오픈소스 AI 메모리 엔진 Cognee 공개… 그래프·벡터 검색 결합으로 에이전트 학습형 지식 인프라 구축

topoteretes가 학습하는 지식 엔진 Cognee를 오픈소스로 공개했다. Cognee는 어떤 형식이나 구조의 데이터든 수집해 AI 에이전트에 적절한 컨텍스트를 지속적으로 제공하도록 학습한다. 벡터 검색, 그래프 데이터베이스, 인지과학 접근법을 결합해 문서를 의미 기반으로 검색 가능하게 하고, 변화하는 관계를 통해 연결한다.

OpenClaw용 cognee-openclaw 플러그인과 Claude Code용 claude-code-plugin이 함께 제공된다. 핵심 기능으로는 통합 수집·그래프·벡터 검색·로컬 실행·온톨로지 기반·멀티모달을 지원하는 지식 인프라, 피드백 학습·컨텍스트 관리·에이전트 간 지식 공유를 갖춘 영속·학습형 에이전트, 사용자/테넌트 격리·추적 가능성·OTEL 컬렉터·감사 추적을 제공하는 신뢰 가능한 에이전트 등이 있다.

설치 환경은 Python 3.10~3.13이며 pip, poetry, uv 등 선호하는 패키지 매니저로 설치할 수 있다. Cognee API는 remember(저장), recall(조회), forget(삭제), improve(개선)의 네 가지 핵심 연산을 제공한다. remember는 지식 그래프에 영구 저장하거나 session_id로 빠른 캐시 세션 메모리에 저장할 수 있고, 백그라운드에서 그래프와 동기화된다. recall은 자동 라우팅으로 최적 검색 전략을 선택한다.

CLI는 cognee-cli remember/recall/forget 명령으로 동일한 작업을 수행하며, cognee-cli -ui로 로컬 UI를 실행할 수 있다. Claude Code 통합 플러그인은 SessionStart 시점에 메모리를 초기화하고, PostToolUse로 도구 호출을 캡처하며, UserPromptSubmit 시 관련 컨텍스트를 주입하고, PreCompact로 컨텍스트 리셋 시 메모리를 보존하며, SessionEnd 시 세션 데이터를 영구 그래프로 통합한다.

Hermes Agent에서는 ~/.hermes/config.yaml의 memory.provider를 cognee로 설정해 자동 라우팅 회상이 가능한 세션 인지 지식 그래프 메모리를 사용할 수 있다. Cognee Cloud 사용 시 COGNEE_SERVICE_URL과 COGNEE_API_KEY 환경 변수만 설정하면 된다. Python 에이전트는 cognee.serve(url, api_key)로 관리형 인스턴스에 연결해 모든 SDK 호출을 클라우드로 라우팅할 수 있다.

활용 사례 1은 고객 지원 에이전트로, 금융·지원·제품 이력에 걸친 개인 데이터를 활용해 청구서 오류 같은 문제를 해결한다. Cognee는 과거 상호작용·실패한 작업·해결된 사례·제품 이력을 추적해 유사 사례 매칭과 해결 전략 매핑을 수행한다. 활용 사례 2는 SQL Copilot 형태의 전문가 지식 증류로, 시니어 분석가의 SQL 쿼리·워크플로 패턴·스키마 구조를 추출·저장해 주니어 분석가가 전문가 수준의 결과를 내도록 돕는다.

배포 옵션으로는 관리형 서비스인 Cognee Cloud, 서버리스·자동 스케일링·GPU 워크로드에 적합한 Modal, 가장 단순한 PaaS인 Railway, 엣지 배포와 영속 볼륨을 지원하는 Fly.io, 관리형 Postgres가 포함된 Render, 클라우드 샌드박스 Daytona가 제공된다. 각 플랫폼별 1-클릭 배포 스크립트는 distributed/ 폴더에 정리되어 있다.

팀은 LLM 추론을 위한 지식 그래프 인터페이스 최적화에 관한 연구 논문을 발표했다. Vasilije Markovic, Lazar Obradovic, Laszlo Hajdu, Jovan Pavlovic이 저자인 이 논문은 "Optimizing the Interface Between Knowledge Graphs and LLMs for Complex Reasoning"이라는 제목으로 arXiv 2505.24478에 등록되어 있다.