Cognee: 지식 그래프와 벡터 검색을 결합하여 AI 에이전트에 장기 기억을 부여하는 오픈소스 지식 엔진

9bow · 5월 1, 2026, 3:30오전

Cognee 소개

현대 AI 에이전트와 챗봇이 가진 가장 근본적인 한계 중 하나는 기억의 부재입니다. 대부분의 LLM 기반 시스템은 대화 세션이 종료되면 모든 맥락을 잃어버리며, 다음 세션에서 동일한 정보를 처음부터 다시 학습해야 합니다. 벡터 데이터베이스를 활용한 RAG(Retrieval-Augmented Generation)가 이를 부분적으로 해결하지만, 단순 유사도 검색은 문서 간의 관계와 맥락적 연결을 포착하지 못하는 한계가 있습니다.

Cognee는 지식 그래프(Knowledge Graph), 벡터 검색, 인지과학 원리를 결합하여 AI 에이전트에게 진정한 장기 기억(Persistent Memory)을 부여하는 오픈소스 지식 엔진입니다. 단순히 정보를 저장하고 검색하는 것을 넘어, 정보들 간의 관계를 그래프 구조로 표현하고 에이전트의 피드백을 통해 지속적으로 개선되는 동적 메모리 시스템을 제공합니다.

Cognee의 핵심 설계 철학은 기억의 4가지 기본 연산인 기억하기(remember), 불러오기(recall), 잊기(forget), 개선하기(improve)를 명확한 API로 추상화하는 것입니다. 이를 통해 개발자는 복잡한 그래프 데이터베이스 쿼리나 벡터 임베딩 파이프라인의 세부 구현 없이도 에이전트에 장기 메모리를 손쉽게 통합할 수 있습니다. Python 3.10~3.13을 지원하며, Neo4j 그래프 데이터베이스와 다양한 벡터 데이터베이스를 백엔드로 활용합니다.

Cognee의 주요 특징과 통합 옵션

Cognee는 다양한 멀티모달 데이터 형식(텍스트, PDF, URL, 코드, 이미지 등)을 통합된 파이프라인으로 처리하며, 온톨로지(Ontology) 기반 그라운딩을 통해 도메인 특화 지식 표현도 지원합니다. 에이전트 간 지식 공유(Cross-agent Knowledge Sharing)를 통해 여러 에이전트 인스턴스가 동일한 지식 베이스를 공유하고 협력할 수 있습니다.

주요 통합 환경:

Claude Code 플러그인: cognee-integrations 저장소를 통해 세션 간 영구 컨텍스트 캡처 지원
Hermes Agent: 네이티브 메모리 프로바이더로 통합, 세션 인식 지식 그래프 자동 동기화
Cognee Cloud: 관리형 서비스로 await cognee.serve(url=..., api_key=...) 형태로 사용
자체 호스팅: Modal, Railway, Fly.io, Render 등 다양한 플랫폼 지원

Cognee 설치 방법

# pip 또는 uv로 설치
pip install cognee
# 또는
uv pip install cognee

# LLM API 키 설정 (OpenAI 예시)
import os
os.environ["LLM_API_KEY"] = "YOUR_OPENAI_API_KEY"

Python 3.10 이상이 필요하며, 고급 기능을 위해 Neo4j 그래프 데이터베이스 설정이 권장됩니다.

Cognee의 핵심 아키텍처와 4가지 연산

Cognee는 입력 데이터를 지식 그래프의 노드와 엣지로 변환하고, 이를 그래프 데이터베이스와 벡터 데이터베이스에 동시 저장합니다. 검색 시에는 쿼리의 의미에 따라 자동으로 최적의 검색 전략을 선택합니다. 그래프 순회(Graph Traversal)로 관계 기반 검색이 필요한 경우와 벡터 유사도 검색으로 의미적으로 유사한 정보를 찾아야 하는 경우를 구분하여 처리합니다.

import cognee
import asyncio

async def main():
    # 1. 기억하기: 지식 그래프에 영구 저장
    await cognee.remember("Cognee는 문서를 AI 메모리로 변환합니다.")
    await cognee.remember("사용자는 상세한 설명을 선호합니다.",
                          session_id="chat_session_1")
    
    # 다양한 형식 지원: 텍스트, PDF, URL, 코드 등
    await cognee.remember("path/to/document.pdf")
    await cognee.remember("https://example.com/article")
    
    # 2. 불러오기: 자동 라우팅으로 최적 검색
    results = await cognee.recall("Cognee는 무엇을 합니까?")
    for result in results:
        print(result)
    
    # 3. 개선하기: 피드백으로 메모리 품질 향상
    await cognee.improve(feedback="이 답변이 더 정확했으면 좋겠습니다.")
    
    # 4. 잊기: 특정 데이터셋 삭제
    await cognee.forget(dataset="main_dataset")

asyncio.run(main())

CLI 사용 예시

# 텍스트 저장
cognee-cli remember "분기별 매출이 15% 증가했습니다."

# 쿼리
cognee-cli recall "매출 트렌드는?"

# 로컬 UI 실행
cognee-cli -ui

라이선스

Cognee 프로젝트는 Apache 2.0 라이선스로 공개되어 있어 개인 및 상업적 목적으로 자유롭게 사용할 수 있습니다.

Cognee 공식 홈페이지

Cognee 문서 사이트

Cognee 관련 논문

Cognee 프로젝트 GitHub 저장소

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