Cognee开源AI记忆平台，6行代码为智能体构建持久化记忆系统

Cognee：用6行代码为AI智能体构建持久化记忆

你是否曾经为AI智能体的记忆短暂、上下文有限而困扰？Cognee的出现，旨在彻底解决这个问题。它是一个基于Python的开源AI记忆平台，可以帮助开发者为AI智能体构建准确且持久的记忆系统。本文将带你全面了解这个潜力新星。

截至收录：
Cognee项目stars数：9420
Cognee项目forks数：869

Cognee项目目录截图

Cognee项目核心亮点

🌟 文本即图表：采用创新的ECL（提取、认知化、加载）管道，替代传统的RAG系统，将向量搜索与图数据库完美结合。
🎯 开箱即用：仅需6行代码即可构建AI记忆系统，支持30多种数据源的无缝接入。
🔒 部署灵活：提供自托管开源版本和云端托管服务，满足从开发到生产的不同需求。
🧩 高度可扩展：支持用户自定义任务、模块化管道和内置搜索端点，轻松实现个性化定制。

Cognee项目快速开始

只需几步，你就能为AI智能体构建持久化记忆：

1. 安装：

   uv pip install cognee

2. 配置LLM：

   import os
   os.environ["LLM_API_KEY"] = "YOUR_OPENAI_API_KEY"

3. 运行记忆管道：

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

Cognee项目应用场景

场景一：AI智能体记忆系统：为AI助手构建长期记忆，使其能够记住过去的对话、用户偏好和上下文信息。
场景二：企业知识管理：将公司文档、会议记录等转化为可搜索的知识图谱，提升信息检索效率。
场景三：研究和数据分析：通过图数据库和向量搜索的结合，实现复杂关系的深度挖掘和分析。
用户案例：该项目已被多个AI研究团队和企业用于构建智能记忆系统，并在最新的研究论文中得到引用和验证。

Cognee项目链接

topoteretes / cognee项目地址：https://github.com/topoteretes/cognee

本文地址：https://www.tgoos.com/25020