에이전트가 세션을 넘어 기억을 유지하게 하는 무료 오픈소스 플랫폼
에이전트가 대화나 작업을 마치고 나면 이전 내용을 잊어버리는 문제를 해결합니다. 문서, 코드, 대화 기록을 하나의 지식 그래프로 만들어 에이전트가 언제든 검색하고 재사용할 수 있게 합니다. 로컬에서 무료로 실행되며 API 키 없이도 기본 기능을 사용할 수 있습니다.
최근 업데이트: 로컬 모델 지원과 구글 연동
최근 v1.6.1 버전에서 구글 드라이브와 Gmail OAuth 연결 기능이 SDK에 포함되었습니다. 또한 대형 그래프를 처리할 때 시각화 데이터를 청크로 스트리밍하는 기능이 추가되었습니다. v1.6.0에서는 클라우드 LLM 키 없이 로컬 모델만으로 텍스트 메모리를 구축하고 검색할 수 있는 워크플로가 도입되었습니다. LLM이 설정되지 않으면 LLM에 의존하는 개선 단계는 자동으로 건너뛰며, 파이프라인 복구 기능이 크래시 후에도 완료된 문서를 보존합니다.
메모리 구축과 검색 방식
Cognee는 텍스트를 엔티티와 관계, 검색 가능한 청크로 변환하고 코드는 심볼과 의존성 그래프로 만듭니다. 세션에서 배운 내용은 정제되어 영구 메모리로 저장됩니다. 검색 시에는 그래프, 벡터, 코드 컨텍스트 중 관련 있는 것을 선택하여 가져옵니다. remember로 내용을 저장하고, recall로 컨텍스트와 답변을 가져오며, improve로 메모리를 풍부하게 하고, forget으로 특정 항목을 삭제합니다.
에이전트와 애플리케이션 연결
Claude Code와 Codex 플러그인을 설치하여 기존 에이전트에 메모리를 연결할 수 있습니다. MCP 클라이언트, Python, TypeScript, Rust 애플리케이션, HTTP API를 통해 다양한 환경에서 사용할 수 있습니다. 로컬 설치 상태를 UI에서 확인하려면 cognee-cli -ui 명령을 사용합니다. UI 런처에는 Node.js/npm이 필요하며 MCP 서비스에는 Docker가 필요합니다.
Postgres 단일 인스턴스 실행
cognee 1.0부터 그래프 데이터베이스, 벡터 데이터베이스, Redis, 관계형 데이터베이스를 따로 운영하지 않고 단일 Postgres 인스턴스로 전체 메모리 계층을 실행할 수 있습니다. 이는 관계형 메타데이터, PGVector, 그래프 상태를 하나의 Postgres 서비스에서 함께 작동하게 합니다. 다만 Postgres를 그래프 저장소로 사용하는 기능은 현재 데모 기능으로 출시되었으며, 프로덕션용 버전은 라이선스 제품으로 제공됩니다.
사용 전 확인 사항
Python 3.10~3.14가 필요합니다. LLM 키 없이 실행할 경우 GLiNER 모델과 로컬 임베딩 모델이 첫 사용 시 다운로드됩니다. 생성된 답변이나 미디어 처리에는 추가 LLM 설정이 필요합니다. Postgres 기반 그래프 저장 기능은 데모 단계이므로 프로덕션 사용 시 라이선스 제품을 고려해야 합니다.
