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GitHub · topoteretes/cognee↑ +347 hoje

Memória permanente para seu agente de IA

Cognee é uma plataforma de código aberto que fornece memória de longo prazo entre sessões para agentes de inteligência artificial. Ele permite que os agentes armazenem e recuperem dados de forma estruturada, usando um mecanismo de gráfico de conhecimento auto-hospedado.

Atualizações

  • 23 de outubro de 2026: Estrelas 32,419 → 32,689, versão mais recente v1.6.6rc1 (23 de outubro de 2026).
  • 17 de outubro de 2026: Estrelas 32,383 → 32,419, versão mais recente v1.6.5 (16 de outubro de 2026).
  • 16 de outubro de 2026: Estrelas 32,188 → 32,383, versão mais recente v1.6.5.dev0 (16 de outubro de 2026).
  • 13 de outubro de 2026: Estrelas 32,168 → 32,188, versão mais recente v1.6.4 (13 de outubro de 2026).

O que você ganha

  • Memória persistente de longo prazo entre sessões cruzadas para agentes.
  • Mecanismo de gráfico de conhecimento auto-hospedado
  • Aprendizagem contextual combinando fontes de dados

Instalação

Instalação do pacote
uv pip install cognee

Execução

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

Se você não programa

Cole isto no seu agente (Claude Code · Codex · Antigravity)

Usando o Cognee, quero armazenar meus dados em uma estrutura de gráfico de conhecimento e permitir que meu agente recupere esses dados, mantendo-os em sua memória de longo prazo. Crie um fluxo de trabalho que me permita memorizar dados com a função cognee.remember() e gerar respostas significativas com base nesses dados com cognee.recall().

Repositório: https://github.com/topoteretes/cognee. Baseie-se nas instruções oficiais no arquivo README deste repositório para a instalação e execução.

Antes de começar, verifique em qual sistema operacional estamos e se as ferramentas necessárias (ex: Python, Node.js, Git, Docker) estão instaladas. Instale as que faltarem passo a passo de acordo com este sistema.

Crie uma pasta nova e vazia para trabalhar. Não toque em arquivos fora desta pasta e não exclua nada. Antes de executar cada comando, diga o que você vai fazer em uma frase.

Diga-me o que devo ver na tela ao final de cada etapa. Se ocorrer um erro, colarei a mensagem de erro para você exatamente como ela é, e vamos corrigi-la juntos.

Termos relacionados do glossário

Para quem éAdequado para desenvolvedores que desejam que os agentes de IA aprendam com sessões anteriores e correlacionem dados complexos.
LicençaApache-2.0

Links

A TreScout não desenvolveu esta ferramenta · nós a encontramos nas tendências do GitHub e a apresentamos. Esta página descreve o repositório em 2026-06-22: A contagem de estrelas e o nosso texto são daquele dia, o repositório pode ter mudado desde então. Consulte o link do repositório para ver o estado atual. O texto de apresentação foi preparado com IA a partir da própria documentação do repositório e esta página foi traduzida automaticamente do original em turco · a versão turca é a que vale.