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de cognee16,521
Un moteur de connaissances léger pour la mémoire d'agent : construisez des graphes de connaissances consultables à partir de documents et utilisez la recherche sensible aux graphes pour donner aux agents une mémoire persistante et temporelle
Cognee fournit une API Python compacte pour ingérer des documents, construire des graphes de connaissances et exécuter des recherches sensibles aux graphes afin que les agents puissent stocker et réutiliser des mémoires à long terme et basées sur la session. Il supporte l'ingestion (add), la construction de graphes (cognify), l'enrichissement (memify) et plusieurs modes de recherche (graphe, temporelle, RAG, résumés).
Utilisez Cognee lorsque vous avez besoin d'une mémoire d'agent qui persiste entre les sessions, lorsque vous voulez une récupération structurée en graphe (requêtes multi-sauts ou temporelles), ou lorsque vous avez besoin de mémoires cloisonnées par utilisateur/projet via des datasets et des NodeSets. Utile pour la personnalisation, les boucles de rétroaction et l'amélioration du comportement de l'agent au fil du temps.
add -> cognify -> search, conseils sur les modèles DataPoint, les NodeSets et la sélection du SearchType.Idéalement utilisé avec des agents et des frameworks basés sur Python pouvant appeler des API Python asynchrones (par exemple, les intégrations de style Codex/Copilot, les runtimes d'agents basés sur Python).
Cognee est un moteur de graphe de connaissances pour la mémoire des agents. Le fichier SKILL.md est une référence complète et bien structurée couvrant l'ingestion (add), la construction du graphe (cognify), la recherche, les NodeSets, les DataPoints, les boucles de rétroaction et la configuration. Aucun script inclus pour les tests. C'est une compétence purement documentaire avec des exemples d'API Python asynchrone tout au long du document.
Aucun script présent — analyse statique uniquement. La compétence est essentiellement un guide de référence détaillé pour la bibliothèque cognee. Bien écrit avec une divulgation progressive efficace, allant de l'utilisation simple à avancée. La clé API dans la section de configuration est clairement un espace réservé (sk-...), et non un identifiant réel.
Extract Circuit Netlist Edge Features
Extract structured edge features from a bipartite circuit netlist (NetworkX MultiGraph), normalizing device/net ordering, mapping terminal colors, and detecting
Caveman Compress
Compress natural-language memory files into a compact 'caveman' format to save LLM tokens while preserving code, links, and structure.
Markdrop
Convert PDFs to structured Markdown or interactive HTML and generate AI-powered descriptions for images and tables using multiple LLM providers.
Sandbox0 Integration
Guidance and templates for integrating Sandbox0 sandboxing into AI agents — CLI/SDK patterns, templates, volumes, network policy, and deployment choices.
FastAPI Project Templates
Creates production-ready FastAPI project scaffolds with async patterns, DI, middleware, and testing best practices for high-performance APIs.
Unitree Robot Controller
Control and command Unitree robots (GO1/GO2/G1/H1) via OpenClaw: initialization, basic motion commands, and sensor integrations.
Alpha Forge Pre-Ship Quality Gates
Pre-merge quality gates for PRs that validate RNG determinism, forked URLs, runtime parameter ranges, and manifest synchronization to reduce review cycles.
Plotly (Interactive Python Visualizations)
Interactive Python visualization skill for building hoverable, zoomable, and embeddable charts (Plotly Express + Graph Objects) for EDA, dashboards, and present