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GitHub · topoteretes/cognee↑ +347 hoy

Memoria permanente para su agente de IA

Cognee es una plataforma de código abierto que proporciona memoria a largo plazo entre sesiones a agentes de inteligencia artificial. Permite a los agentes almacenar y recuperar datos de forma estructurada, utilizando un motor de gráficos de conocimiento autohospedado.

Actualizaciones

  • 23 de octubre de 2026: Estrellas 32,419 → 32,689, última versión v1.6.6rc1 (23 de octubre de 2026).
  • 17 de octubre de 2026: Estrellas 32,383 → 32,419, última versión v1.6.5 (16 de octubre de 2026).
  • 16 de octubre de 2026: Estrellas 32,188 → 32,383, última versión v1.6.5.dev0 (16 de octubre de 2026).
  • 13 de octubre de 2026: Estrellas 32,168 → 32,188, última versión v1.6.4 (13 de octubre de 2026).

Qué aporta

  • Memoria persistente a largo plazo entre sesiones para agentes.
  • Motor de gráficos de conocimiento autohospedado
  • Aprendizaje contextual combinando fuentes de datos

Instalación

Instalación del paquete
uv pip install cognee

Ejecución

Uso básico
cognee-cli remember "Cognee turns documents into AI memory."
Iniciando la interfaz
cognee-cli -ui

Si no programa

Pegue esto en su agente (Claude Code · Codex · Antigravity)

Al usar Cognee, quiero almacenar mis datos en una estructura de gráfico de conocimiento y permitir que mi agente recupere estos datos manteniéndolos en su memoria a largo plazo. Cree un flujo de trabajo que me permita memorizar datos con la función cognee.remember() y generar respuestas significativas basadas en estos datos con cognee.recall().

Repositorio: https://github.com/topoteretes/cognee. Sigue las instrucciones oficiales del archivo README de este repositorio para la instalación y ejecución.

Antes de empezar, comprueba en qué sistema operativo estamos y si las herramientas necesarias (ej. Python, Node.js, Git, Docker) están instaladas. Instala las que falten paso a paso según este sistema.

Crea una carpeta nueva y vacía para trabajar. No toques ningún archivo fuera de esta carpeta y no borres nada. Antes de ejecutar cada comando, dime qué vas a hacer en una frase.

Dime qué debería ver en la pantalla al final de cada paso. Si ocurre un error, te pegaré el mensaje de error tal cual y lo solucionaremos juntos.

Términos relacionados del glosario

Para quién esAdecuado para desarrolladores que desean que los agentes de IA aprendan de sesiones anteriores y correlacionen datos complejos.
LicenciaApache-2.0

Enlaces

TreScout no desarrolló esta herramienta · la encontramos en las tendencias de GitHub y la presentamos. Esta página describe el repositorio tal como estaba el 2026-06-22: El número de estrellas y nuestro texto son de ese día, el repositorio puede haber cambiado desde entonces. Consulte el enlace del repositorio para ver el estado actual. El texto de presentación se preparó con IA a partir de la propia documentación del repositorio y esta página se tradujo automáticamente del original en turco · prevalece la versión turca.