AI 에이전트를 위한 오픈소스 메모리 플랫폼, Cognee 공개

핵심 요약

• Cognee는 AI 에이전트에게 세션 간 지속적인 장기 메모리를 제공하는 오픈소스 플랫폼이며, 문서·코드·대화를 자체 호스팅 지식 그래프로 변환해 검색과 재사용이 가능하다.
• API 키 없이 로컬에서 무료 실행되며, CPU를 사용하는 소형 모델에 의존한다.
• 텍스트 입수·검색·세션 저장은 LLM 없이 작동하고, 로컬 GLiNER 추출 모델과 로컬 임베딩 모델을 사용하며 첫 실행 시 자동 다운로드된다.
• Remember(저장), Recall(검색), Improve(강화), Forget(삭제) 네 가지 핵심 작업으로 메모리를 관리하며, 쿼리 시간에 자동 라우팅이나 선택된 검색 전략으로 관련 컨텍스트를 검색한다.
• Claude Code 플러그인, Codex, MCP 클라이언트, Python/TypeScript/Rust API, REST API 등 다양한 인터페이스로 에이전트와 연동된다.
• PostgreSQL 단일 인스턴스에서 그래프 메모리·벡터 임베딩·세션 메타데이터를 모두 실행할 수 있으며, 현재 데모 기능으로 제공된다.
• BEAM 평가에서 100K 토큰 컨텍스트에서 0.79, 10M 토큰 컨텍스트에서 0.67의 점수를 기록했다.
• v1.6.0(9월 18일)에서 LLM 키 없이 로컬 모델로 텍스트 메모리 구축·검색 가능하게 변경되었고, LLM 기반 개선 단계는 LLM 미설정 시 자동 스킵되며, 파이프라인 복구로 충돌 후에도 완료된 문서를 보존한다.
• v1.6.1(9월 24일)에서 Google Drive·Gmail OAuth 커넥터를 SDK에 번들링했고, 대규모 그래프를 위해 `/visualize/json`을 청크 단위로 스트림하며, GLiNER 설치 관리자를 이벤트 루프에서 분리했다.
• 문서 메타데이터가 모든 청크에 기록되어 하이브리드 검색에서 표시된다.