cognee：面向 Agent 的开源 AI 记忆平台，为智能体提供持久长期记忆

cognee 是 topoteretes 开源的 AI 记忆平台，为 Agent 提供跨会话的持久长期记忆：把文档、代码和对话转成自托管的知识图谱，供 Agent 检索与复用。它可完全本地免费运行，无需 API Key，依赖在 CPU 上运行的小模型（本地 GLiNER 抽取模型与本地嵌入模型，首次使用时下载）。

适用场景包括：构建“公司大脑”，把文档、对话、工单、代码和 Agent 工作汇入共享记忆；让 Agent 跨运行保留项目上下文、历史决策、修复记录与习得规则，并把会话中的有效经验蒸馏为可复用的持久知识；围绕自定数据模型与本体（ontology）结构化领域记忆。

核心操作有四类：remember（把内容或代码写入永久记忆，给定 session ID 时写入会话）、recall（按自动路由或指定检索策略取回上下文与答案）、improve（丰富记忆、应用反馈、把会话知识桥接到图谱）、forget（删除指定条目或数据集）。配图 3 展示文本、代码与会话指导沿各自摄入路径进入持久记忆，配图 4 展示 recall 取回一条文档事实、一个代码符号和一条学到的发布规则。

接入方式覆盖多类接口：Claude Code 记忆插件、OpenClaw 记忆插件、Cursor/Cline 等 MCP 客户端、Python API、TypeScript SDK、Rust 版 cognee-rs、HTTP REST API。可从 Mem0、Letta、Zep、Graphiti 通过 COGX 交换格式导入记忆，也支持本地 Ollama 模型与知识图谱可视化。

自 cognee 1.0 起，整套记忆层可跑在单个 Postgres 实例上（关系元数据、PGVector 与图状态合于一库）；官方提示 Postgres 作为图存储目前是 demo 特性，生产就绪版本为授权产品。

评测方面，BEAM 用合成长上下文对话与 LLM 裁判衡量对话记忆：100K token 场景报告分数 0.79（固定混合检索，对同一留出对话的 20 个问题做四轮评测），10M token 场景 0.67（探索性结果，问题类型路由，同一问题集五轮平均）。两种设置使用不同对话、摄入模型与检索选择流程，官方提醒比较前先阅读方法学、模型、局限与复现说明。

最新动态：v1.6.1（2026 年 9 月 24 日）加入 Google Drive 与 Gmail OAuth 连接器、大图谱 /visualize/json 分块流式输出、GLiNER 安装移出事件循环并首次使用时安装 CPU 版 torch；文档 external_metadata 会打到每个 chunk 上并在混合检索中暴露；破坏性变更：dlt 成为核心依赖。v1.6.0（2026 年 9 月 18 日）支持无云 LLM Key 的本地模型建库与检索，未配置 LLM 时跳过依赖 LLM 的改进阶段，并让流水线在崩溃后可恢复已完成文档。

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