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ZepPiattaforma di memoria per gli agenti per scale imprenditoriali, costruita su grafi di contesto.

4.5 (6)
Daniel NikulshynRecensito da Daniel Nikulshyn·Aggiornato luglio 2026

Panoramica

Zep è una piattaforma di memoria su scala aziendale progettata per gli agenti AI, che affronta la sfida di mantenere e gestire la memoria degli agenti su numerosi utenti, dati aziendali e interazioni passate. Ha lo scopo di fornire agli agenti una comprensione continuamente in evoluzione e apprendimento del loro ambiente operativo, migliorando così la personalizzazione e l'accuratezza delle interazioni degli agenti. Il fulcro dell'architettura di Zep è il suo motore Context Graph proprietario, che costruisce e gestisce un "Context Lake" di milioni di singoli grafi di contesto. Questi grafi sono costruiti da diverse fonti, tra cui la cronologia delle chat, i dati aziendali e le interazioni degli utenti. Zep elabora queste informazioni per creare un contesto pertinente ed efficiente in termini di token per gli agenti attraverso l'assemblaggio automatico del contesto. Una capacità fondamentale è il suo grafico del contesto temporale, che automaticamente rende non validi i fatti vecchi quando emergono nuove informazioni, assicurando che gli agenti ragionino sempre con i dati più aggiornati. Gli stati precedenti sono conservati come cronologia, permettendo agli agenti di interrogare cosa fosse vero in qualsiasi data passata. Questo sistema incorpora anche le "Osservazioni", dove analizza le strutture del grafico per far emergere pattern, ricorrenze e co-occorrenze nella memoria, fornendo agli agenti una prospettiva globale che va oltre i fatti isolati. Zep sottolinea la governance di livello aziendale, offrendo funzionalità come il controllo degli accessi basato sugli attributi, la conservazione dei dati basata su policy e il monitoraggio completo della provenienza. Ogni fatto all'interno del grafo risale al suo episodio di origine, abilitando l'auditabilità. La piattaforma è progettata per le prestazioni, dimostrando una latenza di recupero inferiore a 200 ms anche con dimensioni di grafo fino a 100 milioni di entità. Progettato per un'integrazione senza soluzione di continuità, Zep può essere aggiunto a framework di agenti esistenti o utilizzato in modo indipendente, con SDK disponibili per Python, TypeScript e Go. Ha lo scopo di fungere da livello fondamentale nello stack di agenti aziendali, fornendo una soluzione scalabile e gestita per la gestione di una memoria di agente complessa e in evoluzione.

Funzionalità chiave

  • Moto engine del Grafo di Contexto
  • Context Lake per milioni di grafi
  • Assemblaggio di Contesto automatico
  • Ragionamento del contesto temporale
  • Trazione della provenienza per fatti
  • Osservazioni dalle pattern di memoria

Prezzi

Modello
Free
Valutazione
4.5 / 5 (6)

Casi d’uso

Memoria persistente per gli Chatbots

Fornisci agli agenti di conversazione AI una memoria a lungo termine perchè ricordino le interazioni passate degli utenti e forniscano risposte personalizzate, informate dal contesto, con il tempo.

Assistenti AI personalizzati

Insegna sempre più da comportamento e preferenze degli utenti per personalizzare raccomandazioni, risposte e flussi di lavoro per ogni singolo utente.

Integrazione dei dati di impresa

Integra i dati aziendali nella memoria dell'`agente per migliorare l'`esattezza e assicurare che le risposte riflettano i conosciuti organizzativi aggiornati.

Preservazione del contesto attraverso sessioni

Mantiene un contesto coerente attraverso le sessioni e i canali per cui gli utenti non devono ripetere se stesso per l'`agente AI.

Pro & contro

Pro

  • Gestione imprenditoriale della memoria per agenti AI
  • Latenza di ritiro del contesto di sotto 200 ms attraverso grandi grafi
  • Invalidazione automatizzata del contesto temporale e preservazione della storia
  • Esamina livello alto 'Osservazioni' dalle pattern di memoria
  • Governo complessiva con controllo dell'`accesso, riservazione e tracciamento della provenienza

Contro

  • Potrebbe richiedere risorse ingegneristiche significative per l'implementazione e la gestione
  • La dipendenza dall' Engine di Grafico di Contesto proprietario potrebbe limitare la flessibilità
  • Potrebbe essere difficile integrare con sistemi e fonti di dati esistenti
  • Potrebbe avere un alto ritardo per dimensioni di grafici molto grandi o per volumi di query alti

Recensioni

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VN

Victor Nguyen

Mar 16, 2026

Skeptical, then convinced

I went in skeptical — most tools in this space overpromise. It actually delivers on the API, and support is responsive caught me off guard. still, I'd recommend giving it a real trial.

Olga Ivanova

Olga Ivanova

Jan 9, 2026

Compared a few options

Evaluated this against two competitors. Where it wins: the dashboard and the value for money is strong. Where it lags: a few rough edges remain. On balance the feature set — especially the API — justifies the 4 stars for our use case.

Hannah Goldberg

Hannah Goldberg

Dec 2, 2025

Use it every day

Honestly didn't expect to like it this much. The automation is exactly what I needed, and support is responsive. I do wish a few rough edges remain, but I reach for it almost every day now and it just clicks.

Ahmed Saleh

Ahmed Saleh

Dec 2, 2025

Does the job

Pretty happy overall. The integrations just works and it saves real time. but no dealbreakers — I'd recommend it to a friend without hesitating.

AK

Aisha Khan

Nov 17, 2025

Solid for our team

We rolled this out across the team last quarter and support is responsive. The onboarding fits neatly into how we already work, and the core workflow removed a step we used to do by hand. The mobile experience lags, which is the main caveat, but it has held up under daily use.

Fatima Zahra

Fatima Zahra

Nov 1, 2025

Use it every day

Honestly didn't expect to like it this much. The onboarding is exactly what I needed, and it saves real time. I do wish a few rough edges remain, but I reach for it almost every day now and it just clicks.

Domande e risposte

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 Kwesi Boateng · Dec 19, 2025

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 Amina Diallo · Dec 17, 2025

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 Kalinda Reddy · Nov 18, 2025

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 Jasper Vermeer · Nov 16, 2025

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 Yelena Popova · Oct 28, 2025

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