Cognee - AI Agent 的大脑

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Cognee 为 AI Agent 提供了一个共享的、可不断优化的数据、决策和工作流记忆层，使它们能够根据上下文进行回忆、连接并采取行动。

🌐 支持的语言: Deutsch | Español | Français | 日本語 | 한국어 | Português | Русский | 中文

关于 Cognee

Cognee 是一个开源的 Agent 记忆控制平面，允许你摄取任意格式或结构的数据，并持续学习以提供准确的上下文。它结合了向量嵌入（embeddings）、知识图谱和认知科学方法，让你的文档不仅能够通过语义进行搜索，还能随着数据的变化和演进建立关系连接。

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📚 查看详细的文档以了解安装与配置。

🦀 作为 OpenClaw 插件使用 — cognee-openclaw

✴️ 作为 Claude Code 插件使用 — claude-code-plugin

为什么选择 Cognee：

• 轻松构建企业大脑：将来自不同来源的数据整合到一个统一的地方，并利用你的领域知识为 Agent 赋能。
• 知识基础设施：支持统一摄取、图/向量搜索、本地运行、本体论（ontology）基础支持及多模态能力。
• 持久化与学习型 Agent：通过反馈学习、上下文管理和跨 Agent 知识共享。
• 可靠且值得信赖的 Agent：支持 Agent 用户/租户隔离、可追溯性、OTEL 收集器及审计踪迹。

基础用法与功能指南

如需深入了解，请查看这个简短的 Cognee 核心功能 Colab 教程。

快速开始

只需几行代码，即可上手 Cognee。

前置要求

• Python 3.10 至 3.14

第一步：安装 Cognee

你可以通过 pip、poetry、uv 或你喜欢的 Python 包管理器安装 Cognee。

uv pip install cognee

第二步：配置 LLM

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

或者，使用我们的模板创建一个 .env 文件。

如需集成其他 LLM 提供商，请参阅我们的 LLM 提供商文档。

第三步：运行流水线

Cognee 的 API 提供了四个核心操作——remember（记忆）、recall（回忆）、forget（遗忘）和 improve（优化）：

import cognee
import asyncio


async def main():
    # 永久存储到知识图谱中（运行 add + cognify + improve）
    await cognee.remember("Cognee turns documents into AI memory.")

    # 存储到会话记忆中（快速缓存，在后台同步到图谱）
    await cognee.remember("User prefers detailed explanations.", session_id="chat_1")

    # 使用自动路由进行查询（自动选择最佳搜索策略）
    results = await cognee.recall("What does Cognee do?")
    for result in results:
        print(result)

    # 首先查询会话记忆，如果需要则回退到图谱查询
    results = await cognee.recall("What does the user prefer?", session_id="chat_1")
    for result in results:
        print(result)

    # 完成后删除数据
    await cognee.forget(dataset="main_dataset")


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

使用 Cognee CLI

cognee-cli remember "Cognee turns documents into AI memory."

cognee-cli recall "What does Cognee do?"

cognee-cli forget "main_dataset"