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GH Trending릴리즈2026. 05. 18. 22:57

Cognee: AI 에이전트를 위한 지식 관리 및 메모리 제어 플랫폼

요약

Cognee는 AI 에이전트가 문맥을 바탕으로 정보를 회상하고 연결할 수 있도록 돕는 오픈 소스 메모리 제어 플랫폼입니다. 임베딩, 그래프, 인지 과학 접근 방식을 결합하여 다양한 형식의 데이터를 수집하고, 에이전트 간 지식 공유 및 지속적인 학습이 가능한 지식 인프라를 제공합니다.

핵심 포인트

  • 임베딩, 그래프, 인지 과학을 결합하여 데이터 간의 의미론적 연결과 관계 구축
  • 기업용 지식 인프라 구축을 위한 통합 수집, 그래프/벡터 검색, 온톨로지 그라운딩 지원
  • 피드백을 통한 지속적 학습 및 에이전트 간 지식 공유 기능 제공
  • 사용자/테넌트 격리, 추적 가능성, 감사 추적을 통한 신뢰할 수 있는 에이전트 환경 구축
  • remember, recall, forget, improve의 네 가지 핵심 API 연산 제공

Cognee - 당신의 에이전트(Agents)를 위한 두뇌

데모(Demo) . 문서(Docs) . 더 알아보기(Learn More) · Discord 참여 · r/AIMemory 참여 . 커뮤니티 플러그인 및 애드온(Add-ons)

Cognee는 AI 에이전트(AI agents)에게 데이터, 결정, 워크플로우(workflows)에 대한 공유되고 개선되는 메모리(memory)를 제공하여, 에이전트가 문맥(context)을 바탕으로 회상하고, 연결하며, 행동할 수 있도록 합니다.

🌐 지원 언어 : 독일어 | 스페인어 | 프랑스어 | 일본어 | 한국어 | 포르투갈어 | 러시아어 | 중국어

Cognee는 에이전트(Agents)를 위한 오픈 소스 메모리 제어 평면(memory control plane)으로, 어떤 형식이나 구조의 데이터도 수집(ingest)할 수 있으며 적절한 문맥(context)을 제공하기 위해 지속적으로 학습합니다. 이는 임베딩(embeddings), 그래프(graphs), 인지 과학(cognitive science) 접근 방식을 결합하여, 문서가 변화하고 진화함에 따라 의미론적으로 검색 가능할 뿐만 아니라 관계에 의해 연결되도록 만듭니다.

⭐ 더 많은 개발자에게 도달하고 cognee 커뮤니티를 성장할 수 있도록 도와주세요. 이 저장소(repo)에 Star를 눌러주세요!

📚 설정 및 구성을 위한 상세 문서를 확인하세요.

🦀 OpenClaw용 플러그인으로 사용 가능 — cognee-openclaw

✴️ Claude Code용 플러그인으로 사용 가능 — claude-code-plugin

  • 기업용 두뇌(Company Brain)를 쉽게 구축 - 다양한 소스의 데이터를 한곳에 통합하고 도메인 지식(domain knowledge)을 통해 에이전트(Agents)를 활성화
  • 지식 인프라(Knowledge infrastructure) — 통합 수집(ingestion), 그래프/벡터 검색(graph/vector search), 로컬 실행, 온톨로지 그라운딩(ontology grounding), 멀티모달(multimodal)
  • 지속적이고 학습하는 에이전트(Persistent and Learning Agents) - 피드백으로부터 학습, 문맥 관리(context management), 에이전트 간 지식 공유(cross-agent knowledge sharing)
  • 신뢰할 수 있는 에이전트(Reliable and Trustworthy Agents) - 에이전트 기반 사용자/테넌트 격리(agentic user/tenant isolation), 추적 가능성(traceability), OTEL 수집기(collector), 감사 추적(audit traits)

더 자세히 알아보려면, Cognee의 핵심 기능을 다루는 짧은 엔드 투 엔드(end-to-end) Colab 워크스루를 확인하세요.

단 몇 줄의 코드로 Cognee를 시도해 봅시다.

  • Python 3.10 ~ 3.14

pip, poetry, uv 또는 선호하는 Python 패키지 관리자를 사용하여 Cognee를 설치할 수 있습니다.

uv pip install cognee

import os
os.environ["LLM_API_KEY"] = "YOUR OPENAI_API_KEY"

또는, 당사의 템플릿을 사용하여 .env 파일을 생성하세요.

다른 LLM 제공업체를 통합하려면, 당사의 LLM 제공업체 문서(LLM Provider Documentation)를 참조하세요.

Cognee의 API는 remember(기억), recall(회상)의 네 가지 연산을 제공합니다.

, forget(망각), 그리고 improve(개선)입니다:

import cognee
import asyncio
async def main():
...

cognee-cli remember "Cognee turns documents into AI memory."
cognee-cli recall "What does Cognee do?"
cognee-cli forget --all

로컬 UI를 열려면 다음을 실행하세요:

cognee-cli -ui

Claude Code가 세션 전반에 걸쳐 지속적인 메모리 (Persistent Memory)를 가질 수 있도록 Cognee 메모리 플러그인을 설치하세요. 이 플러그인은 훅 (Hooks)을 통해 도구 호출 (Tool Calls)을 세션 메모리에 자동으로 캡처하며, 세션 종료 시 영구적인 지식 그래프 (Knowledge Graph)로 동기화합니다.

설정 (Setup):

# cognee 설치
pip install cognee
# 구성
...

또는 로컬에서 실행하는 대신 Cognee Cloud에 연결할 수 있습니다:

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

플러그인은 Claude Code의 라이프사이클 (Lifecycle)에 연결됩니다 — SessionStart는 메모리를 초기화하고, PostToolUse는 동작을 캡처하며, UserPromptSubmit은 관련 컨텍스트 (Context)를 주입하고, PreCompact는 컨텍스트 리셋 (Context Resets) 시에도 메모리를 보존하며, SessionEnd는 세션 데이터를 영구적인 그래프로 연결합니다.

어떠한 Python 에이전트든 관리형 Cognee 인스턴스를 가리키게 하면 모든 SDK 호출이 클라우드로 라우팅됩니다:

import cognee
await cognee.serve(url="https://your-instance.cognee.ai", api_key="ck_...")
await cognee.remember("important context")
...

examples/ 폴더에서 데모, 가이드, 커스텀 파이프라인 (Custom Pipelines), 데이터베이스 구성 등 더 많은 예제를 찾아보세요.

사용 사례 1 — 고객 지원 에이전트 (Customer Support Agent)

목표: 금융, 지원 및 제품 이력에 걸친 개인 데이터를 사용하여 고객 문제를 해결합니다.
사용자: "송장이 잘못된 것 같고 문제가 여전히 해결되지 않았습니다."
Cognee 추적 항목: 과거 상호작용, 실패한 동작, 해결된 사례, 제품 이력
...

사용 사례 2 — 전문가 지식 증류 (Expert Knowledge Distillation, SQL Copilot)

목표: 전문가 수준의 쿼리 (Queries), 패턴 및 추론을 재사용하여 주니어 분석가가 작업을 해결하도록 돕습니다.
사용자: "이 데이터셋에서 고객 유지율 (Customer Retention)을 어떻게 계산하나요?"
Cognee 추적 항목: 전문가 SQL 쿼리, 워크플로 패턴, 스키마 구조, 성공적인 구현 사례
...

완전 관리형 경험을 원하신다면 Cognee Cloud를 사용하거나, 아래의 1-클릭 배포(1-click deployment) 구성 중 하나를 선택하여 셀프 호스팅(self-host)할 수 있습니다.

플랫폼최적의 용도명령어
Cognee Cloud관리형 서비스, 유지 관리할 인프라 없음가입 또는 await cognee.serve()
Modal서버리스 (Serverless), 자동 확장 (auto-scaling), GPU 워크로드bash distributed/deploy/modal-deploy.sh
Railway가장 단순한 PaaS, 네이티브 Postgresrailway init && railway up
Fly.io엣지 배포 (Edge deployment), 지속성 볼륨 (persistent volumes)bash distributed/deploy/fly-deploy.sh
Render관리형 Postgres를 포함한 단순 PaaSRender로 배포 버튼
Daytona클라우드 샌드박스 (SDK 또는 CLI)distributed/deploy/daytona_sandbox.py 참조

배포 스크립트, 워커(worker) 설정 및 추가 세부 사항은 distributed/ 폴더를 확인하세요.

커뮤니티의 기여를 환영합니다! 여러분의 의견은 Cognee를 모두에게 더 나은 도구로 만드는 데 도움이 됩니다. 시작하려면 CONTRIBUTING.md를 참조하세요.

저희는 포용적이고 존중하는 커뮤니티를 육성하기 위해 최선을 다하고 있습니다. 가이드라인은 행동 강령 (Code of Conduct)을 읽어보시기 바랍니다.

최근 저희는 LLM 추론을 위한 지식 그래프 (knowledge graphs) 최적화에 관한 연구 논문을 발표했습니다:

@misc{markovic2025optimizinginterfaceknowledgegraphs,
title={Optimizing the Interface Between Knowledge Graphs and LLMs for Complex Reasoning},
author={Vasilije Markovic and Lazar Obradovic and Laszlo Hajdu and Jovan Pavlovic},
...

AI 자동 생성 콘텐츠

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