Cognee: открытая платформа ИИ-памяти для агентов (Cognee - The Open-Source AI Memory Platform for Agents)

Обзор

Cognee решает фундаментальную проблему в разработке ИИ-агентов: как дать им долгосрочную память, которая сохраняется между сеансами и позволяет им учиться на опыте. Традиционные подходы к памяти часто требуют сложной инфраструктуры с несколькими сервисами — отдельной базой данных графов, векторной базой данных, Redis для кеша сессий и реляционной базой данных для метаданных.

Cognee упрощает эту архитектуру, предоставляя единую платформу, которая объединяет все эти компоненты. Платформа автоматически создает граф знаний из ваших данных, использует векторные эмбеддинги для семантического поиска и предоставляет интеллектуальный поиск, который автоматически выбирает оптимальную стратегию получения информации.

Ключевая особенность Cognee — это способность работать как с долгосрочной памятью (в графе знаний), так и с краткосрочной памятью (в кеше сессии). Это позволяет агентам быстро вспоминать контекст из текущего разговора и глубже искать в накопленных знаниях при необходимости.

Почему выбирать Cognee

Основные преимущества

• Построение корпоративной базы знаний — объедините данные из различных источников в одном месте и предоставьте агентам доступ к знаниям вашей компании
• Инфраструктура знаний — унифицированное получение данных, поиск по графу и векторам, локальное развертывание, онтология с основами на знаниях, мультимодальная поддержка
• Стойкие и обучающиеся агенты — обучение на обратной связи, управление контекстом, обмен знаниями между агентами
• Надежные и доверенные агенты — изоляция пользователей и тенантов, трассировка, сбор OTEL, логирование действий

Особенности платформы

Cognee предоставляет несколько ключевых возможностей, которые отличают его от других решений для памяти ИИ:

• Четыре основные операции — remember (запомнить), recall (вспомнить), forget (забыть) и improve (улучшить)
• Автоматический выбор стратегии поиска — система автоматически определяет, использовать ли поиск по сходству, граф знаний или комбинацию
• Кеш сессии — быстрое хранилище для информации текущего сеанса с фоновой синхронизацией в граф
• Онтология знаний — автоматическое создание структурированной онтологии на основе ваших документов
• Мультимодальность — поддержка текста, изображений и других форматов данных
• Интеграция с LLM — встроенная поддержка различных провайдеров LLM

Как это работает

Cognee использует двухэтапный процесс для преобразования ваших данных в интеллектуальную память:

Этап 1: Remember (Запомнить)

Когда вы предоставляете данные Cognee, система выполняет следующие действия:

1. Получение данных — Cognee принимает данные в любом формате (PDF, текст, изображения и т.д.)
2. Обработка — данные разбиваются на управляемые части и обрабатываются
3. Когнификация — система использует LLM для извлечения сущностей, отношений и концепций
4. Построение графа знаний — создается граф, связывающий сущности через отношения
5. Создание эмбеддингов — для каждого элемента создаются векторные представления
6. Улучшение — система самопроверяет и оптимизирует качество памяти

Этап 2: Recall (Вспомнить)

Когда агент задает вопрос, Cognee использует интеллектуальный поиск:

1. Маршрутизация запроса — система определяет лучшую стратегию поиска для этого вопроса
2. Поиск по сходству — если необходим семантический поиск, система ищет похожие документы
3. Поиск по графу — если нужны отношения, система следует связям в графе знаний
4. Комбинированный поиск — для сложных вопросов используются оба метода
5. Ранжирование результатов — результаты ранжируются по релевантности
6. Возврат контекста — агент получает самые релевантные фрагменты информации

Кеш сессии

Cognee также поддерживает быстрый кеш сессии для информации текущего разговора. Это позволяет агентам:

• Быстро вспоминать недавно упомянутую информацию
• Поддерживать контекст разговора без задержек
• Фоново синхронизировать важную информацию в граф знаний
• Экономить ресурсы на частые запросы

Быстрый старт

Давайте начнем с Cognee всего в несколько строк кода. Это минимальный пример, который демонстрирует основные операции платформы.

Требования

• Python 3.10 или выше (до 3.14 включительно)
• API ключ для LLM провайдера (например, OpenAI)

Установка

Шаг 1: Установите Cognee

Вы можете установить Cognee с помощью pip, poetry, uv или вашего предпочитаемого менеджера пакетов Python.

uv pip install cognee

Или используя pip:

pip install cognee

Или используя poetry:

poetry add cognee

Шаг 2: Настройте LLM

Cognee поддерживает различные провайдеры LLM. По умолчанию используется OpenAI. Установите переменную окружения для вашего API ключа:

import os
os.environ["LLM_API_KEY"] = "YOUR_OPENAI_API_KEY"

Альтернативно, создайте файл .env в корне вашего проекта:

cp .env.template .env
# Затем отредактируйте .env и установите LLM_API_KEY

Для интеграции с другими провайдерами LLM обратитесь к документации по провайдерам LLM.

Шаг 3: Проверьте установку

Убедитесь, что Cognee правильно установлен, импортировав его в Python:

import cognee
print("Cognee успешно установлен")

Базовое использование

Четыре основные операции

Cognee предоставляет четыре основные операции для работы с памятью:

1. Remember (Запомнить)

Сохраняет данные в граф знаний для долгосрочной памяти:

import cognee
import asyncio

async def main():
    # Запомнить текст в граф знаний (постоянно)
    await cognee.remember("Cognee преобразует документы в память ИИ.")
    
    # Запомнить в памяти сеанса (быстро, синхронизируется в граф в фоне)
    await cognee.remember(
        "Пользователь предпочитает подробные объяснения.",
        session_id="chat_1"
    )

if __name__ == '__main__':
    asyncio.run(main())

2. Recall (Вспомнить)

Извлекает информацию из памяти с автоматическим выбором стратегии поиска:

import cognee
import asyncio

async def main():
    # Запрос ко всему графу знаний
    results = await cognee.recall("Что делает Cognee?")
    for result in results:
        print(result)
    
    # Сначала запрос к памяти сеанса, затем к графу
    results = await cognee.recall(
        "Что предпочитает пользователь?",
        session_id="chat_1"
    )
    for result in results:
        print(result)

if __name__ == '__main__':
    asyncio.run(main())

3. Forget (Забыть)

Удаляет данные из памяти, когда они больше не нужны:

import cognee
import asyncio

async def main():
    # Удалить весь датасет
    await cognee.forget(dataset="main_dataset")
    
    # Или забыть всё
    await cognee.forget()

if __name__ == '__main__':
    asyncio.run(main())

4. Improve (Улучшить)

Оптимизирует качество памяти на основе обратной связи (включен по умолчанию как AUTO_FEEDBACK):

import cognee
import asyncio

async def main():
    # AUTO_FEEDBACK=true (по умолчанию) автоматически улучшает память
    # после каждого ответа на запрос
    
    # Вы также можете отключить его для более быстрых ответов:
    # os.environ["AUTO_FEEDBACK"] = "false"
    pass

if __name__ == '__main__':
    asyncio.run(main())

Полный пример: Создание агента с памятью

Вот полный пример, демонстрирующий все четыре операции вместе:

import cognee
import asyncio
import os

os.environ["LLM_API_KEY"] = "YOUR_OPENAI_API_KEY"

async def main():
    # Инициализация
    print("Инициализация Cognee...")
    
    # Запомнить некоторые данные
    print("\n1. Запоминаем данные...")
    await cognee.remember(
        """Компания TechCorp была основана в 2020 году.
        Она специализируется на ИИ и машинном обучении.
        Главный офис расположен в Санкт-Петербурге."""
    )
    
    await cognee.remember(
        "Основатель TechCorp — Иван Петров.",
        session_id="conversation_1"
    )
    
    # Вспомнить информацию
    print("\n2. Вспоминаем информацию...")
    results = await cognee.recall("Когда была основана компания TechCorp?")
    print(f"Результаты поиска: {results}")
    
    results = await cognee.recall(
        "Кто основатель компании?",
        session_id="conversation_1"
    )
    print(f"Результаты из памяти сеанса: {results}")
    
    # Забыть данные
    print("\n3. Забываем некоторые данные...")
    await cognee.forget(dataset="main_dataset")
    print("Данные успешно удалены.")

if __name__ == '__main__':
    asyncio.run(main())

Использование Cognee CLI

Базовые команды

Cognee предоставляет удобный интерфейс командной строки для взаимодействия с платформой без написания кода:

Запомнить информацию

cognee-cli remember "Cognee преобразует документы в память ИИ."

Вспомнить информацию

cognee-cli recall "Что делает Cognee?"

Забыть все данные

cognee-cli forget --all

Открыть веб-интерфейс

Для открытия локального веб-интерфейса выполните:

cognee-cli -ui

Важно: MCP сервер, запущенный командой cognee-cli -ui, работает внутри Docker контейнера. Требуется Docker Desktop, Colima или любой другой OCI-совместимый runtime с работающим docker CLI. Обратитесь к документации по установке Docker и Colima для подробностей.

Docker и контейнеризация

Готовые образы

Cognee публикует предварительно собранные образы на Docker Hub при каждом обновлении main ветки:

• cognee/cognee — API сервер
• cognee/cognee-mcp — MCP сервер

Вариант A: Docker Compose (сборка из исходного кода)

Клонируйте репозиторий, создайте файл .env с至least LLM_API_KEY, затем:

cp .env.template .env   # Затем отредактируйте .env и установите LLM_API_KEY

# Запустить API сервер (http://localhost:8000)
docker compose up

# Опциональные профили (можно комбинировать):
docker compose --profile ui up        # + интерфейс на http://localhost:3000
docker compose --profile mcp up       # + MCP сервер на http://localhost:8001
docker compose --profile postgres up  # + Postgres/PGVector
docker compose --profile neo4j up     # + Neo4j

Примечание: Сервисы cognee и cognee-mcp публикуют разные порты хоста (8000 vs 8001), поэтому вы можете запустить их вместе.

Вариант B: Загрузить готовый образ (без клонирования)

API сервер

docker run --env-file ./.env -p 8000:8000 --rm -it cognee/cognee:main

MCP сервер (HTTP транспорт)

docker pull cognee/cognee-mcp:main
docker run -e TRANSPORT_MODE=http --env-file ./.env -p 8000:8000 --rm -it cognee/cognee-mcp:main

Для SSE/stdio транспортов, опциональных расширений и конфигурации клиента MCP обратитесь к README MCP сервера.

Быстрая попытка с Docker Compose

Хотите сразу попробовать? Следуйте минимальной конфигурации docker-compose — один файл, который вы можете скопировать-вставить, запускает готовый образ, не требует клонирования или сборки.

Использование с ИИ-агентами

Claude Code с плагином Cognee Memory

Установите плагин Cognee Memory, чтобы дать Claude Code стойкую память между сеансами. Плагин захватывает подсказки, следы инструментов и ответы помощника в памяти сеанса, вводит релевантный контекст при каждой подсказке и синхронизирует память сеанса в постоянный граф знаний в конце сеанса.

Установка

Установите из торговой площадки Claude Code. Рекомендуемый способ — из вашей оболочки, до запуска Claude Code, чтобы первый запуск claude был чистым сеансом, который автоматически инициализирует память:

# Добавить торговую площадку и установить плагин (один раз, для пользователя)
claude plugin marketplace add topoteretes/cognee-integrations
claude plugin install cognee-memory@cognee

# Установить переменные окружения для вашего режима (см. ниже), затем запустить
export LLM_API_KEY="sk-..."   # локальный режим; или COGNEE_BASE_URL + COGNEE_API_KEY для облака
claude

Локальный режим (по умолчанию)

Плагин инициализирует локальный API Cognee на http://localhost:8011. Требуется только LLM_API_KEY; API ключ Cognee автоматически создается при отсутствии:

export LLM_API_KEY="sk-..."

Cognee Cloud или удаленный сервер

Установите оба:

export COGNEE_BASE_URL="https://your-instance.cognee.ai"
export COGNEE_API_KEY="ck_..."

При запуске вы должны увидеть системное сообщение "Cognee Memory Connected".

Плагин перехватывает жизненный цикл Claude Code — SessionStart выбирает режим и устанавливает идентификацию, UserPromptSubmit вводит контекст с областью датасета, PostToolUse захватывает следы инструментов, Stop записывает ответ помощника, PreCompact сохраняет память при сбросе контекста, и SessionEnd запускает финальную синхронизацию в постоянный граф.

Обратитесь к README плагина для информации о сеансах, датасетах и полной конфигурации.

Подключение к Cognee Cloud

Направьте любого Python агента на управляемый экземпляр Cognee — все вызовы SDK маршрутизируются в облако:

import cognee
import asyncio

async def main():
    # Подключиться к облаку
    await cognee.serve(
        url="https://your-instance.cognee.ai",
        api_key="ck_..."
    )
    
    # Все операции работают как обычно
    await cognee.remember("важный контекст")
    results = await cognee.recall("что случилось?")
    
    # Отключиться
    await cognee.disconnect()

if __name__ == '__main__':
    asyncio.run(main())

Примеры применения

Примеры использования 1: Агент поддержки клиентов

Цель: Решайте проблемы клиентов, используя их личные данные из финансов, поддержки и истории продуктов.

Сценарий:

Пользователь: "Мой счет-фактура выглядит неправильно, и проблема все еще не решена."

Cognee отслеживает: прошлые взаимодействия, неудачные действия, решенные случаи, историю продукта

# Ответ агента:
Агент: "Я нашел 2 подобных случая с биллингом, решенные в прошлом месяце.
        Проблема была вызвана задержкой синхронизации между платежом
        и системой счетов — исправление было применено к вашему счету."

# Что происходит под капотом:
- Объединяет источники данных из различных каналов компании
- Восстанавливает временную шкалу взаимодействия и отслеживает результаты
- Извлекает похожие решенные случаи
- Сопоставляет с лучшей стратегией разрешения
- Обновляет память после выполнения, поэтому агент никогда не повторяет ту же ошибку

Примеры использования 2: Дистилляция знаний экспертов (SQL Copilot)

Цель: Помогайте младшим аналитикам решать задачи, переиспользуя экспертные запросы, паттерны и рассуждения.

Сценарий:

Пользователь: "Как я могу рассчитать удержание клиентов для этого датасета?"

Cognee отслеживает: экспертные SQL запросы, паттерны рабочих потоков, структуры схем, успешные реализации

# Ответ агента:
Агент: "Вот как старшие аналитики решили подобный запрос удержания.
        Cognee сопоставил вашу схему с известной структурой и адаптировал
        логику эксперта под ваш датасет."

# Что происходит под капотом:
- Извлекает и сохраняет паттерны из экспертных SQL запросов и рабочих потоков
- Сопоставляет текущую схему с ранее увиденными структурами
- Извлекает похожие задачи и их успешные реализации
- Адаптирует экспертное рассуждение к текущему контексту
- Обновляет память новыми успешными паттернами, поэтому младшие аналитики работают на уровне эксперта

Работа со всем слоем памяти на Postgres

Упрощенная архитектура

Память с использованием графов традиционно означает работу со стеком — граф базы данных для отношений, векторная база данных для эмбеддингов, Redis для сеансов и реляционная база данных для метаданных — все развернутые, защищенные и оплачиваемые, прежде чем агент что-то запомнит. В Cognee 1.0 вы можете запустить весь слой памяти на одном экземпляре Postgres.

⚠️ Предупреждение: Использование Postgres как хранилища графов в настоящее время выпускается как демонстрационный функционал. Готовый для производства функционал доступен как лицензируемый продукт. Используйте его для демонстрации хранения реляционных метаданных, PGVector и состояния графа в одном сервисе Postgres.

Заинтересованы в производственном использовании Postgres как базы данных графов? Забронируйте звонок с нашей командой продаж на нашем веб-сайте.

Сравнение архитектур

Граф все еще существует — он просто живет внутри того же бэкенда Postgres, поддерживаемого слоя памяти, как текст, метаданные и эмбеддинги, поэтому извлечение движется между сходством и структурой без пересечения границ сервисов. В наших тестах CI поиск Postgres работал примерно на 10% быстрее, чем отдельная установка граф-плюс-вектор.

Postgres — это твердая default для реляционного, векторного и слоев сеансов, и вы можете подключить выделенные бэкенды для любого из них, когда нагрузка требует этого (Neo4j и Neptune для графов, Redis для сеансов, pgvector и LanceDB для векторов, плюс Qdrant, ChromaDB, Weaviate и Milvus через адаптеры сообщества). Для слоя графа специфически, придерживайтесь графо-нативного бэкенда в производстве — хранилище графов Postgres еще является демонстрационной функцией. Локальная разработка остается полностью встроенной — SQLite, LanceDB и Kuzudb — без дополнительных сервисов для установки.

Установка Postgres поддержки

pip install "cognee[postgres]"

Конфигурация переменных окружения

DB_PROVIDER=postgres
VECTOR_DB_PROVIDER=pgvector
GRAPH_DATABASE_PROVIDER=postgres_demo
CACHE_BACKEND=postgres

DB_HOST=localhost
DB_PORT=5432
DB_USERNAME=cognee
DB_PASSWORD=cognee
DB_NAME=cognee_db

Развертывание Cognee

Управляемый сервис

Используйте Cognee Cloud для полностью управляемого опыта или самостоятельно размещайте с одной из конфигураций развертывания в один клик ниже.

Опции развертывания

Обратитесь к папке distributed/ для скриптов развертывания, конфигураций рабочих процессов и дополнительных деталей.

Развертывания для нескольких тенантов

При ENABLE_BACKEND_ACCESS_CONTROL=true (по умолчанию) каждая комбинация пользователя+датасета получает свои выделенные базы данных графов и векторов. Не каждый бэкенд поддерживает это:

* Изоляция Neo4j создает одну базу данных на датасет внутри вашей DBMS, что требует редакции с поддержкой нескольких баз данных (Enterprise или Aura).

Оба ваши бэкенды графов и векторов должны поддерживать изоляцию — если один из них не поддерживает, Cognee выднимает ошибку, называя неподдерживаемый бэкенд, а не беззвучно откатывается к общим базам данных. Для запуска неподдерживаемого бэкенда разверните один тенант с ENABLE_BACKEND_ACCESS_CONTROL=false.

Использование Cognee на других языках программирования

Поддержка других языков

Предпочитаете что-то отличное от Python? Cognee также поставляется с официальными клиентами для Rust и TypeScript.

Начало работы с Rust

Используйте крейт cognee-rs для добавления, когнификации и поиска из Rust.

cargo add cognee

Обратитесь к репозиторию cognee-rs для полной установки и примеров.

Начало работы с TypeScript

Используйте пакет @cognee/cognee-ts для добавления, когнификации и поиска из Node.js или браузера.

npm install @cognee/cognee-ts

Обратитесь к пакету @cognee/cognee-ts для полной установки и примеров.

Другие интеграции

• OpenClaw Plugin — cognee-openclaw — используйте Cognee как плагин в OpenClaw
• Claude Code Plugin — claude-code-plugin — интеграция с Claude Code для стойкой памяти

Тесты производительности

BEAM Benchmark

Мы запустили Cognee против BEAM, долгоконтекстного теста, который проверяет, может ли система отслеживать долгие разговоры по мере их изменения — более полезный тест для памяти агента, чем типичные тесты "игла в стоге сена". Используя только стандартные настройки Cognee и стандартные функции открытого исходного кода (нет пользовательских моделей, нет конвейеров для BEAM), мы превзошли предыдущее состояние искусства при 100K-токен настройке и совпали с ней при 10M токенах.

Эти числа являются сигналом направления, а не определяющей мерой — смотрите предварительный отчет BEAM для полной методологии, оговорок и того, что результаты действительно означают.

Оптимизация производительности

Стандартные настройки Cognee отдают предпочтение качеству памяти перед сырой задержкой. Два регулятора важны:

AUTO_FEEDBACK

AUTO_FEEDBACK=false удаляет вызов LLM, который Cognee делает после каждого ответа на запрос для самонастройки своей памяти. Чтение становится быстрее и дешевле; сама память сеанса продолжает работать. Включите это снова, когда хотите память, которая улучшается от сигналов разговора.

CACHING

CACHING=false полностью отключает память сеанса — remember(session_id=...) перестает работать и recall() теряет контекст разговора. Устанавливайте это только, если вы вообще не используете память сеанса. Если вы тестируете Cognee, оставьте это включенным — отключение его тестирует Cognee с удаленным слоем памяти.

DATASET_QUEUE_ENABLED

Третий флаг, DATASET_QUEUE_ENABLED=false, удаляет защиту одновременности для датасетов; он экономит немного задержки, но рискует утечками блокировок файлов и истощением ресурсов при одновременном выполнении нескольких датасетов — оставьте это включенным для серверов.

Часто задаваемые вопросы

Полезные ресурсы

Официальные ресурсы

• Репозиторий GitHub — исходный код и вопросы
• Документация — полное руководство по установке и использованию
• Официальный веб-сайт — информация о продукте и облачном сервисе
• Видео-демонстрация — визуальное введение в Cognee

Сообщество и поддержка

• Discord сообщество — присоединитесь к нашему каналу поддержки
• r/AIMemory на Reddit — обсуждения и новости
• Плагины сообщества — дополнения и расширения

Исследования и статьи

• Исследовательская статья — "Оптимизация интерфейса между графами знаний и LLM для сложных рассуждений"

Развертывание и интеграция

• Cognee Cloud — управляемый облачный сервис
• Интеграции — плагины для Claude Code и других инструментов
• Клиент Rust — использование Cognee из Rust
• Клиент TypeScript — использование Cognee из Node.js/браузера