청크로 구성된 구조화된 기억 시스템으로 변환합니다. 텍스트는 지식 그래프로, 코드는 심볼과 의존성의 그래프로 매핑되는 하이브리드 접근 방식을 사용합니다.

시스템은 영구 기억(지식 그래프에 저장)과 세션 기억(빠른 캐시로, 영구 기억으로 정제 가능)의 두 가지 유형의 기억을 지원합니다. 쿼리 시, 자동 라우팅 메커니즘이 최적의 검색 전략(그래프, 벡터, 코드 컨텍스트)을 선택하여 에이전트가 질문에 답하거나 작업을 수행하기 위해 필요한 관련 증거를 제공합니다.

대상 사용자

• AI 에이전트 개발자: 세션 간에 맥락을 기억하거나 도메인 특화 지식을 유지해야 하는 개발자.
• 기업 팀: 내부 문서와 티켓에서 공유되는 '기업 뇌'를 만들고자 하는 조직.
• 소프트웨어 엔지니어: Python, TypeScript, Rust 또는 HTTP 기반 애플리케이션에 기억 계층을 통합하고자 하는 개발자.

주요 특징

• 다양한 형식의 인게스트: 텍스트, 코드, 세션 기반 학습을 지원.
• 하이브리드 기억: 지식 그래프, 벡터 임베딩, 코드용 심볼 그래프를 결합.
• 세션 정제: 일시적인 세션에서 유용한 학습 내용을 지속 가능한 장기 기억으로 변환.
• 광범위한 통합: Claude Code, Codex, MCP 클라이언트(Cursor, Cline)용 플러그인과 여러 언어용 SDK 제공.
• 유연한 배포: Docker를 통한 자체 호스팅 또는 관리형 클라우드 서비스로 사용 가능하며, Postgres 인스턴스에서 전체 기억 계층을 실행하는 실험적 옵션도 제공.