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Zep AI MemoryAI 에이전트와 LLM 앱에 대한 장기 기억 계층

4.8 (4)
Daniel Nikulshyn리뷰어 Daniel Nikulshyn·업데이트됨 2026년 7월

개요

Zep AI Memory는 개발자 중심의 메모리 서비스로 AI 요정들이 대화와 세션을跨越하는 지속적인 구조화된 회상력을 제공합니다. 이 서비스는 대화 기록을 캡처하고 유용한 정보를 키워드별로 추출한 후 그들을 지식그래프로 구성하여 요정들이 원하는 경우에 관련된 맥락을 검색할 수 있도록합니다. 대화 기록의 전체 내용을 프롬프트에 집어넣기 대신, 플랫폼은-summarization, entity extraction 및 semantic search-를 간단한 API 뒷받침하도록 한다. thus, 팀은 수동적인 데이터 추출 인프라 구축 없이도 챗봇, 코하반, 자율적 에이전트 에 상태를 기억시킨다. 프로덕션 워크로드에 따라 대규모로 SCALE되며, 사용자 입력의 크기와 토큰 비용은 예측할 수 있다 Zep AI Memory는 LangChain 및 LlamaIndex와 같은 일반적인 LLM 프레임워크와 통합하고, 인기 언어에 대한 SDK를 제공하여 기존 에이전트 스택 내에서 단순하게 내장될 수 있는 솔루션을 제공합니다.

주요 기능

  • 장기 대화 기록 메모리
  • 자동으로 사실 및 개체 추출
  • 지식 그래프 저장소
  • 논리적 및 гиб리드 검색
  • LangChain와 LlamaIndex 통합
  • 다중 언어 SDK
  • API

가격

모델
Freemium
평점
4.8 / 5 (4)

사용 사례

과거 티켓,.preference 및 엔터티를 세션 간에 메모리화하여 사용자가 다시 컨텍스트 재입력하지 않도록하는 고객 지원봇에 대한 지속적인 메모리

토큰 비용과 관련된 대화 내역을 넣지 말고, 대상적인 논리적 검색을 Zep으로, 관련 장기적 컨텍스트를 보유하며 prompt는 작고 예측 가능한 stateful 코파일럿과

Zep가 수집한 항목, 엔터티 및 관계를 기억하기 위해 사용하십시오. 장기 시점에 더욱 일관된 task 실행을 통해

Zep는 LLM 프레임워크 파이프 라인으로 쉽게 대체하는 LangChain 또는 LlamaIndex 메모리 백엔드로 사용할 수 있습니다.

장단점

장점

  • 세션 간 지속적인 메모리
  • Prompt 사이즈 및 토큰 비용 줄임
  • 구조화된 재검색을 위한 지식 그래프
  • 주요 LLM 프레임 워크와 호환
  • 개발자 친화적인 SDK 및 API

단점

  • 공학적 통합 работе 필요
  • 개발자에게 geared, 사용자에게 geared하지 않아
  • 스택에 추가 서비스

대결 기록

Pantheon에서 3회 대결.

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3위

Last 3 battles

리뷰

4.8

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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.

Q&A

Zep AI Memory는 어떻게 크레딧을 사용하나요?

크레딧은 Zep AI Memory로 전송하는 각 에피소드의 크기에 따라 소비됩니다. 에피소드가 350바이트 이하는 1개 크레딧을 필요로 하며, 각 추가 350바이트 (전체분포)가 다른 1개의 크레딧을 필요로합니다. 지원되는 경우, 웹후크 호출은 각 1/8의 크레딧을 소비합니다. Flex와 Flex Plus는 크레딧이 20% 미만으로 떨어질 때마다 자동으로 충전합니다. Flex는 10,000 크레딧(달러 25)를 추가로 제공하며 Flex Plus는 40,000 크레딧(달러 75)를 추가로 제공합니다. Flex 크레딧은 30일 동안, Flex Plus 크레딧은 60일 동안 roll over됩니다. 프리 플랜 크레딧은 roll over되지 않습니다.

Asked by Yuki Mori · Mar 1, 2026

ingestion or storage에 대하여요. 비용 지불은 어떻게 되나요?

Episode의 ingestion 및 처리에 대해서만 비용이 청구됩니다. 메시지나 데이터의 저장에는 비용이 청구되지 않습니다.

Asked by Nour Khalil · Feb 17, 2026

Episode란 무엇인가요?

Episode는 Zep에 보낸 데이터 항목에 해당하는 것을 뜻합니다. - 예시로 - chat message, JSON의 데이터, block의 텍스트. Credit Cost는 Episode의 크기에 따라 계산됩니다. 350byte 이내의 episode은 1개의 credit를 사용하고, 350byte의 추가 항목 (또는 그 이상)은 350byte의 추가 항목에 따라 1개의 credit를 사용합니다. 640byte의 episode은 2개의 credit를 사용하고, 1200byte의 episode은 4개의 credit를 사용합니다.

Asked by Sarai Cohen · Feb 18, 2026

Rate limits 계산 방식은 어떻게 되나요?

각 플랜 Tier에는 기본적인 rate limit가 있으며 가장 낮은 것은 무료입니다. FREE 및 Flex Plan 사용자는 서비스 사용에 따라_rate limits를 낮게 볼지도 모릅니다. Enterprise plan은 할당, 보장 rate limits를 가지게 됩니다.

Asked by Xander de Vries · Jan 30, 2026

자유 플랜 Limits를 알고 싶습니다.

1개월 10,000개 카운트, 롤오버 없음, 자동 채화없음. ·2 프로젝트, 5 custom entity & edge types. ·서비스 사용에 따라 변수한 제한. ·Episode처리 우선 순위 낮게 함. ·타임에 따라 특성 제공 및 서비스 레벨이 변경될 수 있 습니 다.

Asked by Fiorella Bianchi · Jan 21, 2026

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