Is Zep SOC 2 Type II certified?

Yes. Zep is SOC 2 Type II certified. Review controls and live compliance status on the Trust Center (https://trust.getzep.com).

Can Zep sign a HIPAA BAA?

Yes. HIPAA BAAs are available with the Enterprise plan.

We're an EU company. Will you sign a DPA?

Yes. Zep signs Data Processing Agreements with EU customers and customers with EU presence.

Zep AI MemoryCamada de memória de longo prazo para agentes de IA e aplicativos LLM

4.8 (4)

Avaliado por Daniel Nikulshyn·Atualizado julho de 2026

Developer Tools API Memory Knowledge Graph LLM Infrastructure SDK Semantic Search

Visão geral

Zep AI Memory é um serviço de memória focado em desenvolvedores que dá aos agentes de IA uma lembrança persistente e estruturada ao longo de conversas e sessões. Ele captura o histórico de bate-papo, extrai fatos importantes e os organiza em um grafo de conhecimento para que os agentes possam recuperar o contexto relevante sob demanda, em vez de enfiar históricos inteiros em prompts. A plataforma lida com a sumarização, extração de entidades e busca semântica por trás de uma API simples, permitindo que as equipes adicionem memória com estado aos chatbots, copilotos e agentes autônomos sem construir infraestrutura de recuperação personalizada. Ele é projetado para escalar com cargas de trabalho de produção enquanto mantém os tamanhos de prompt e os custos de token previsíveis. O Zep se integra a estruturas LLM comuns, como LangChain e LlamaIndex, e fornece SDKs para linguagens populares, tornando fácil incorporá-lo em stacks de agentes existentes.

Funcionalidades principais

Memória conversacional de longo prazo
Extração automática de fatos e entidades
Armazenamento de grafo de conhecimento
Busca semântica e híbrida
Integrações LangChain e LlamaIndex
SDKs multilíngues

Preços

Modelo: Freemium
Categoria: Desenvolvimento de Agentes
Avaliação: 4.8 / 5 (4)

Casos de uso

Memória persistente para chatbots de suporte ao cliente

Dê aos bots de suporte a lembrança de tickets passados, preferências e entidades ao longo de sessões para que os usuários não precisem repetir o contexto, melhorando a qualidade e a continuidade da resolução.

Copilotos com estado e custos de token reduzidos

Substitua o preenchimento de prompt com histórico de bate-papo completo por recuperação semântica direcionada do Zep, mantendo os prompts pequenos e previsíveis enquanto preserva o contexto de longo prazo relevante.

Agentes autônomos com lembrança estruturada

Poder agentes multi-etapas usando o grafo de conhecimento do Zep para lembrar fatos, entidades e relações coletadas ao longo de execuções, permitindo execução de tarefas de horizonte mais coerente.

Back-end de memória LangChain ou LlamaIndex

Incorpora o Zep em pipelines de estrutura LLM existentes como a camada de memória, adicionando extração de fatos e busca híbrida sem construir infraestrutura de recuperação personalizada.

Prós e contras

Prós

Memória persistente entre sessões
Reduz o tamanho do prompt e os custos de token
Grafo de conhecimento para lembrança estruturada
Funciona com principais estruturas LLM
SDKs e API amigáveis para desenvolvedores

Contras

Requer trabalho de integração de engenharia
Orientado para desenvolvedores, não para usuários finais
Adiciona outro serviço à pilha

Histórico de batalhas

Em 3 batalhas no Panteão.

1.º

2.º

3.º

Last 3 battles

Avaliações

4.8

Média de 4 avaliações.

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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

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.

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.

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.

Perguntas e respostas

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 Yuki Mori · Mar 1, 2026

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 Nour Khalil · Feb 17, 2026

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 Sarai Cohen · Feb 18, 2026

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 Xander de Vries · Jan 30, 2026

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 Fiorella Bianchi · Jan 21, 2026