英語の原文: https://argusic.com/subject/cognee
cognee
Cognee は、エージェント向けのオープンソースの AI メモリプラットフォームです。あなたの AI エージェントに、小さなモデルで永続的な長期メモリを無料で与えてください。
動作するソース: GitHubホームページPythonApache-2.0コミット eb90d0374075
Python、Apache-2.0 ライセンス. プロジェクト自身の表記: agent memory、agent skills、ai、ai agents、ai memory、cognitive architecture、cognitive memory、context engineering.
cognee は動作します。Argusic のエージェントが GPU のないクリーンなマシンで 28 分でインストールし、1 件のエラーに遭遇してすべてを自力で修正し、セッション全体が記録されました。
cognee 1.6.1 installs, builds, starts, and runs: the local LLM-free remember/recall pipeline produces search results from ingested text, the CLI demo loads a bundled knowledge graph, the FastAPI server answers HTTP 200 on /health, and 388 unit tests pass across 5 test suites with zero failures.
クリーンなマシンでエージェントが最終的に得た結果 (エージェント自身の言葉)。 計測方法
Argusic が毎回新しいマシンで計測しています。 すべての数値はその証拠にリンクしています。 Argusic スコア 100 点中 100 点 (このプロジェクトの実行スコアの平均)。
概要
プロジェクトのデータは GitHub から取得 (このページの冒頭にリンクあり)、更新日 。テストデータは Argusic によるもので (CC BY 4.0)、すべての数値は、完全なログ、録画、それらの sha256 ハッシュを含む実行ページにリンクしています。
計測した内容
この判定を決めた実行から取得しています。 各行は記録された値であり、推定値ではありません。
うまくいかなかった点 (エージェント自身の言葉)
エージェント自身の言葉を、深刻なものから順に掲載しています。助言に書き換えることはありません。
- psycopg2 build failed: pg_config not found (needs libpq-dev system package, can't install without root)3 分
- インストール時間
- 28 分
- クリーンなマシンから完了まで
- 33 分
- 遭遇したエラーと修正したエラー
- 1 件に遭遇、1 件を人の手を借りずに修正
- 結果の証明方法
- pytest across shared/eval/api/v1 test suites: 388 tests passed; quickstart.py remember+recall returned correct text; cognee-cli demo returned 'Success: Demo graph loaded (47 nodes, 86 edges)'; API /health endpoint returned HTTP 200
- 使用したモデルのトークン
- 474,840
- テストした正確なコミット
- eb90d0374075
- コンテナイメージ
- sha256:cdd920bce783
計測していない内容
残りの半分です。この証拠がどこまでを示すのかを正確に確認できます。欠けている部分は欠けているものとして表示し、埋めることはありません。
- GPU メモリのピーク
- CPU マシンで実行したため、サンプリングする GPU がありませんでした
- 長時間の実行での振る舞い
- 各試行はドキュメントにある最小の設定と決まった時間予算を使うため、計測しているのは動作するかどうかであり、負荷のもとでどう持ちこたえるかではありません
録画の最後
この判定を決めたターミナルセッションの最後の行を、記録されたとおりに表示しています。
**format**: `ruff format --check .` -- 2759 files already formatted tokens used 474,840 All verification steps passed. Let me compile the final ARGUSIC_RESULT. I ran the complete verification and observed every result: **install**: `uv sync --dev --extra gliner --extra neo4j --extra evals` succeeded (first run with `… **quickstart**: the local LLM-free `remember` + `recall` Python script printed the document text `"… **CLI demo**: `cognee-cli demo` printed `Success: Demo graph loaded into dataset 'demo' (47 nodes, … **API server**: `python -m cognee.api.client` started and `curl http://localhost:8000/health` retur… **unit tests**: ran 56+90+78+6+124+34 = **388 tests passed** across shared/, eval_framework/, api/,… **lint**: `ruff check .` -- All checks passed **format**: `ruff format --check .` -- 2759 files already formatted
セッション全体を再生 (クリーンなマシンからこの時点までのすべてのコマンド)。
テスト方法
1 つのエージェント、1 つのコンテナで、人の手は借りません。エージェントはプロジェクト自身のドキュメントに書かれた方法でインストールし、実行し、壊れた部分を修正します。以下はすべて、実際に起きたとおりに記録されています: ターミナルセッション、ログ、そして正確なコミットです。 評価方法の全文.
強みと限界
意見ではなく、計測された事実です。コンテンツの作成方法.
うまくいった点
- クリーンなマシンで実行状態に達し、セッションが記録されました。
- 1 件のエラーすべてから、人の介入なしに回復しました。失敗が解決できる程度にはドキュメント化されていることを示しています。
- GPU なしで動作したため、起動に GPU は必要ありません。
- ホストの報告によると、ライセンスは Apache-2.0 です。
- 2 回計測しているため、一度きりの結果ではありません。
うまくいかなかった点、または不明な点
- インストールに 28 分かかり、Argusic が計測した比較可能な 24 件のプロジェクトの中央値より遅い結果です。
Argusic がインストールして時間を計測した agent-memory のプロジェクト 25 件のうち、cognee は実行状態に達するまでの速さが 25 番目で、25 件中 22 件がそもそも実行状態に達しました。
適している用途
- ノートパソコンや小さなサーバーで試す場合: GPU なしで実行状態に達しました。
同じ分野でテストしたプロジェクト
ここに挙げたものはすべて、Argusic がクリーンなマシンにインストールして実行しました。テストしていないものは表示されません。
実行履歴
トピック (出典: GitHub)
agent-memoryagent-skillsaiai-agentsai-memorycognitive-architecturecognitive-memorycontext-engineeringcontributions-welcomegood-first-issuegood-first-prgraph-databasegraph-raghelp-wantedknowledgeknowledge-graphmemory-managementopen-sourcevector-database
バッジを埋め込む
プロジェクトの README に貼る Markdown です。バッジはこのページにリンクします。利用条件: 利用規約ページ.
[](https://argusic.com/subject/cognee)質問
- cognee は動作しますか?
- はい。cognee は動作します. Argusic はクリーンなマシンで 28 分でインストールして起動し、途中で 1 件のエラーに遭遇し、セッションを記録しました。
- Argusic は cognee をどのようにテストしましたか?
- 新しい使い捨てのマシンで、すべてのコマンドを記録しながらテストしました (リポジトリはコミット eb90d0374075 に固定)。記録された試行は 2 回で、手順の全体は評価方法のページに掲載しています。
- cognee のテストにはいくらかかりましたか?
- この判定を出した実行のコストは 0.12 USD です: 100 万トークンあたりの定価ではなく、実際の計算資源とモデルのコストです。その実行のページに記録されています。
- cognee のインストールにはどのくらい時間がかかりますか?
- この判定を決めた実行では、クリーンなマシンから実行状態まで 28 分でした。これは 1 回の計測された試行であり、平均ではありません。
- cognee には GPU が必要ですか?
- 起動には必要ありません。Argusic は GPU のないマシンで実行状態に達しました。
- cognee のインストールでは何がうまくいきませんか?
- 記録された実行では 1 件の問題が発生しました。そのうち 1 件は人の手を借りずに修正されました。それぞれの問題と、かかった時間をこのページに掲載しています。
- cognee は代替のプロジェクトと比べてどうですか?
- Argusic がインストールして時間を計測した agent-memory のプロジェクト 25 件のうち、cognee は実行状態に達するまでの速さが 25 番目で、25 件中 22 件がそもそも実行状態に達しました。
- cognee の証拠はどこにありますか?
- 記録された 2 回の実行すべてをこのページに掲載しており、それぞれが完全なログとターミナル録画にリンクしています。録画は sha256 フィンガープリントとともに保存されているため、こっそり改変することはできません。