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Zep AI MemoryLangzeitpeicherlage für AI-Agenten und LLM-Anwendungen

4.8 (4)
Daniel NikulshynGeprüft von Daniel Nikulshyn·Aktualisiert Juli 2026

Übersicht

Zep AI Memory ist ein Entwickler-orientierter Memory-Service, der KI-Agenten ein persistentes, strukturiertes Erinnerungsvermögen über Gespräche und Sitzungen hinweg ermöglicht. Er erfasst den Chat-Verlauf, extrahiert wichtige Fakten und organisiert diese in einem Wissensgraphen, damit Agenten auf Anfrage den relevanten Kontext abrufen können, anstatt ganze Verläufe in Prompts zu packen. Die Plattform übernimmt die Zusammenfassung, Entitätsextraktion und semantische Suche hinter einer einfachen API, sodass Teams zustandspersistente Speicher in Chatbots, Copiloten und autonome Agenten integrieren können, ohne eine individuelle Retrieval-Infrastruktur aufzubauen. Sie ist darauf ausgelegt, mit Produktionslasten zu skalieren, während die Eingabe-Größen und Token-Kosten vorhersehbar bleiben. Zep lässt sich in gängige LLM-Frameworks wie LangChain und LlamaIndex integrieren und bietet SDKs für beliebte Sprachen, wodurch es einfach ist, es in bestehende Agent-Stacks einzubinden.

Hauptfunktionen

  • Langzeit-gesprächsmemoria
  • Automatische Fakten- und Entitäts-Extraktion
  • Wissensnetzwerk-Speicherung
  • Semantischer und Hybrid-Suche
  • LangChain- und LLaMA-Index-Integration
  • Multi-Sprach-SDKs

Preise

Modell
Freemium
Bewertung
4.8 / 5 (4)

Anwendungsfälle

Persönliche Memoria für Kundenunterstützungschatbots

Geben Sie Support-Bots die Erinnerung an vergangene Tickets, Präferenzen und Entitäten über Sitzungen, um Benutzern einen kontinuierlichen und qualitativ hochwertigeren Support zu bieten.

Datenbank-zuständige Copiloten mit reduzierten Tokenkosten

Ersetzen Sie die volle Chat-Historienprompt-Zusammenfassung durch zielgerichtete semantische Durchsuchungen nach Zep, halten Anfrageressourcen kleinen und vorhersehbar kleinen, während Sie relevante Langzeitkontexte vorhalten.

Autonome Agenten mit strukturierten Erinnerungen

Steuern Sie multi-Schopf-Agenten mit Zeps Wissensnetzwerk, um Tatsachen, Entitäten und Beziehungen zu speichern und zu erinnern, die in verschiedenen Ausführungen gesammelt werden, was eine kohaerente Task-Ausführung über den Langzeitraum ermöglicht.

LangChain- oder LLaMA-Index-Speichersystem

Setzen Sie Zep in bestehende LLM-Framework-Pipelines ein, indem Sie die Memorie-Ebene in die LLM-Framework-Pipelines setzen, um Tatsachen-Extraktion und Hybrid-Suche hinzuzufügen, ohne eine Anpassung für die Rücksprache-Einrichtung vorzunehmen.

Pro & Contra

Pro

  • Persistente Memoria über Sitzungen
  • Reduziert die Anfrageressourcennutzung und die Tokenkosten
  • Wissensnetzwerk für strukturierte Erinnerung
  • Kompatibel mit führenden LLM-Frameworks
  • Entwicklerfreundliche API und-SDKs

Contra

  • Erforderlich ist eine Integration mit eigenen Technikern
  • Gesteuert ist es für Entwickler, nicht für Endbenutzer
  • Fügt der Anwendung einen weiteren Dienst hinzu

Bewertungen

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Kwame Mensah

Kwame Mensah

Apr 10, 2026

Does the job

Pretty happy overall. Automatic fact and entity extraction just works and persistent memory across sessions. Geared toward developers, not end users can be annoying, but no dealbreakers — I'd recommend it to a friend without hesitating.

Esther Adeyemi

Esther Adeyemi

Jan 15, 2026

Skeptical, then convinced

I went in skeptical — most tools in this space overpromise. It actually delivers on knowledge graph storage, and reduces prompt size and token costs caught me off guard. still, I'd recommend giving it a real trial.

IB

Ingrid Bauer

Aug 27, 2025

Compared a few options

Evaluated this against two competitors. Where it wins: langChain and LlamaIndex integrations and persistent memory across sessions. On balance the feature set — especially multi-language SDKs — justifies the 5 stars for our use case.

MB

Marcus Bell

Aug 4, 2025

Does the job

Pretty happy overall. LangChain and LlamaIndex integrations just works and knowledge graph for structured recall. Requires engineering integration work can be annoying, but no dealbreakers — I'd recommend it to a friend without hesitating.

Fragen & Antworten

How credits work

Credits are consumed based on the size of each Episode you send to Zep. Episodes up to 350 bytes use 1 credit; each additional 350 bytes (or part thereof) uses another credit. Where available, webhook invocations consume 1/8 of a credit each. Flex and Flex Plus automatically top up your credits when your balance drops below 20%. Flex adds 10,000 credits ($25); Flex Plus adds 40,000 credits ($75). Flex credits roll over for 30 days; Flex Plus credits roll over for 60 days. Free plan credits do not roll over.

Asked by Yuki Mori · Mar 1, 2026

Are we charged for ingestion or storage?

You are charged for ingestion and processing of Episodes. You are not charged for storage of messages or data.

Asked by Nour Khalil · Feb 17, 2026

What is an Episode?

An Episode is any single data object you send to Zep — a chat message, JSON payload, or block of text. Credit cost scales with Episode size. Episodes up to 350 bytes use 1 credit; each additional 350 bytes (or part thereof) uses another credit. A 640-byte Episode uses 2 credits; a 1,200-byte Episode uses 4 credits.

Asked by Sarai Cohen · Feb 18, 2026

How are rate limits calculated?

Each plan tier has a base rate limit, with Free being the lowest. Free and Flex Plan customers may see rate limits lowered depending on service usage. Enterprise plans have committed, guaranteed rate limits.

Asked by Xander de Vries · Jan 30, 2026

What are the Free plan limits?

10,000 credits per month. No rollover or auto-topup. ·2 projects, 5 custom entity & edge types. ·Variable rate limits, depending on service-wide load. ·Lower priority Episode processing. ·Feature availability and service levels may change over time.

Asked by Fiorella Bianchi · Jan 21, 2026

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