Cognee - 具备学习能力的知识引擎，构建 AI Agent 记忆

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利用我们的知识引擎，为 AI Agent 构建个性化且动态的记忆。

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关于 Cognee

Cognee 是一个开源知识引擎，允许你以任何格式或结构摄入数据，并持续学习，从而为 AI Agent 提供准确的上下文。它结合了向量搜索、图数据库和认知科学方法，让你的文档既能实现语义搜索，又能在文档演变过程中通过关联建立联系。

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为什么选择 Cognee：

• 知识基础设施 — 统一摄入、图/向量搜索、本地运行、本体论基础、多模态支持。
• 持久化与学习型 Agent — 从反馈中学习、上下文管理、跨 Agent 知识共享。
• 可靠且值得信赖的 Agent — Agent 用户/租户隔离、可追溯性、OTEL 收集器、审计追踪。

基础用法与功能指南

想了解更多信息，请查看这份关于 Cognee 核心功能的简短 Colab 全流程演示。

快速上手

仅需几行代码即可尝试 Cognee。详细的设置与配置请参阅 Cognee 文档。

前置要求

• Python 3.10 至 3.13

第 1 步：安装 Cognee

你可以通过 pip、poetry、uv 或你常用的 Python 包管理器来安装 Cognee。

uv pip install cognee

第 2 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。

若需集成其他 LLM 提供商，请参阅我们的 LLM 提供商文档。

第 3 步：运行 Pipeline

Cognee 将获取你的文档，将其加载到知识引擎中，并搜索结合了向量与图的关联关系。

现在，运行一个最小化的 Pipeline：

import cognee
import asyncio
from pprint import pprint


async def main():
    # 向 cognee 添加文本
    await cognee.add("Cognee turns documents into AI memory.")

    # 存入知识引擎
    await cognee.cognify()

    # 查询知识图谱
    results = await cognee.search("What does Cognee do?")

    # 显示结果
    for result in results:
        pprint(result)


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

可以看到，输出内容是根据我们之前存储在 Cognee 中的文档生成的：

  Cognee turns documents into AI memory.

使用 Cognee CLI

作为替代方案，你可以使用以下基础命令进行操作：

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

cognee-cli cognify

cognee-cli search "What does Cognee do?"
cognee-cli delete --all

若要打开本地 UI，请运行：

cognee-cli -ui

演示与示例

查看 Cognee 的实际应用：

持久化 Agent 记忆

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