Zep AI Memory logo

Zep AI MemoryDijelovi dugoga spremišta memorije za AI agentove i aplikacije bazirane na LLM

4.8 (4)
Daniel NikulshynRecenzirao Daniel Nikulshyn·Ažurirano srpanj 2026.

Pregled

Zep AI Memory je usluga usmjerena prema razvojnicima za pohranu koji omogućava ai agentima trajnu, strukturiranu pozornost memorije kroz razgovore i sesije. Snima povijest razgovora, izdvaja ključne činjenice i organizira ih u grafov grafom znanja tako da agenti mogu izvađati odsudnu kontekstualnu informaciju po zahtjevu umjesto šaljeći cijelu povijest kao prompt. Platformu za uparivanje, uzimanje identiteta entiteta i semantičku pretragu podržava jednostavan API, omogućavajući timovima dodati trajno pamćenje čatbotovima, koplottima i autonimnim agentima bezgrade izgradnje infrastrukture za vraćanje podataka. Projektiran je kako bi se lakše skala sa radnom opterećenjem proizvodnje uz učakivanje predvidljive veličine zapisa za izricanje i troškova za tokene. Zep integrira se s kompatibilnim okvirima za LLM-ove kao što su LangChain i LlamaIndex te pruža SDK-ove za popularne programskog jezike, čime se lakše ubacuje u postojeće agenatske stvari.

Ključne značajke

  • Dugoročno spremište konversacija
  • Automatsko iskovanje činjenica i entiteta
  • Spremiste grafa znanja
  • Semantički i hibridni pretraživač
  • Integracije LangChain i LlamaIndex
  • Višejezični SDK-uri

Cijene

Model
Freemium
Kategorija
Razvoj Agenta
Ocjena
4.8 / 5 (4)

Slučajevi uporabe

Pojavljiva memorija za chat-bote podrške kupcima

Daj podršku boku mogućnost pamćenje prošlih komuniciranja, prednosti i entiteta između sesija, tako što korisnici ne moraju ponavljanja konteksta, poboljšavajući kvalitet rešenje i neprekinutost.

Stanarni kopriloti s smanjenim koštanicom tokena

Zamijeni kompletnu chat-historiji prompt stuffing sa ciljanim semantičkim vraćanjem iz Zepa, tako što će promptovi biti male i predvidljive dok će ostati određene dugoročne kontekste.

Autonomni agenti s strukturiranim vraćanjem

Može da se može napred da pokrenu višekorakovi agenti koristeći grafo znanja da zapamtiju činjenice, entitete i veze skupljene između pokreta, koji omogućavaju važnija koherentnost u izvršetnu uzastopno u zadanom intervalu.

Zadruženi Zep kao spremište memorije u LLM okruženjima

Dopisajte Zep u postojeće pipeline za LLM okruženja kako bi omoguočkuo vraćanje činjenica i hibridni pretraživač bez da je mora da se izgradia poseban infrastruktura za vraćanje.

Prednosti i nedostaci

Prednosti

  • Pojavljivo spremište memorije između sesija
  • Smanjena veličina prompta i koštanica tokena
  • Graf znanja za strukturirano vraćanje
  • Rad sa većim LLM okruženjima
  • Razvijateljski prijateljski SDK-i i API

Nedostaci

  • Rezultira potrebom za integracijskim radom na stupici
  • Usmereno prema razvojnoj zajednici, ne za kraju korisnike
  • Dodatno osobljavanje za stack aplikacije

Rekord bitaka

U 3 bitkama u Panteonu.

1
1.
1
2.
0
3.

Last 3 battles

Recenzije

4.8

Prosjek iz 4 ocjena.

5
3
4
1
3
0
2
0
1
0

Prijavi se za ostavljanje recenzije.

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.

Pitanja

Kako funkcioniraju kredite?

Krede se potroše ovisno o veličini svakog Epizoda koji se posjete u Zep. Epizode do 350 bajta koriste jedno konto; svaki dodatni 350 bajta (ili dio od njega) koristi još jedan kont. U bilo kojem slučaju, pozivi webhoka koji su dostupni potroše 1/8 kredeta. Flex i Flex Plus automatski odrade vaše kreditnu ravnotežu kada je vrijednost vaše kreditne ravnoteže ispod 20%. Flex dodaje 10,000 kredeta (25 dolara); Flex Plus dodaje 40,000 kredeta (75 dolara). Krediti Flexa rollover za 30 dana; krediti Flex Plusa rollover za 60 dana. Krediti besplatnog plana ne rollover.

Asked by Yuki Mori · Mar 1, 2026

Plaćamo li se za uvoz ili spremanje?

Plaćate za uvoz i procesiranje Epizoda. Platite za spremanje poruka ili podataka se ne plaća.

Asked by Nour Khalil · Feb 17, 2026

Šta je Epizoda?

Epizoda je bilo koji pojedinačni objekt podataka koji poslat ste Zep-u – poruka u slučaju razgovora, JSON Payload ili blok teksta. Trošak kredita mjeri se s brojem bajta u Epizodi. Epizoda od 350 bajta koristi jedno kreditna kartica; svaki dodatni 350 bajta (ili dio njih) koristi još jednog kreditne kartice. Epizoda od 640 bajta koristi dvije kreditne kartice; epizoda od 1200 bajta koristi četiri kreditne kartice.

Asked by Sarai Cohen · Feb 18, 2026

Kako se izračunavaju ograničenja brzine?

Svaki stupanj planiranja ima temeljno ograničenje, s slobodnim kao najnižim. Slobodni i Flex plan klijenti mogu vidjeti ograničenja brzine skrivene u ovisnosti o ugođaju. Poslovnici planovi imaju obvezane, zajamčene ograničenja brzine.

Asked by Xander de Vries · Jan 30, 2026

Šta su ograničenja Free plan-a?

10.000 kredita mesečno. Bez prenosa kredita ili automatiziranog preuzimanja. ·2 projekta, 5 prilagođenih entiteta & rubrika. ·Varijabilni ograničava težina, ovisno o ugođaji. ·Niži prioritet procesiranja Epizoda. ·Razumljivost funkcija i uslužnosti može menjati u vremenu.

Asked by Fiorella Bianchi · Jan 21, 2026

Postavi pitanje

Alternative za Razvoj Agenta