Best აგენტის განვითარება (2026)

1

LangGraph Studio

ვიზუალური IDE ლანგგრაფის აგენტთა სამუშაო ნაკადების შესაქმნელად, გადამოწმებისთვის და მონახულებისთვის

5.0 (5)

· freemium

სრული მიმოხილვა

LangGraph Studio არის სპეციალიზებული განვითარების გარემო, რომელიც შექმნილია ინჟინერებისთვის, რომლებიც აგებენ აგენტურ აპლიკაციებს LangGraph framework-ზე. იგი უზრუნველყოფს ვიზუალური ინტერფეისს გრაფის სტრუქტურის შესამოწმებლად, შესრულების გზების ტრეკინგისთვის და გასაგებად, როგორ გადაადგილდებიან აგენტები კვანძებს, ინსტრუმენტებს და მდგომარეობებს შორის. ვიზუალიზაციის მიღმა, სტუდიო ინტერაქტიული დებაგინგის ფუნქციები, როგორიცაა მდგომარეობის რედაქტირება, შუა ნაბიჯებიდან გადაკვეთა და გაშვებული აგენტებთან ცოცხალი ურთიერთობა, შემოგთავაზებს. ეს უფრო მარტივად აძლევს საშუალებას დიაგნოსტიკას ლუპების, ინსტრუმენტური გამოძახების შეცდომებისა და მოულოდნელი ბრენჩინგის ქცევის, რომელიც ხშირად გამოჩნდება მრავალნაბიჯიანი LLM სამუშაო ნაკადებში. LangSmith‑ისთან ერთად ინტეგრირება უზრუნველყოფს ტრეკინგსა და დაკვირვების შესაძლებლობებს, რაც გუნდებს ერთიანი გზას აძლევს კომპლექსური აგენტის სისტემების განვითარებისთვის, ტესტირებისთვის და გამეორებისთვის მათი წარმოებაში განთავსებამდე.

• ინტერაქტიული გრაფის ვიზუალიზაცია
• აგენტების გაშვება, ხელახლა გაშვება და ფორთ-გაშვება
• მდგომარეობის შემოწმება და ხელით რედაქტირება
• პროგრამული ჩಾಟ್ ინტერფეისი აგენტების ტესტირებისთვის
• LangSmith ტრესინგის ინტეგრაცია
• ლოკალური და ჰოსტირებული განლაგების ვარიანტები

2

BrainSoup

შექმენით პერსონალიზებული AI აგენტები, რომლებიც ავტომატიზируют ამოცანები და სამუშაო ნაკადები ბუნებრივი ენის მეშვეობით.

5.0 (4)

· freemium

სრული მიმოხილვა

BrainSoup არის პლატფორმა, რომელიც საშუალებას იძლევა შექმნათ და მართოთ პერსონალიზებული AI აგენტები ბუნებრივი ენის მითითებების გამოყენებით. კოდის დაწერის მაგიერ, მომხმარებლები აღწერენ, რაც აგენტი უნდა გააკეთოს, და BrainSoup მოართავს ქვეხელ მოდელებს, ინსტრუმენტებს და ინტეგრაციებს, რათა შესრულდეს საჭირო სამუშაო. აგენტებს მინიჭება სპეციალური როლები, მათ წვდომა მიეცემა ფაილებსა და მონაცემთა წყაროებს, და დაკავშირება გარე სერვისებთან, რათა მართონ განმეორებითი დავალებები, როგორიცაა კვლევა, დოკუმენტის დამუშავება, კომუნიკაცია და სამუშაო ნაკადის ავტომატიზაცია. მრავალი აგენტი თანამშრომლობს, რაც მომხმარებლებს აძლევს საშუალებას შექმნათ მცირე, სპეციალიზებული ასისტენტების გუნდები უფრო რთული პროექტებისთვის. BrainSoup განკუთვნილია პროფესიონალებისთვის, გუნდებისთვის და ძალაუფლებადი მომხმარებლებისთვის, რომლებიც გნებავთ, გაათავისუფლოთ განმეორებითი ცოდნის სამუშაოები და AI‑ის ქცევას მორგოთ, ინფრასტრუქტურას ნულიდან არ ააშენოთ.

• პერსონალიზებული AI აგენტების შემქმნელი
• ბუნებრივი ენის მეშვეობით ამოცანების ინსტრუქციები
• მრავალ აგენტის სამუშაო ნაკადები
• ფაილებისა და მონაცემთა წყაროების ინტეგრაცია
• გამეორებად ამოცანების ავტომატიზაცია
• როლის მიხედვით აგენტების კონფიგურაცია

3

Letta AI

ღია წყაროს პლატფორმა სტატუსული AI აგენტების, გრძელი ხანგრძლივ მეხსიერებისა და მოწინავე გადაწყვეტილების მიღების შესაძლებლობების შექმნისთვის.

5.0 (4)

· freemium

სრული მიმოხილვა

Letta AI არის ღია წყაროს პლატფორმა, რომელიც შექმნილია მდგომარეობის მქონე AI აგენტების შესაქმნელად. ეს აგენტები აღჭურვილია გრძელვადიანი მეხსიერებით და მოწინავე გონების შესაძლებლობებით. პლატფორმა საშუალებას აძლევს დეველოპერებს ააგონ AI აგენტები, რომლებიც შეინახავენ წარსული ინტერაქციების მეხსიერებას, რაც იძლევა უფრო რთულ და კონტექსტზე დაფუძნებულ გადაწყვეტილების მიღების პროცესებს. ეს განსაკუთრებით სასარგებლოა იმ აპლიკაციებისთვის, სადაც აგენტებს საჭიროა დროის გასვლაში გამოცდილებიდან სწავლა და შესაბამისად თავიანთი რეაქციების ადაპტირება. Letta AI მიმართულია დეველოპერებისა და მკვლევარებისთვის, რომელთაც აქვს ინტერესები მოწინავე AI აგენტების შექმნაში სხვადასხვა აპლიკაციებისთვის, საყიდლების მომსახურებისგან უფრო რთულ პრობლემების გადაჭრის ამოცანებამდე. გრძელვადიანი მეხსიერება და მოწინავე გონების უზრუნველყოფით, Letta AI საშუალებას აძლევს AI აგენტების განვითარებას, რომლებიც შეეძლება სხვადასხვა ამოცანებს მოიცავს, უფრო მაღალი თვითონადმი და ინტელექტით.

• სტატუსული AI აგენტები
• გრძელი ხანგრძლივ მეხსიერება
• მოძინავე გადაწყვეტილება

4

Snorkel Flow

სპეციალიზებული დატა ლეიბლინგისა და სამართავი AI ვარსკვლავების პლატფორმა საბაზო მოდელებს სწრაფად განვითარებისთვის.

4.8 (5)

· freemium

სრული მიმოხილვა

Snorkel Flow არის საერთაშორისო პლატფორმა სრულიად პროგრამულ მონაწილეობით მონაცემთა გახშირებისათვის, რომლითაც გუნდები მონაცემების ლეიბლინგს, კურატორირებას და წაკეთებას ახდენენ LLM-ს მოდელების წამყვანი დასაშვებ სტადიამდე, მანიპულირება ფუნქციების შემქმნელი შეცვლის საშუალებით, API-ების შეცვლის ნაცვლად სრულფასოვანი სახელმწიფოებრიობის ხარხოლოდ მანუალური ანოტაციით. სპეციფიკური დომენის დარბაზული წარმოდგენების მიღების საშუალებით, სოცილურად გამხდარი და კვლივ ფუნც. პლატფორმა სუფთუქს უძლიერეს სახელმწიფოში, მოდელის აღმდგენად და მრავალ-მოდელების ანალიზად ერთ ოპერაციულ ტოვარით თავს უ஑ზის, საჭიროებებისთვის მომავალ მოდელებს წელიწდებით სამუშაო გუნდის შუა ეგზერპტებს თავს უბედნიერებს. მას ს როგორც დოკუმენტთა კლასიფიკაციისა და ისინფორმაციის განვითარებისთვის, სამთვრალი კონფიგურირდება აპლიკაციებისთვის ენტერპრაიზე სამთვრალ მოდელების მეტეოდი.

• პროგრამული ლეიბლინგი ლეიბლინგ ფუნქციებით
• ვაშვი ვექსფერვისცირება და ლეიბლების ერთობლოვეობა
• ინტეგრირებული მოდელთა მოდიფიკაცია და შეფასება
• დაშოშმის ალღო მეშვეობით და დონის ჩართვა საშუალებები
• ბაზოვანი მოდელი შეფასების მხარდაჭერა
• SME-ს და დატა მეცნიერთა მუშაობის ინსტრუმენტები

5

NetX

მოდულარული ეკონომიკური ქსელი, რომელიც აერთიანებს ბლოკჩეინ ინფრასტრუქტურას და ხელოვნური ინტელექტის შესაძლებლობებს.

4.8 (5)

· freemium

სრული მიმოხილვა

NetX არის მოდულარული ეკონომიკური ქსელი, რომელიც შექმნილია ბლოკჩეინსა და AI ტექნოლოგიების ერთიანი ჩარჩოში გაერთიანებისთვის. მისი არქიტექტურა საშუალებას აძლევს დეველოპერებსა და ორგანიზაციებს მიერთონ კომპონენტები დესენტრალიზებული ტრანსაქციებისთვის, მონაცემთა მიმოცვლისთვის და AI‑მიმართული მომსახურებებისთვის, რაც მხარს უჭერს მრავალფეროვან გამოყენების შემთხვევებს ციფრულ ეკონომიკებში. პლატფორმის მიზანია შეაერთოს ტრადიციული ბლოკჩეინის ფუნქციონალი მანქანური სწავლების ნაკადებთან, რაც საშუალებას იძლევა tokenized incentives, smart contract automation და AI-powered analytics-ებს იმუშაოს ერთიანი ეკოსისტემაში. ეს მისიას შესაფერისად ხდის გუნდებისთვის, რომლებიც Web3 აპლიკაციების შექმნისას საჭიროებენ ინტელიგენტურ დამუშავებას ან მონაცემებზე დაფუძნებულ გადაწყვეტილებების მიღებას. მოდულარობის ხაზგასმით NetX ცდილობს შემმუშავებლებს მოქნილობა მიაწოდოს, თუ როგორ აწყობს თავიანთ სტეკს, აირჩევთ ბლოკჩეინს, AI-ს და ეკონომიკურ პრიმიტივებს, რომლებიც შეესაბამება მათ პროექტის მოთხოვნებს.

• მოდულარული ქსელის კომპონენტები
• ბლოკჩეინის ინტეგრაციის შრე
• AI სერვისების თავსებადობა
• ჭკვიანი კონტრაქტების მხარდაჭერა
• ტოკენიზებული ეკონომიკური პრიმიტივები
• პროგრამისტებისთვის მორგებული ხელსაწყოები

6

Theoriq AI

გაცენტრალიზებული პროტოკოლი რომლის საშუალებით მთელი ქვის სისტემის მრავალკომპონენტური აითმანის სისტემები შექმნა და სათბად განათხოვებს

4.8 (5)

· freemium

სრული მიმოხილვა

Theoriq AI არის ბლოკჩეინი-ბაზირებული პროტოკოლი, რომელიც უზრდად აქორდინატორებ აი-აგენტთა ქსელებს ფედერალურ და სამართლიან წესში კოორდინაციას უშვებს. დეცენტრალიზებული ინფრასტრუქტურის გარდა მრავალ-აგენტთა ორკესტრაციას, იგი პროგრამისტებს ხელსიართებულად სხვადასხვა აგენტების კოლექტივების შექმნას საჩივარო დავების შექმნაზე. ზედევნის პროტოკოლი შინახეულ შეთავაზებებში აქცენტი ბიზნეს ლოჯისტიკის ზრდის გასაღებად სამხრეთ კორეის მაღალგანვითარებულ ტექნოლოგიურ ინსტრუმენტების წარმოების ხელშეწყობაში მოვარეშ ხონი სამუშაო დავალებათა გარე წუთში გაადვილდება მას შემდეგ სოლოტ ინ გაზ 2027-აკე ვარდნის თქმას ხომია მარტოვი დრაკო საჯარო შრომის შინა შოთა თით ერთთან მოიგრო. პროტოკოლი ზრდისთვის შინახეულ გვერდი უზრუნველყოფს ზეგაზრული საკანონი, რეპუტაციის ზედაზედა გაფიცინები და ინსენტივ მექანიზმები, როგორი აგენტების უნარ-ჩვევები, პერფორმენსიები და წილადები შეიძლება დასახეც და წახეც. ამ წახის საბაბი ვითარება გაუქც შინახეულ ზრდულ ეკოსისტემების შექმნა, სადა რომელთა მეშვეობით ხელსაყრელ მემარჯვენე განც რის ანთ მე-აჯკე აგენტები შეიძლება გამოვლინდ, შვე஑ენ და სავალენ. Theoriq მიმართულია კონსტრუქტორებისთვის, ვინც კრიპტო და AI-ს კვეთაში მუშაობენ, მათ შორის ჯგუფებს, რომლებიც ავტონომიურ DeFi სტრატეგიებს, კვლევის აიას, და სხვა აგენტ-მივადობის აპლიკაციათათვის ინფორმაციის სიმცირედ ტრუსტით ორგანიზება გადაწყვეტი.

• მრავალკომპონებიანი სისტემების ორკესტრაციის ფრამურკი
• გაცენტრალიზებული ნახევრად ცნობიერებათა რეგისტრი და აღმოჩენის სისტემა
• კოდექსზე თანაფარდობის შეფასებისთვის სისტემა
• ტოკენებზე დაფუძნებული ნახევრად ცნობიერებათა დაქვემდებარების შემოსავალები
• ჯგუფობრივი გადაწყვეტების მდებარების საქსადური მექანიზმები
• ვებ-ზონის ნახევრად ცნობიერებათა სისტემის სისტემა

7

Botpress

AI აგენტებისა და ჩატბოტების შექმნის, განლაგების და მართვისთვის სრულფასოვანი პლატფორმა

4.8 (5)

· freemium

სრული მიმოხილვა

Botpress არის განვითარების პლატფორმა, რომელიც კონვერსაციური AI აგენტების შექმნას ეხმარება, რომლებიც დიდი ენის მოდელებზე (LLM) დაფუძნებულია. ის უზრუნველყოფს ვიზუალურ ნაკადის შემქმნელს, SDK‑ს და პოპულარულ შეტყობინებების არხებთან ინტეგრაციას, რაც გუნდებს საშუალებას აძლევს აგენტები შექმნან, რომლებიც შეძლებენ ბუნებრივი საუბარს, API‑ს ზარის გაკეთებას და მრავალეტაპიან დავალებების შესრულებას. პლატფორმა აერთიანებს low-code ინსტრუმენტებს უფრო ღრმა მორგების შესაძლებლობებთან, რაც საშუალებას იძლევა როგორც არატექნიკურ მომხმარებლებს, ასევე დეველოპერებს, ერთ პროექტზე თანამშრომლობის. ფუნქციები, როგორიცაა ცოდნის ბაზები, ანალიზი და ადამიანის გადაცემა, მას შესაფერისს ხდის წარმოების შემთხვევებში, როგორიცაა მომხმარებელთა მხარდაჭერა, ლიდ-გენერაცია და შიდა ავტომატიზაცია. Botpress უზრუნველყოფს უფასო დონეს ექსპერიმენტაციისთვის, გადახდილი გეგმები, რომლებიც გამოყენებაზე დამოკიდებულია, და ღია წყაროს კომუნალური რედაქცია თვითჰოსტინგის განლაგებებისთვის.

• გათრევის და გადატანის კონვერსაციის ნაკადის რედაქტორი
• LLM‑ის მხარდაჭერით აგენტები, რომლებიც იყენებენ ხელსაწყოებს
• ინფორმაციის ბაზის მიღება დოკუმენტებიდან და URL‑ებიდან
• მრავალარხიანი განლაგება (ვებ, WhatsApp, Slack და ა.შ.)
• ანალიზი და კონვერსაციის მონიტორინგი
• ადამიანის გადაგზავნა და გუნდური თანამშრომლობა

8

LangSmith

LLM‑ის აპლიკაციებისთვის გადახედვის, შეფასების და გამართვის პლატფორმა LangChain‑ის გუნდისგან

4.8 (5)

· freemium

სრული მიმოხილვა

LangSmith არის დეველოპერებისთვის განკუთვნილი პლატფორმა, რომელიც შეიქმნა LangChain‑ის უკანაბოლოს გუნდმა, რათა დაეხმაროს გუნდებს ტრეკინგის, ტესტირების, შეფასების და მონიტორინგის პროცესში, რომელიც დიდ ენის მოდელებზე დაფუძნებულ აპლიკაციებს ააქვს. მიუხედავად იმისა, რომ ის მჭიდრო ინტეგრაციას ახდენს LangChain‑სა და LangGraph‑ს ჩარჩოებთან, იგი framework‑agnosticია და შეუძლია instrument‑ით ნებისმიერ LLM აპლიკაციას მისი SDKs და APIs‑ით. მისი ძირითადი მიზანი LLM‑ზე დაფუძნებული სისტემების ჩაშენებული არაპროგნოზირებადი ქცევის გადაჭრაა, სადაც შედეგები non‑deterministic არიან და შეცდომები შეიძლება იყოს ნაზარი, დეველოპერებს კი მისცემს ვიზიბილობას, თუ მათი chains, agents და prompts რეალურად აკეთებენ runtime‑ზე. პლატფორმა კონცენტრირებულია ტრეკინგზე: თითოეული აპლიკაციის გაშვება ქმნის დეტალურ, ნესტირებულ ტრეკს, რომელიც აჩვენებს ყველა ნაბიჯს, მათ შორის გაგზავნილი პრომპტები, მოდელის პასუხები, ტოკენის მოხმარება, ლატენცია, ინსტრუმენტის გამოძახებები და შუაგულის გამოტანებები. ეს აჭანს რთული მრავალნაბიჯიანი აგენტები და საძიებო-გაფართოებული გენერაციის ნაკადების შეცდომების გადაჭრის პროცესს, სადაც ცუდ პასუხის წყარო შეიძლება დამალული იყოს რამდენიმე ფენის შიგნით. დეველოპერები შეუძლიათ ინდივიდუალური ტრეკების შემოწმება, გაფილტვრა და ძებნა გაშვების მასშტაბით, ასევე დეტალურად შესწავლა თითოეული კვანძის შეყვანა და გამოტანილი მონაცემები. LangSmith ასევე უზრუნველყოფს შეფასების ხელსაწყოებს აპლიკაციის ხარისხის გაზომვისთვის. გუნდებს შეუძლიათ წარმოადგენენ მონაცემთა ნაკრები წარმოების ტრეკებიდან ან შერჩეულ მაგალითებიდან, გაუშვიან მათ აპლიკაციას ამ ნაკრებზე, და შეაფასონ შედეგები built‑in evaluators, custom code‑based checks, ან LLM‑as‑judge მიდგომების გამოყენებით. ეს მხარს უჭერს regression testing-ს, როდესაც prompts ან models შეიცვლიან, და დაეხმარება რაოდენობრივად განსაზღვრაში, արդյոք ცვლილებები რეალურად გაუმჯობესებს შედეგებს, არამედ მხოლოდ ინტუიციაზე ეყრდნობიან. პროდაქციაში გამოყენებისთვის, იგი უზრუნველყოფს მონიტორინგის დაფებს, რომლებიც ტრეკავს მეტრიკებს, როგორიცაა ლატენსია, ღირებულება, შეცდომის მაჩვენებლები და დროის განმავლობაში მიღებული უკუკავშირები, და საშუალებას გაძლევთ შეგროვოთ ადამიანური უკუკავშირები და მომხმარებლის ანოტაციები. პრომპტების მენეჯმენტის და თამაშის კომპონენტი საშუალებას აძლევს გუნდებს პრომპტებზე იტერირება და მათი ვერსიების შექმნა, და მოდელების გამოსავალი გვერდ-გვერდად შედარება. LangSmith ძირითადად განკუთვნილია დეველოპერებისა და გუნდებისთვის, რომლებიც LLM‑ის ფუნქციები აწარმოებს და საჭიროებენ ad hoc print‑statement‑ის დებაგინგის მიღმა გადადგვაში სისტემატურ მონიტორინგსა და შეფასებაში. მისი ძირითადი უპირატესობა LangChain ეკოსისტემასთან ღრმა ინტეგრაციაშია და ერთიანი სამუშაო ნაკადის შეთავსებაში, რომელიც აკავშირებს ტრეკირებას, მონაცემთა ნაკრებს და შეფასებას. სამართლიანი კონტროლები მოიცავს იმ ფაქტს, რომ მდიდარი გამოცდილება მოითხოვს LangChain/LangGraph სამყაროში კომფორტულ ყოფნას, LLM‑ზე დაფუძნებული შეფასება თავისთავად არ სრულყოფილია და საჭიროებს ყურადღებით დიზაინს, და ის არის მასპინძელი კომერციული პროდუქტი, რომელიც ფასებს იყენებს გამოყენების მიხედვით, მიუხედავად იმისა, რომ ზოგიერთ გეგმას თვითჰოსტინგის ვარიანტები ხელმისაწვდომია. იგი კონკურირებს სხვა LLM‑ს მონიტორინგის ინსტრუმენტებს, როგორიცაა Langfuse, Helicone, Arize Phoenix და Weights & Biases Weave.

• ტრეკინგის გაშვება ნაბიჯ-ნაბიჯ შემოტანებით, გამოტანებით და ტოკენების გამოყენებით
• მონაცემთა ბაზის შექმნა და ავტომატური შეფასება
• შენიშნული, კოდის-დაფუძნებული და LLM-as-judge შეფასებები
• პროდუქციის მონიტორინგის დაფები
• ხალხის უკუკავშირი და ანოტაციის შეგროვება
• პრომპტ‑ის მენეჯმენტი, ვერსიირება და თამაშის სივრცე

9

Gretel AI

სინტეტიკური მონაცემების პლატფორმა, რომელიც ქმნის კონფიდენციალურობის მოთხოვნებზე უსაფრთხო, AI-სთვის მზად dataset-ებს, jotka რეალურ სამყარო მონაცემებს ჰგავს.

4.8 (4)

· freemium

სრული მიმოხილვა

Gretel AI არის დეველოპერებზე ორიენტირებული პლატფორმა, რომელიც ქმნის სინთეტურ მონაცემებს, რაც სტატისტიკური სახით ჰგავს რეალურ მონაცემთა ნაკრებს, არამჟღავნებულ სენსიტიურ ინფორმაციას. გუნდები იყენებენ მას AI და ანალიტიკური პროექტების განტოლებისთვის, როდესაც პროდუქციის მონაცემებზე წვდომა შეზღუდულია პრივატულობის, შესაბამისობის ან ხელმისაწვდომობის შეზღუდვების მიერ. პლატფორმა აძლევს API‑ებს, SDK‑ებს და წინასწარ-შემუშავებული მოდელებს ცხრილური, ტექსტური და დროითი სერიის მონაცემების გენერირებისთვის, ასევე ხელსაწყოებს ხარისხის და კონფიდენციალურობის რისკის შეფასებისთვის. იგი მხარდაჭერას იძლევა ფართოდ გავრცელებულ გამოყენებებს, როგორიცაა მოქნილი ინტელექტის მოდელ들의 ტრენინგი, ნაკლებად წარმომადგენლობითი კლასების გაფართობა, მონაცემების გუნდებს შორის გაზიარება, და სಾಫტვერის ტესტირება რეალურ, თუმცა ხელოვნურ ჩანაწერებით.

• გენერაციული მოდელები სინტეტიკური ცხრილური და ტექსტის მონაცემებისთვის
• დიფერენციალური კონფიდენციალურობის და PII-ის წაშლის კონტროლები
• ხარისხის, სიზუსტის და კონფიდენციალურობის შეფასების ანგარიშები
• Python SDK და REST API ინტეგრაცია
• წინასწარ ტრენირებული მოდელები და კონფიგურირებად შაბლონები
• კლაუდის და თვითჰოსტირებული განთავსების არჩევანი

10

Zep AI Memory

ხანგრძლივი მეხსიერების ფენა AI აგენტებისა და LLM აპლიკაციებისთვის

4.8 (4)

· freemium

სრული მიმოხილვა

Zep AI Memory არის დეველოპერებზე ორიენტირებული მეხსიერების სერვისი, რომელიც AI აგენტებს საშუალებას აძლევს შეინარჩუნოს მუდმივი, სტრუქტურირებული გახსენება საუბარისა და სესიების განმავლობაში. იგი იღებს ჩატის ისტორიას, გამოყოფს მთავარ ფაქტებს და აწყობს ისინი ცოდნის გრაფში, რათა აგენტებს შეძლონ მოიპოვონ რელევანტური კონტექსტი მოთხოვნის შესაბამისად, პრომპტებში მთელი ისტორიის შევსების ნაცვლად. პლატფორმა ახდენს რეზიუმების, ენტიტეტების ექსტრაქციასა და სემანტიკურ ძიებას მარტივი API-ს უკან, რაც გუნდებს საშუალებას აძლევს ჩატბოტებში, კოპილოტებში და ავტონომიურ აგენტებში დამახსოვრების შესაძლებლობა დაამატონ ინფრასტრუქტურის გარეშე. ის შექმნილია იმისთვის, რომ გაიზარდოს წარმოების ტვირთებთან ერთად და შენახვის ზომები და ტოკენების ღირებულება მუდმივი დარჩეს. Zep ინტეგრირდება ჩვეულ ლინგვისტური მოდელების ფრეიმვორკებთან, როგორებიცაა LangChain და LlamaIndex და საკვშირების შესახებ SDK-ებს პოპულარულ ენებზე, რაც ადვილად შეუძლია არსებულ აგენტის სტეკში ჩაშვება.

• ხანგრძლივი კონვერსაციული მეხსიერება
• ავტომატული ფაქტებისა და ენტიტეტების გამოთვლა
• ცოდნის გრაფიკის შენახვა
• სემანტიკური და ჰიბრიდული ძიება
• LangChain და LlamaIndex ინტეგრაციები
• მულტი-ენოვანი SDK-ები