📌 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