cognee
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Cognee est un moteur de mémoire IA open source qui transforme documents et conversations en graphe de connaissances interrogeable, offrant aux agents une mémoire durable entre les sessions.
À propos de cognee
What Is Cognee
Cognee se place entre vos données et le modèle que vous utilisez déjà. Donnez-lui des fichiers, des conversations ou des URL, et il construit un graphe d'entités et des relations qui les relient. Le modèle ne change pas : Cognee lui fournit simplement le bon contexte avant chaque appel.
Il s'adresse à ceux qui en ont assez de repartir de zéro à chaque session. Un agent de support oublie le ticket de la semaine dernière. Un assistant de code perd les décisions prises il y a une heure. Cognee conserve ce contexte comme une mémoire durable, que l'agent récupère quand cela compte.
La contrepartie, c'est que construire une mémoire coûte de l'argent. Chaque document mémorisé doit être découpé, transformé en embedding et passé dans un LLM pour en extraire les entités, si bien qu'un gros corpus consomme vraiment du temps et des tokens. Cognee est d'abord un paquet Python : il vous faut donc un environnement Python et au moins une clé d'API d'un fournisseur pour aller quelque part.
Getting Started
- Installez le paquet avec
pip install cogneeet vérifiez que vous êtes en Python 3.10 ou plus récent. - Placez une clé de LLM dans un fichier
.env. Une seule clé OpenAI couvre le modèle et les embeddings. - Appelez
await cognee.remember()avec votre texte, vos fichiers ou vos URL. Cognee découpe, extrait les entités et construit le graphe. - Appelez
await cognee.recall()avec une question simple. Il choisit seul la stratégie de récupération. - Reliez-le à un agent via le serveur MCP, l'API REST ou une intégration directe comme Claude Code.
Informations sur le produit
Aperçu des tarifs, des plateformes compatibles et des performances de cognee.
Idéal pour
Les utilisateurs, tâches et cas d'usage où cet outil convient le mieux.
Utilisateurs
- Développeurs qui créent des agents IA
- Équipes d'ingénierie avec une base de connaissances partagée
- Chercheurs qui ont besoin de réponses traçables
Tâches
- Donner une mémoire inter-sessions à un agent
- Construire une base de connaissances d'entreprise
- Comprendre un dépôt de code
Cas d'usage
- Un agent de support qui se souvient des tickets passés
- Un assistant de code sur de longs projets
- Une recherche exploratoire aux sources dispersées
Fonctionnalités clés
Une seule API de mémoire
Cognee v1.0 ramène tout le cycle de vie à quatre appels. remember stocke les données et construit le graphe, recall l'interroge en langage naturel, improve enrichit un graphe existant et forget supprime un élément, un jeu de données ou tout ce que vous possédez. Pas besoin de savoir quelle base se trouve en dessous.
Graphe de connaissances, pas seulement des vecteurs
Le RAG classique compare le texte par similarité et s'arrête là. Cognee ajoute par-dessus un graphe d'entités et de relations, si bien qu'une requête peut suivre les liens entre documents au lieu de se contenter de trouver des extraits proches. C'est la différence entre « ce texte se ressemble » et « cette personne est reliée à ce projet ».
Compatible avec n'importe quel modèle
Cognee ne remplace pas votre LLM. Pointez-le vers OpenAI, Gemini, Anthropic ou un modèle local Ollama, et il prépare le contexte pour celui que vous appelez. Changer de fournisseur relève de la configuration, pas d'une réécriture.
Routage automatique de la récupération
Quand vous appelez recall, Cognee choisit une stratégie selon la question. Certaines requêtes demandent un parcours du graphe, d'autres une recherche vectorielle, et Cognee tranche sans vous forcer à choisir.
Serveur MCP et intégrations d'agents
Le serveur MCP fourni ajoute la mémoire Cognee à Cursor, Claude Code, Codex, Cline et d'autres outils compatibles MCP. Les intégrations officielles couvrent LangGraph, CrewAI, OpenAI Agents et d'autres, si bien que la plupart des agents se connectent sans code de collage.
Cognee Cloud et Company Brain
Cognee Cloud héberge le même moteur avec une interface web, un stockage géré et des permissions par jeu de données pour une équipe. Vous pouvez aussi faire tourner cette interface en local gratuitement, sans compte. Company Brain lit Slack, GitHub et Google Drive dans une mémoire partagée de l'espace de travail.
Avantages et inconvénients
Avantages
- Open source sous Apache 2.0, donc cette couche de mémoire open source s'auto-héberge gratuitement.
- Réunit recherche vectorielle et raisonnement sur graphe dans une seule couche, et bat le RAG classique sur les questions qui demandent des relations.
- Une API à quatre opérations garde une courbe d'apprentissage courte pour qui veut juste que la mémoire fonctionne.
- Les intégrations larges lui permettent de s'insérer dans des outils que vous utilisez déjà, de Cursor à LangGraph.
- Une interface locale gratuite vous laisse essayer toute la plateforme sans créer de compte.
Inconvénients
- C'est d'abord une bibliothèque pour développeurs. Sans coder, vous n'irez pas loin sans écrire du Python.
- Construire la mémoire consomme des tokens LLM et du temps, donc un gros corpus est plus lent et plus cher qu'un index simple.
- La documentation est dense et évolue vite, ce qui rend risqué le suivi de tutoriels anciens.
- Le projet est jeune, vous pouvez donc rencontrer des aspérités qu'une base plus mature n'aurait pas.
Questions fréquentes
Cognee transforme vos documents et conversations en un graphe de connaissances que les agents IA peuvent interroger. Il donne au modèle une mémoire à long terme, pour qu'il retrouve le contexte d'une session à l'autre au lieu de repartir de zéro à chaque fois.
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