cognee
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Cognee ist ein Open-Source-KI-Gedächtnismotor, der Dokumente und Gespräche in einen abfragbaren Wissensgraphen verwandelt und Agenten so ein Langzeitgedächtnis über Sitzungen hinweg gibt.
Über cognee
What Is Cognee
Cognee setzt sich zwischen Ihre Daten und das Modell, das Sie ohnehin nutzen. Sie geben Dateien, Chats oder URLs hinein, und es baut einen Graphen aus Entitäten und den Beziehungen dazwischen. Das Modell bleibt gleich: Cognee liefert ihm vor jedem Aufruf nur den passenden Kontext.
Es ist für alle gedacht, die es leid sind, jede Sitzung bei null zu beginnen. Ein Support-Agent vergisst das Ticket von letzter Woche. Ein Coding-Assistent verliert die Entscheidungen, die Sie vor einer Stunde getroffen haben. Cognee speichert diesen Kontext als dauerhaftes Gedächtnis, das der Agent abruft, wenn es darauf ankommt.
Der Haken ist, dass der Aufbau des Gedächtnisses Geld kostet. Jedes Dokument, das Sie sich merken lassen, wird zerlegt, in Embeddings umgewandelt und durch ein LLM geschickt, um Entitäten herauszuziehen. Ein großer Bestand braucht also wirklich Zeit und Tokens. Cognee ist zuerst ein Python-Paket. Sie brauchen damit eine funktionierende Python-Umgebung und mindestens einen Anbieter-Schlüssel, um überhaupt loszulegen.
Getting Started
- Installieren Sie das Paket mit
pip install cogneeund prüfen Sie, dass Sie Python 3.10 oder neuer nutzen. - Legen Sie einen LLM-Schlüssel in eine
.env-Datei. Ein einzelner OpenAI-Schlüssel deckt Modell und Embeddings ab. - Rufen Sie
await cognee.remember()mit Ihrem Text, Ihren Dateien oder URLs auf. Cognee zerlegt, zieht Entitäten heraus und baut den Graphen. - Rufen Sie
await cognee.recall()mit einer normalen Frage auf. Die Abrufstrategie wählt es selbst. - Binden Sie es über den MCP-Server, die REST-API oder eine direkte Integration wie Claude Code an einen Agenten.
Produktinformationen
Ein kurzer Überblick über Preise, unterstützte Plattformen und die Leistung von cognee.
Am besten für
Die Nutzer, Aufgaben und Szenarien, für die dieses Tool am besten passt.
Nutzer
- Entwickler, die KI-Agenten bauen
- Engineering-Teams mit gemeinsamem Wissensbestand
- Forschende, die nachvollziehbare Antworten brauchen
Aufgaben
- Einem Agenten ein sitzungsübergreifendes Gedächtnis geben
- Einen Unternehmens-Wissensbestand aufbauen
- Einen Codebestand verstehen
Szenarien
- Ein Support-Agent, der frühere Tickets kennt
- Ein Coding-Assistent über lange Projekte
- Frühe Recherche mit verstreuten Quellen
Wichtigste Funktionen
Eine einzige Gedächtnis-API
Cognee v1.0 fasst den ganzen Lebenszyklus in vier Aufrufen zusammen. remember speichert Daten und baut den Graphen, recall fragt ihn in natürlicher Sprache ab, improve reichert einen bestehenden Graphen an und forget löscht ein Element, einen Datensatz oder alles, was Ihnen gehört. Sie müssen nicht wissen, welche Datenbank darunter liegt.
Wissensgraph, nicht nur Vektoren
Klassisches RAG vergleicht Text nach Ähnlichkeit und hört dort auf. Cognee legt einen Graphen aus Entitäten und Beziehungen darüber, sodass eine Abfrage Verbindungen zwischen Dokumenten folgen kann, statt nur fast gleiche Abschnitte zu finden. Das ist der Unterschied zwischen "dieser Text ähnelt sich" und "diese Person hängt mit jenem Projekt zusammen".
Funktioniert mit jedem Modell
Cognee ersetzt Ihr LLM nicht. Richten Sie es auf OpenAI, Gemini, Anthropic oder ein lokales Ollama-Modell, und es bereitet den Kontext für das vor, was Sie aufrufen. Ein Anbieterwechsel ist eine Konfigurationsänderung, keine Neufassung.
Automatisches Routing beim Abruf
Wenn Sie recall aufrufen, wählt Cognee je nach Frage eine Strategie. Manche Abfragen wollen eine Graphdurchquerung, andere eine Vektorsuche, und Cognee entscheidet, statt Ihnen die Wahl aufzuzwingen.
MCP-Server und Agent-Integrationen
Der mitgelieferte MCP-Server bringt das Cognee-Gedächtnis in Cursor, Claude Code, Codex, Cline und andere MCP-fähige Werkzeuge. Die offiziellen Integrationen decken LangGraph, CrewAI, OpenAI Agents und mehr ab, sodass sich fast jeder Agent ohne Klebecode verbindet.
Cognee Cloud und Company Brain
Cognee Cloud hostet dieselbe Engine mit Web-Oberfläche, verwaltetem Speicher und Berechtigungen je Datensatz für ein Team. Sie können diese Oberfläche auch lokal kostenlos ohne Konto betreiben. Company Brain liest Slack, GitHub und Google Drive in ein geteiltes Workspace-Gedächtnis ein.
Vor- und Nachteile
Vorteile
- Open Source unter Apache 2.0, sodass diese Open-Source-Gedächtnisschicht kostenlos selbst gehostet werden kann.
- Vereinigt Vektorsuche und Graph-Reasoning in einer Schicht und schlägt klassisches RAG bei Fragen, die Beziehungen verlangen.
- Eine API mit vier Operationen hält die Lernkurve kurz, wenn Sie einfach nur ein funktionierendes Gedächtnis wollen.
- Die breiten Integrationen passen in Werkzeuge, die Sie schon nutzen, von Cursor bis LangGraph.
- Eine kostenlose lokale Oberfläche lässt Sie die ganze Plattform ohne Anmeldung testen.
Nachteile
- Es ist zuerst eine Entwicklerbibliothek. Ohne Programmieren kommen Sie ohne Python nicht weit.
- Der Aufbau des Gedächtnisses verbraucht LLM-Tokens und Zeit, ein großer Bestand ist also langsamer und teurer als ein reiner Index.
- Die Dokumentation ist dicht und ändert sich schnell, was alte Tutorials riskant macht.
- Das Projekt ist jung, Sie können also auf Kanten stoßen, die eine reifere Datenbank nicht hätte.
Häufige Fragen
Cognee verwandelt Ihre Dokumente und Gespräche in einen Wissensgraphen, den KI-Agenten abfragen können. Es gibt dem Modell ein Langzeitgedächtnis, damit es den Kontext über getrennte Sitzungen hinweg abruft, statt jedes Mal bei null zu beginnen.
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