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

cogneeはベクトル検索（意味の類似度で情報を探す仕組み）とグラフデータベース（情報同士の関係性を表す仕組み）を組み合わせた知識エンジンです。認知科学のアプローチも取り入れ、データを取り込むと自動的にナレッジグラフ（知識の関係図）を構築し、検索時は最適な検索戦略を自動選択（auto-routing）します。

主要な4つのAPI操作

• remember: データを永続的にナレッジグラフに保存（add + cognify + improveを一括実行）。セッションIDを指定するとセッションメモリ（高速キャッシュ）に保存し、バックグラウンドでグラフに同期
• recall: 自動ルーティングで最適な検索戦略を選択して問い合わせ。セッションメモリ→グラフの順にフォールスルー検索も可能
• forget: 指定データセットの削除
• improve: 知識の改善・学習

対応環境

• Python: 3.10〜3.13
• パッケージマネージャ: pip, poetry, uv など
• LLMプロバイダ: OpenAI（デフォルト）、その他のプロバイダも設定で対応可能

AIエージェント連携

• Claude Code: プラグインでセッション間の永続メモリを実現。SessionStart/PostToolUse/UserPromptSubmit/PreCompact/SessionEndの各ライフサイクルフックに対応
• Hermes Agent: config.yamlでmemory providerをcogneeに設定するだけで利用可能
• OpenClaw: npmパッケージ @cognee/cognee-openclaw として提供
• Cognee Cloud: cognee.serve() でマネージドインスタンスに接続し、全SDK呼び出しをクラウドにルーティング

デプロイメント

信頼性・セキュリティ機能

• ユーザー/テナント単位のアイソレーション（データ分離）
• OTEL（OpenTelemetry）コレクターによるトレーサビリティ
• 監査証跡（audit traits）対応
• フィードバックからの学習、エージェント間の知識共有

研究論文

知識グラフとLLMの推論最適化に関する研究論文が2025年にarXivで公開済み（arXiv:2505.24478）。

ライセンス

GitHubリポジトリにLICENSEファイルが存在（オープンソース）。商用利用の詳細はライセンスファイルを参照。

インストールと基本的な使い方

前提条件: Python 3.10〜3.13

1. インストール

uv pip install cognee

2. LLMのAPIキーを設定

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

3. 基本操作を実行

import cognee
import asyncio

async def main():
    await cognee.remember("Cognee turns documents into AI memory.")
    results = await cognee.recall("What does Cognee do?")
    for result in results:
        print(result)
    await cognee.forget(dataset="main_dataset")

asyncio.run(main())

CLIでも利用可能:

cognee-cli remember "Cognee turns documents into AI memory."
cognee-cli recall "What does Cognee do?"
cognee-cli forget --all
cognee-cli -ui  # ローカルUIを起動