ZepPlatforma za spomin agentov za AI na poslovnem nivoju, zgrajena na grafih konteksta.

Zep je platforma za pomnjenje na ravni podjetja, zasnovana za AI agente, ki se ukvarja s izzivom vzdrževanja in upravljanja spomina agentov prek številnih uporabnikov, poslovnih podatkov in preteklih interakcij. Nudi agentom nenehno se učijočo in se razvijajočo razumevanje njihovega delovnega okolja, s čimer izboljšuje personalizacijo in natančnost interakcij agentov. Srce Zepove arhitekture je njegova lastna Context Graph Engine, ki konstruira in upravlja z "Context Lake" milijonov posameznih kontekstnih grafov. Ti grafi so zgrajeni iz raznolikih virov, vključno s zgodovino klepetov, poslovnimi podatki in interakcijami uporabnikov. Zep te informacije obdela, da ustvari token-efficient, relevanten kontekst za agente z avtomatsko sestavo konteksta. Ključna zmogljivost je njen **temporal context graph**, ki samodejno potegne zastarele dejstva, ko se pojavijo nove informacije, s čimer zagotavlja, da agenti vedno razmišljajo na podlagi najnovejših podatkov. Prejšnja stanja se ohranjajo kot zgodovina, kar agentom omogoča poizvedovanje, kaj je bilo resnično v katerem koli preteklem dnevu. Ta sistem vključuje tudi “Observations”, kjer Zep analizira grafične strukture, da odkriva vzorce, ponovitve in sodne pojavitve v pomnilniku, s čimer agentom zagotavlja globalni vpogled nad preprosto odvisnimi dejstvi. Zep poudarja upravljanje na ravni podjetij, saj nudi funkcije, kot so nadzor dostopa na podlagi atributov, upravljanje ohranjanja podatkov na podlagi politik in popolno sledenje izvorov. Vsako dejstvo v grafu se lahko povrne nazaj do izvornega vira, kar omogoča preverljivost. Platforma je zasnovana za visoko zmogljivost, kar je dokazano z zakasnjenjem povracanja pod 200 ms, tudi pri grafih do 100 milijonov entitet. Zep je zasnovan za brezhibno integracijo; ga lahko dodate k obstoječim okvirjem agentov ali ga uporabljate samostojno, z razpoložljivimi SDK-ji za Python, TypeScript in Go. Namenjen je, da služi kot temeljna plast v podjetniški zgradbi agentov, saj ponuja skalabilno in upravljano rešitev za upravljanje z zapletenim, se razvijajočim spominom agentov.