개요
Cognee는 자체 호스팅 지식 그래프 엔진을 통해 AI 에이전트에 영구적인 장기 메모리를 제공합니다. 모든 형식의 데이터를 수집하여 지식 그래프를 구축할 수 있으며, 이를 통해 에이전트는 서로 다른 세션 간에 기억하고, 연결하고, 전체 컨텍스트를 기반으로 행동할 수 있습니다.
README 미리보기
\n \n \n \n\n \n\n Cognee - The Open-Source AI Memory Platform for Agents\n\n \n Demo\n .\n Docs\n .\n Learn More\n ·\n Join Discord\n ·\n Join r/AIMemory\n .\n Community Plugins & Add-ons\n \n\n\n [](https://GitHub.com/topoteretes/cognee/network/)\n [](https://GitHub.com/topoteretes/cognee/stargazers/)\n [](https://GitHub.com/topoteretes/cognee/commit/)\n [](https://github.com/topoteretes/cognee/tags/)\n [](https://pepy.tech/project/cognee)\n [](https://github.com/topoteretes/cognee/blob/main/LICENSE)\n [](https://github.com/topoteretes/cognee/graphs/contributors)\n \n\n\n \n \n \n\n\nCognee is the open-source AI memory platform that gives AI agents persistent long-term memory across sessions. Ingest data in any format, build a self-hosted knowledge graph, and let every agent recall, connect, and act with full context\n\n \n 🌐 This README is also available in:\n :\n \n Deutsch |\n Español |\n Français |\n 日本語 |\n 한국어 |\n Português |\n Русский |\n 中文\n \n\n\n\n \n\n\n\n📄 Read the research paper: [Optimizing the Interface Between Knowledge Graphs and LLMs for Complex Reasoning](https://arxiv.org/abs/2505.24478) — Markovic et al., 2025\n\n\n## About Cognee\n\nCognee is an open-source AI memory platform for AI Agents. Ingest data in any format, and Cognee continuously builds a self-hosted knowledge graph that gives your agents persistent long-term memory across sessions. Cognee combines vector embeddings, graph reasoning, and cognitive-science-grounded ontology generation to make documents both searchable by meaning and connected by relationships that evolve as your knowledge does.\n\n:star: _Help us reach more developers and grow the cognee community. Star this repo!_\n\n:books: _Check our detailed [documentation](https://docs.cognee.ai/getting-started/installation#environment-configuration) for setup and configuration._\n\n:crab: _Available as a plugin for your OpenClaw — [cognee-openclaw](https://www.npmjs.com/package
FAQ (3)
문제 해결cognee의 KnowledgeGraph가 그래프 추출 과정에서 노드와 엣지 속성을 저장하지 않는 이유는 무엇인가요?
이는 cognee 1.6.4의 알려진 버그입니다: 기본 추출 프롬프트(cognee/infrastructure/llm/prompts/generate_graph_prompt.txt)는 LLM이 키-값 속성(예: 'profession', 개수, 측정값)을 출력하도록 지시하지만, cognee/shared/data_models.py의 런타임 KnowledgeGraph 스키마는 Node를 id/name/type/description만으로, Edge를 source_node_id/target_node_id/relationship_name/description만으로 정의합니다. properties 필드가 없기 때문에 값은 description에 합쳐지거나 아무런 알림 없이 삭제됩니다. 해결 방법: cognee 팀이 이 문제를 해결했으므로, pip install -U cognee로 1.6.4 이후 릴리스로 업그레이드하세요. 1.6.4에서의 우회 방법: 추출된 속성이 저장될 수 있도록 Node와 Edge pydantic 모델에 properties: dict 필드를 포함한 커스텀 graph_model을 cognee.cognify()/cognee.remember()에 전달하세요.
문제 해결cognee에서 모순 감지 중 발생하는 ladybug 'UNREACHABLE_CODE' 어설션 오류(csr_node_group.cpp:434) 해결 방법
이것은 기본 ladybug 그래프 프로바이더를 사용하는 cognee 1.6.1의 알려진 버그입니다. CONTRADICTION_DETECTION=true일 때 detect_contradictions 태스크가 ladybug/adapter.py의 add_edges 내부에서 Assertion failed ... csr_node_group.cpp:434: UNREACHABLE_CODE 오류와 함께 실패합니다. 파이프라인은 여전히 완료된 것으로 보고되지만, 모순 엣지는 조용히 누락됩니다. 해결 방법: 어설션이 ladybug의 스토리지 레이어 내부에서 발생하여 그래프 무결성을 해칠 수 있으므로, 수정이 릴리스될 때까지 환경에서 CONTRADICTION_DETECTION=false로 설정하여 이 기능을 비활성화하세요. 참고: 감지된 '모순' 중 상당수는 오탐지 엔티티 유형 충돌(예: 신뢰도 1.00에서 'X is a person' vs 'X is a feature')이므로, 이 기능을 비활성화해도 실질적인 가치 손실은 거의 없을 수 있습니다.
문제 해결cognee의 README에서 공백이 포함된 'YOUR OPENAI_API_KEY' 플레이스홀더를 수정하는 방법은?
이것은 문서의 오타였으며, PR #6031에서 수정되어 dev에 병합되었습니다. 'Add an LLM to get generated answers' Python 스니펫에서 올바른 플레이스홀더에는 공백이 없습니다: os.environ["LLM_API_KEY"] = "YOUR_OPENAI_API_KEY". 플레이스홀더를 실제 OpenAI API 키로 완전히 교체하세요(예: os.environ["LLM_API_KEY"] = "sk-..."). 동일한 오타가 한국어 및 중국어 README 버전에서도 수정되었습니다.