cognee
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Cogneeは文書と会話を検索可能な知識グラフに変えるオープンソースのAIメモリエンジンで、エージェントにセッションをまたぐ長期記憶を与える。
cognee について
What Is Cognee
Cogneeは、あなたのデータと、すでに使っているモデルの間に座る。ファイルや会話、URLを渡すと、エンティティとその間の関係からなるグラフを組み立てる。モデルはそのままでいい。Cogneeは呼び出しのたびに、適切な文脈をそちらへ渡すだけだ。
毎回ゼロから始めることに疲れた人向けの道具だ。サポートエージェントは先週のチケットを忘れる。コーディング支援は1時間前に決めたことを取りこぼす。Cogneeはその文脈を永続的なメモリとして抱え、必要なときにエージェントが引き出せるようにする。
ただし、メモリの構築にはコストがかかる。記憶させる文書はどれも分割され、埋め込みに変換され、エンティティを抜き出すためにLLMを通される。大きな資料になれば、時間もトークンも実際に食う。CogneeはまずPythonパッケージなので、動かすにはPython環境と、少なくとも1つのプロバイダーのAPIキーが要る。
Getting Started
pip install cogneeでパッケージを入れ、Pythonが3.10以降であることを確かめる。- LLMのキーを
.envファイルに置く。OpenAIのキー1つでモデルと埋め込みの両方をまかなえる。 - テキストやファイル、URLを添えて
await cognee.remember()を呼ぶ。Cogneeが分割し、エンティティを抜き出し、グラフを組む。 - 普通の質問を添えて
await cognee.recall()を呼ぶ。検索の戦略は自分で選んでくれる。 - MCPサーバー、REST API、あるいはClaude Codeのような直接連携で、エージェントにつなぐ。
AIツール情報
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こんな人におすすめ
このツールが最も力を発揮するユーザー、タスク、シーン。
ユーザー
- AIエージェントを作る開発者：ベクターストアとグラフデータベースを手で配線せずに、エージェントのメモリを持たせられる。AIメモリAPIがつなぎを受け持つ。
- 共有の知識基盤を持つ開発チーム：Company Brainの構成はSlack、GitHub、Google Driveを1つのメモリに読み込み、エージェントがそこへ問い合わせる。
- 出典を追える回答が要る研究者：取り出した回答には出典を添えられるので、どの文書から来たのかが分かる。
タスク
- エージェントにセッションをまたぐメモリを持たせる：会話を一度記憶させれば、数日後の新しいセッションでも取り出せる。
- 社内の知識基盤を組む：社内文書やチケット、チャットの記録を取り込み、それらを横断する質問に答える。
- コードベースを把握する：リポジトリを索引化し、コーディング支援にプロジェクトの構造と過去の決定を覚えさせる。
シーン
- 過去のチケットを覚えているサポートエージェント：顧客に繰り返させず、以前の対応を引っ張り出す。
- 長期プロジェクトをまたぐコーディング支援：数か月後でも、ある関数をそう書いた理由を思い出す。
- 情報源が散らばった初期調査：ノートやPDF、リンクを1つのグラフに結び、そこへ問い合わせられる。
主な機能
1つのメモリAPI
Cognee v1.0はライフサイクル全体を4つの呼び出しに畳む。remember がデータを保存してグラフを組み、recall が自然言語で問い合わせ、improve が既存のグラフを濃くし、forget が項目かデータセットか自分の持ち物すべてを消す。下にどのデータベースがあるかは知らなくていい。
ベクターだけでなく知識グラフ
従来のRAGはテキストを類似度で比べて終わりだ。Cogneeはエンティティと関係のグラフを上に重ねるので、問い合わせは近い断片を探すだけでなく、文書の間のつながりをたどれる。「この文章は似ている」と「この人はあのプロジェクトとつながっている」の違いがここにある。
どのモデルでも使える
CogneeはLLMを置き換えない。OpenAIやGemini、Anthropic、ローカルのOllamaモデルへ向ければ、呼び出す相手に合わせて文脈を整える。プロバイダーの乗り換えは設定の変更であって、書き直しではない。
検索ルートの自動選択
recall を呼ぶと、Cogneeは質問に応じて戦略を選ぶ。グラフをたどる問いもあれば、ベクター検索が合う問いもあり、選ぶ手間を押しつけずCogneeが決める。
MCPサーバーとエージェント連携
同梱のMCPサーバーが、CogneeのメモリをCursorやClaude Code、Codex、ClineなどMCP対応のツールに足す。公式の連携はLangGraph、CrewAI、OpenAI Agentsなどを覆うので、多くのエージェントはつなぎのコードなしで接続できる。
Cognee CloudとCompany Brain
Cognee Cloudは同じエンジンを、Web UI、管理されたストレージ、チーム向けのデータセット単位の権限つきで預かる。そのUIはアカウントなしでローカルでも無料で動かせる。Company BrainはSlack、GitHub、Google Driveを共有のワークスペースメモリへ読み込む。
メリットとデメリット
メリット
- Apache 2.0でオープンソースなので、このオープンソースのメモリ層は無料で自前ホストできる。
- ベクター検索とグラフ推論を1層にまとめ、関係が要る問いでは従来のRAGに勝る。
- 4操作のAPIのおかげで、メモリをただ動かしたい人の学習曲線は短い。
- 連携が広く、CursorからLangGraphまで、すでに使っている道具に収まる。
- ローカルUIが無料なので、登録せずにプラットフォーム全体を試せる。
デメリット
- まず開発者向けのライブラリだ。コードを書かない人はPythonがないと先へ進みにくい。
- メモリの構築はLLMのトークンと時間を食うので、大きな資料は単なる索引より遅く高くつく。
- ドキュメントは濃く、変化も速い。古いチュートリアルをなぞるのは危うい。
- プロジェクトは若く、成熟したデータベースなら出ない粗さに当たることがある。
よくある質問
Cogneeはあなたの文書と会話を、AIエージェントが問い合わせられる知識グラフに変える。モデルに長期記憶を与え、毎回ゼロから始める代わりに、別々のセッションをまたいで文脈を取り出せるようにする。
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StartKit.AI · コーディングStartkitは、AI SaaSとAIラッパー製品を作るためのボイラープレートだ。面倒な部分をあらかじめ配線済みにしたAIスタートアップボイラープレートと考えればいい。認証、StripeとLemon Squeezyの決済、利用制限、トランザクションメール、そしてOpenAI、Anthropic、Groq、Llamaと通信するAI APIスターターキットが含まれる。リポジトリをクローンして価格を設定し、ユーザーが実際にお金を払う部分に取りかかれる。ReactとTailwind上のNext.jsで作られているため、ボイラープレートコードの多くはすでに見慣れたものだ。
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