AIエージェントに「記憶」を与える知識エンジン — たった6行のコードで実現 — cognee

アーキテクチャ・仕組み

• ベクトル検索 + グラフデータベース + 認知科学アプローチを組み合わせた知識エンジン
• データを取り込むと、意味的な類似性（ベクトル検索）だけでなく、文書間の関係性（グラフ構造）も構築する
• オントロジー（知識の体系的な分類）に基づくグラウンディング（根拠付け）をサポート
• マルチモーダル対応（テキスト以外のデータ形式にも対応）

主要な機能一覧

• 統一的なデータ取り込み: あらゆるフォーマット・構造のデータを取り込み可能
• 永続的・学習型エージェントメモリ: フィードバックからの学習、コンテキスト管理、エージェント間の知識共有
• 信頼性・トレーサビリティ: ユーザー/テナント分離、OTEL（OpenTelemetry）コレクターによる監視、監査証跡
• ローカル実行対応: クラウドに依存せずローカル環境で動作可能
• CLI & UI: コマンドラインインターフェースとローカルUIを提供

対応環境

• Python: 3.10〜3.13
• LLMプロバイダー: OpenAIをデフォルトでサポートし、他のLLMプロバイダーも設定で統合可能
• パッケージマネージャー: pip、poetry、uvなどに対応

連携・拡張

• コミュニティプラグイン: cognee-communityリポジトリでプラグインやアドオンを公開
• Google Colab: エンドツーエンドのウォークスルーノートブックを提供
• 各種LLMプロバイダーとの統合ドキュメントあり

研究論文

• arXivにて「Optimizing the Interface Between Knowledge Graphs and LLMs for Complex Reasoning」（2025年）を発表
• 知識グラフとLLMの推論を最適化するインターフェース設計に関する研究

ライセンス

• GitHubリポジトリにLICENSEファイルあり（オープンソース）
• GitHubスポンサーによる支援を受け付けている

コミュニティ

• Discordサーバーで開発者コミュニティを運営
• Reddit r/AIMemory でAIメモリに関する議論が行われている
• 多言語README対応（日本語含む8言語）

インストール手順

前提条件: Python 3.10〜3.13

1. cogneeをインストール

uv pip install cognee

（pip、poetry、uvなど好みのパッケージマネージャーで可）

2. LLMのAPIキーを設定

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

または.envファイルを作成して設定。

3. パイプラインを実行

import cognee
import asyncio

async def main():
    await cognee.add("Cognee turns documents into AI memory.")
    await cognee.cognify()
    results = await cognee.search("What does Cognee do?")
    for result in results:
        print(result)

asyncio.run(main())

CLI版

cognee-cli add "Cognee turns documents into AI memory."
cognee-cli cognify
cognee-cli search "What does Cognee do?"
cognee-cli -ui  # ローカルUIを起動