cognee

给 AI 装上长期记忆，跨会话不忘事，知识图谱驱动。

开源 🏷️基础免费，高级付费 ✅ 目前可打开智能体 🍴 复刻 3480 🐛 待处理 1109 👀 关注 101

访问官网 ↗ GitHub ↗

GitHub 星标 ★ 33143

维护状态活跃

是否开源开源

定价模式 🏷️基础免费，高级付费支持限时试用 · 开源核心免费，提供云端托管服务，有免费额度，高级功能需付费。具体价格见官网。

项目预览

项目数据

分类智能体

开发团队topoteretes

官网地址https://www.cognee.ai

GitHubhttps://github.com/topoteretes/cognee

定价模式🏷️基础免费，高级付费

价格说明开源核心免费，提供云端托管服务，有免费额度，高级功能需付费。具体价格见官网。

访问状态✅ 目前可打开

是否开源是

开源协议Apache-2.0

主要语言Python

技术栈/模型agent-memory,agent-skills,ai,ai-agents,ai-memory,cognitive-architecture,cognitive-memory,context-engineering,contributions-welcome,good-first-issue,good-first-pr,graph-database,graph-rag,help-wanted,knowledge,knowledge-graph,memory-management,open-source,vector-database

GitHub 星标★ 33143

上线时间2023-08-16 00:00:00

代码更新2026-11-08

仓库体积284.1 MB

本站数据更新2026-11-09

维护状态活跃

收录时间2026-08-09

浏览次数3

项目介绍

cognee 是一个开源的 AI 记忆平台，专为智能体设计，提供跨会话的持久长期记忆。它通过自托管的图知识引擎，让 AI 代理能够存储、检索和推理结构化知识，解决大模型上下文有限、无法积累经验的问题。核心能力包括：自动从对话和文档中提取实体与关系，构建知识图谱；提供语义搜索和记忆召回接口，支持多轮对话中的上下文延续；支持本地部署，确保数据隐私；并提供 Python SDK 和 API，便于集成到现有智能体框架中。cognee 强调认知架构，帮助智能体形成类似人类的记忆机制，提升复杂任务的连续性和个性化响应。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化，观测越久曲线越完整

数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 33143

技术标签

agent-memory agent-skills ai ai-agents ai-memory

使用教程

ℹ 本教程由 AI 依据该项目 README 整理，个别步骤可能需要按你的环境微调。

难度：入门约 10 分钟部署方式：Docker 6 步

环境要求

Python 3.10–3.14（README 明确要求）
Docker 与 Docker Compose（用于源码方式的整套服务部署）
pip 或 uv 等 Python 包管理器
本地 8000 / 3000 / 8001 端口可用（默认端口）

安装与启动步骤

1检查 Python 版本

cognee 要求 Python 3.10–3.14，低于或高于此范围建议先切换解释器再安装。
```
python --version
```
2安装 cognee 包

README 支持 pip、uv 或任意 Python 包管理器，示例使用 uv 安装 cognee。
```
uv pip install cognee
```
3克隆仓库

若要走 Docker 方式运行 API、UI 和 MCP 服务，需先从 GitHub 拉取源码。
```
git clone https://github.com/topoteretes/cognee.git
```
4进入项目目录

后续的 .env 复制与 docker compose 命令都需在仓库根目录执行。
```
cd cognee
```
5生成 .env 配置

复制 .env.template 为 .env，并按需配置模型与数据提供方，否则服务无法正常工作。
```
cp .env.template .env
```
6启动 API/UI/MCP

使用 ui 与 mcp 两个 profile 启动整套服务，首次运行需拉取镜像，请保持网络畅通。
```
docker compose --profile ui --profile mcp up
```

关键配置

配置项	必填	说明	示例
`.env`	是	由 .env.template 复制而来，用于配置 provider 等运行参数	`cp .env.template .env`
`API 端口`	否	后端 API 默认监听端口	`8000`
`UI 端口`	否	前端界面默认访问端口	`3000`
`MCP 端口`	否	MCP 服务默认监听端口	`8001`

如何确认成功

浏览器访问 http://localhost:3000 打开 UI，API 在 8000、MCP 在 8001 上可访问即启动成功。

常见问题

Q：需要什么 Python 版本？

A：README 明确要求 Python 3.10–3.14，超出该范围可能无法安装或运行。

Q：可以用 pip 安装吗？

A：可以。README 说明支持 pip、uv 或你偏好的 Python 包管理器，其中给出的示例命令是 uv pip install cognee。

Q：默认端口分别是多少？

A：API 为 8000，UI 为 3000，MCP 为 8001。

Q：如何把整个记忆层跑在 Postgres 上？

A：cognee 1.0 起可用单个 Postgres 实例承载关系元数据、PGVector 与图存储，但用 Postgres 作图存储目前是 demo 特性，生产版本需授权产品。

Q：如何做正式部署？

A：本地 demo 之外需按官方 permissions 指南配置认证、持久化存储与兼容后端，可参考 distributed/deploy 下的部署模板，或使用 Cognee Cloud 托管方案。

注意事项

Docker 方式部署前必须先复制 .env.template 为 .env 并配置好 provider，否则服务不可用。
用 Postgres 作为图存储当前仅为 demo 功能，生产可用版本为授权产品。
超出本地 demo 的部署需要额外配置认证、持久化存储和兼容后端。
README 提到另有最小化 Docker Compose 指南（docs/minimal-docker-compose.md），适合仅需本地 API 演示的场景。