📌 Большинство AI-агентов на самом деле ничего не помнят.

Каждый диалог для них — как первый:
- нет памяти о прошлых разговорах
- нет понимания связей между фактами
- нет накопленного опыта

И здесь многие делают ошибку.

Они используют vector database — и считают, что это память.

Проблема:
Vector search находит похожие куски текста,
но не понимает связи между ними.
Документы остаются изолированными фрагментами.

Агенту нужна не просто память.
Ему нужна система знаний с отношениями.

Именно это делает Cognee — 100% open-source инструмент для самообучающейся памяти.

Что внутри:

- Vector search + графовая база
- Поиск по смыслу + связи между сущностями
- Документы превращаются в knowledge graph

Ключевые возможности:

Composable pipelines
Можно собирать свои пайплайны:
chunking → embedding → entity extraction → обработка

Weighted memory
Чем чаще используется связь — тем она сильнее
Память адаптируется под реальное использование

Self-evolving memory
Пайплайн memify:
- усиливает полезные связи
- удаляет устаревшие данные
- оптимизируется по принципам RL

Агент получает память, которая:
- сохраняется
- понимает связи
- улучшается со временем

https://github.com/topoteretes/cognee