Zep AI Memory logo

Zep AI MemoryLangetermijngeheugenlaag voor AI-agenten en LLM-apps

4.8 (4)
Daniel NikulshynBeoordeeld door Daniel Nikulshyn·Bijgewerkt juli 2026

Overzicht

Zep AI Memory is een ontwikkelaarsgericht geheugenservice dat AI-agenten persistent, gestructuurd geheugen biedt over gesprekken en sessies heen. Het legt chatgeschiedenis vast, haalt belangrijke feiten eruit en organiseert ze in een kennisgrafiek zodat agenten relevante context op aanvraag kunnen ophalen in plaats van hele geschiedenissen in prompts te proppen. Het platform handelt samenvatting, entiteitsherkenning en semantische zoekopdrachten af achter een eenvoudige API, waardoor teams stateful geheugen kunnen toevoegen aan chatbots, copilots en autonome agenten zonder aangepaste ophaalstructuur te bouwen. Het is ontworpen om mee te schalen met productiewerkbelastingen terwijl promptgroottes en tokenkosten voorspelbaar blijven. Zep integreert met algemene LLM-raamwerken zoals LangChain en LlamaIndex en biedt SDK's voor populaire talen, waardoor het eenvoudig is om het in bestaande agentstacks te integreren.

Belangrijkste functies

  • Langetermijngeheugen voor gesprekken
  • Automatische feit- en entiteitsherkenning
  • Kennisgrafiekopslag
  • Semantische en hybride zoekopdrachten
  • LangChain- en LlamaIndex-integraties
  • SDK's voor meerdere talen

Prijs

Model
Freemium
Beoordeling
4.8 / 5 (4)

Toepassingen

Persistent geheugen voor klantensupportchatbots

Geef supportbots het vermogen om eerdere tickets, voorkeuren en entiteiten over sessies heen te onthouden, zodat gebruikers context niet hoeven te herhalen, waardoor de kwaliteit en continuïteit van de oplossing verbeteren.

Stateful copilots met lagere tokenkosten

Vervang het proppen van volledige chatgeschiedenis in prompts door gerichte semantische ophaalacties uit Zep, waardoor prompts klein en voorspelbaar blijven terwijl relevante langetermijngeschiedenis behouden blijft.

Autonome agenten met gestructuurd ophalen

Maak agents met meerdere stappen mogelijk met behulp van de kennisgrafiek van Zep om feiten, entiteiten en relaties die over uitvoeringen zijn verzameld te onthouden, waardoor coherentere uitvoering van langetermijntaken mogelijk wordt.

LangChain- of LlamaIndex-geheugenbackend

Zep integreren in bestaande LLM-raamwerk pipelines als de geheugenlaag, waardoor feitenuitwinning en hybride zoekopdrachten worden toegevoegd zonder aangepaste ophaalinfrastructuur te bouwen.

Pluspunten & minpunten

Pluspunten

  • Persistent geheugen over sessies heen
  • Vermindert promptgrootte en tokenkosten
  • Kennisgrafiek voor gestructuurd ophalen
  • Werkt met grote LLM-raamwerken
  • Ontwikkelaarsvriendelijke SDK's en API

Minpunten

  • Verlangt technische integratiewerkzaamheden
  • Geschikt voor ontwikkelaars, niet voor eindgebruikers
  • Voegt nog een service toe aan de stapel

Strijdrecord

Over 3 strijden in het Pantheon.

1
1e
1
2e
0
3e

Last 3 battles

Recensies

4.8

Gemiddelde van 4 beoordelingen.

5
3
4
1
3
0
2
0
1
0

Log in om een review te schrijven.

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.

Vragen

Hoe werken credits

Credits worden verbruikt op basis van de grootte van elk Episodie dat je naar Zep stuurt. Episodieën tot 350 byte gebruiken 1 credit; elke extra 350 byte (of een gedeelte daarvan) gebruikt nog een credit. Waar beschikbaar, verbruiken webhook-aanroepen 1/8 van een credit per keer. Flex en Flex Plus toppen je credits automatisch bij wanneer je balans onder de 20% daalt. Flex voegt 10.000 credits ($25) toe; Flex Plus voegt 40.000 credits ($75) toe. Flex-credits lopen na 30 dagen af; Flex Plus-credits lopen na 60 dagen af. Gratisplan-credits lopen niet over.

Asked by Yuki Mori · Mar 1, 2026

Worden we in rekening gebracht voor inlezen of opslaan?

U wordt in rekening gebracht voor het inlezen en verwerken van Episodes. U betaalt niet voor het opslaan van berichten of data.

Asked by Nour Khalil · Feb 17, 2026

Wat is een Episode?

Een Episode is elk afzonderlijk gegevensobject dat je naar Zep stuurt: een chatbericht, een JSON‑payload of een tekstblok. De credite kosten zijn afhankelijk van de Episode‑grootte. Episodes tot 350 bytes gebruiken 1 credit; elke extra 350 bytes (of een deel daarvan) kost een extra credit. Een 640‑byte Episode kost 2 credits; een 1.200‑byte Episode kost 4 credits.

Asked by Sarai Cohen · Feb 18, 2026

Hoe worden de rate limits berekend?

Elke plan‑niveau heeft een basis rate limit, waarbij Free het laagste is. Free‑ en Flex‑Plan‑klanten kunnen lagere rate limits zien, afhankelijk van het service‑gebruik. Enterprise‑plannen hebben een vastgezegde, gegarandeerde rate limit.

Asked by Xander de Vries · Jan 30, 2026

Wat zijn de limieten van het Free-plan?

10.000 credits per maand. Geen carry‑over of automatische oplading. 2 projecten, 5 aangepaste entiteit- en edge‑typen. Variabele rate limits, afhankelijk van de wereldwijde belasting. Lagere prioriteit bij Episode‑verwerking. Functiebeschikbaarheid en service‑niveaus kunnen in de tijd veranderen.

Asked by Fiorella Bianchi · Jan 21, 2026

Stel een vraag

Alternatieven voor Agent Ontwikkeling