Graph-gestützte Speicher- und Kontextabruf-Fähigkeit für Agent-Workflows
Nutzen Sie Cognee, um Projektwissen in Graph- und Vektorspeicher zu integrieren, sodass Agenten dauerhaften Kontext über Sitzungen und Workflows hinweg abrufen können.
Voraussetzungen
Python, Cognee, LLM-Anbieter-Zugangsdaten, optionales Graph-/Vektordatenbank-Backend
Installation
Voraussetzung: Python 3.10 bis 3.14.
Installieren Sie Cognee mit uv oder pip:
- uv pip install cognee
- pip install cognee
Für den dauerhaften Speicher von Claude Code finden Sie in den Upstream-Dokumenten Anweisungen zur Installation des Cognee-Integrations-Plugins:
-
claude plugin marketplace add topoteretes/cognee-integrations
-
claude plugin install cognee-memory@cognee
-
Aus Upstream-Dokumenten extrahiert: https://raw.githubusercontent.com/topoteretes/cognee/HEAD/README.md