cognee
Topoteretes · Programación · Aprendizaje
Cognee es un motor de memoria IA de código abierto que transforma documentos y conversaciones en un grafo de conocimiento que los agentes pueden consultar y recordar entre sesiones.
Acerca de cognee
What Is Cognee
Cognee se coloca entre tus datos y el modelo que ya usas. Le das archivos, chats o URLs, y construye un grafo de entidades y de las relaciones que las unen. El modelo no cambia: Cognee solo le entrega el contexto adecuado antes de cada llamada.
Está pensado para quien se cansa de empezar cada sesión desde cero. Un agente de soporte olvida el ticket de la semana pasada. Un asistente de código pierde las decisiones que tomaste hace una hora. Cognee guarda ese contexto como memoria duradera, así que el agente lo recupera cuando hace falta.
El problema es que construir memoria cuesta dinero. Cada documento que memorizas hay que trocearlo, convertirlo en embeddings y pasarlo por un LLM para extraer entidades, así que un corpus grande consume tiempo y tokens de verdad. Cognee es antes que nada un paquete de Python, lo que significa que necesitas un entorno de Python y al menos una clave de API de algún proveedor para llegar a algo.
Getting Started
- Instala el paquete con
pip install cogneey comprueba que usas Python 3.10 o superior. - Coloca una clave de LLM en un archivo
.env. Una sola clave de OpenAI cubre el modelo y los embeddings. - Llama a
await cognee.remember()con tu texto, archivos o URLs. Cognee trocea, extrae entidades y arma el grafo. - Llama a
await cognee.recall()con una pregunta normal. Elige la estrategia de recuperación por su cuenta. - Conéctalo a un agente por el servidor MCP, la API REST o una integración directa como Claude Code.
Información del producto
Un vistazo rápido a los precios, las plataformas compatibles y el rendimiento de cognee.
Ideal para
Los usuarios, tareas y casos de uso en los que esta herramienta encaja mejor.
Usuarios
- Desarrolladores que crean agentes de IA
- Equipos de ingeniería con una base de conocimiento compartida
- Investigadores que necesitan respuestas trazables
Tareas
- Dar memoria entre sesiones a un agente
- Montar una base de conocimiento de empresa
- Entender un repositorio de código
Casos de uso
- Un agente de soporte que recuerda tickets anteriores
- Un asistente de código en proyectos largos
- Investigación temprana con fuentes dispersas
Funciones clave
Una sola API de memoria
Cognee v1.0 resume todo el ciclo de vida en cuatro llamadas. remember guarda datos y arma el grafo, recall lo consulta en lenguaje natural, improve enriquece un grafo ya existente y forget borra un elemento, un conjunto de datos o todo lo que tienes. No necesitas saber qué base de datos hay debajo.
Grafo de conocimiento, no solo vectores
El RAG clásico compara texto por similitud y se queda ahí. Cognee añade encima un grafo de entidades y relaciones, así que una consulta puede seguir conexiones entre documentos en lugar de limitarse a encontrar fragmentos parecidos. Esa es la diferencia entre "este texto se parece" y "esta persona está conectada con aquel proyecto".
Compatible con cualquier modelo
Cognee no sustituye a tu LLM. Apúntalo a OpenAI, Gemini, Anthropic o un modelo local de Ollama, y prepara el contexto para el que llames. Cambiar de proveedor es tocar la configuración, no reescribir el código.
Enrutamiento automático de la recuperación
Cuando llamas a recall, Cognee elige una estrategia según la pregunta. Unas consultas piden recorrer el grafo, otras una búsqueda vectorial, y Cognee lo decide sin obligarte a escoger.
Servidor MCP e integraciones con agentes
El servidor MCP incluido añade la memoria de Cognee a Cursor, Claude Code, Codex, Cline y otras herramientas compatibles con MCP. Las integraciones oficiales cubren LangGraph, CrewAI, OpenAI Agents y más, así que casi todos los agentes se conectan sin código de pegamento.
Cognee Cloud y Company Brain
Cognee Cloud aloja el mismo motor con interfaz web, almacenamiento gestionado y permisos por conjunto de datos para un equipo. También puedes ejecutar esa interfaz en local gratis y sin cuenta. Company Brain lee Slack, GitHub y Google Drive en una memoria compartida del espacio de trabajo.
Ventajas y desventajas
Ventajas
- Código abierto bajo Apache 2.0, así que esta capa de memoria de código abierto se puede autoalojar gratis.
- Combina búsqueda vectorial y razonamiento sobre grafos en una capa, y gana al RAG clásico en preguntas que piden relaciones.
- Una API de cuatro operaciones mantiene corta la curva de aprendizaje para quien solo quiere que la memoria funcione.
- Las integraciones amplias hacen que encaje en herramientas que ya usas, de Cursor a LangGraph.
- Una interfaz local gratuita te deja probar toda la plataforma sin registrarte.
Desventajas
- Es ante todo una librería para desarrolladores. Quien no programe llega poco lejos sin escribir Python.
- Construir memoria consume tokens del LLM y tiempo, así que un corpus grande es más lento y caro que un índice simple.
- La documentación es densa y cambia rápido, lo que hace arriesgado seguir tutoriales antiguos.
- El proyecto es joven, así que puedes toparte con asperezas que una base de datos más madura no tendría.
Preguntas frecuentes
Cognee convierte tus documentos y conversaciones en un grafo de conocimiento que los agentes de IA pueden consultar. Da memoria a largo plazo al modelo, para que recupere el contexto entre sesiones distintas en vez de empezar de cero cada vez.
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