Zep AI
Zep AI, Inc. · Chatbot
Zep AI ist eine Context-Engineering-Plattform, die KI-Agenten ein dauerhaftes Gedächtnis gibt und Geschäftsdaten, Dokumente und Gespräche in einem temporalen Wissensgraphen zusammenführt.
Über Zep AI
What Is Zep AI
Zep AI ist ein Cloud-Dienst zwischen Ihren Daten und dem Sprachmodell. Sie schicken Gespräche, Dokumente und Geschäftsdatensätze hinein, und der Dienst baut für jeden Nutzer oder jedes Konto einen Kontextgraphen. Bei jedem Modellaufruf kommt ein kurzer Kontextblock zurück, der aus diesem Graphen stammt, kein Stapel roher Datensätze.
Das Ziel ist veraltetes Gedächtnis. Eine Vektorsuche über alte Textabschnitte liefert weiterhin Fakten, die längst nicht mehr stimmen, und Tool-Aufrufe ziehen ganze Datensätze heran, nur um ein Feld zu lesen. Zep versieht jeden Fakt mit einem Datum, verlinkt ihn zur Quelle und zieht Kanten zurück, die neuere Daten widerlegen. Laut Zep senkt dieser Ansatz den Tokenverbrauch um bis zu 90 Prozent gegenüber Tool-Aufrufen. Das KI-Agenten-Gedächtnis bleibt dadurch aktuell, statt alte Antworten zu wiederholen.
Die Grenzen sind praktisch. Das Produkt richtet sich an Entwickler, es gibt keine Endnutzer-App, also muss jemand den Code für Ingestion und Abruf schreiben. Abgerechnet wird in Credits, und schwere Schreibvorgänge in den Graphen zehren deutlich mehr als eine einfache Abfrage. Der abgerufene Kontext berechtigt den Agenten außerdem nicht zum Handeln. Ihr Code prüft weiterhin die Ausgabe und entscheidet, welche Tools aufgerufen werden dürfen.
Getting Started
- Legen Sie ein Konto auf app.getzep.com an und erzeugen Sie einen API-Schlüssel.
- Installieren Sie das SDK für Ihren Stack: zep-cloud für Python, @getzep/zep-cloud für TypeScript oder den Go-Client.
- Erstellen Sie einen Nutzer, danach einen Thread, und fügen Sie Nachrichten samt der zugehörigen Geschäftsdaten hinzu.
- Rufen Sie einen Kontextblock ab oder starten Sie eine Graphsuche, bevor die nächste Anfrage ans Modell geht.
- Wenn mehrere Agenten dieselben Daten nutzen, legen Sie Abrufrichtlinien fest und prüfen Sie die Protokolle.
Produktinformationen
Ein kurzer Überblick über Preise, unterstützte Plattformen und die Leistung von Zep AI.
Am besten für
Die Nutzer, Aufgaben und Szenarien, für die dieses Tool am besten passt.
Nutzer
- Backend- und KI-Entwickler
- Support- und Customer-Success-Teams
- Regulierte Teams in Gesundheit und Finanzen
Aufgaben
- Präferenzen über Sitzungen hinweg merken
- Kontofragen aus verstreuten Systemen beantworten
- Eine selbstgebaute RAG-Pipeline ersetzen
- Prüfen, was ein Agent wusste
Szenarien
- Eine Abo-App, deren Nutzer Wochen später zurückkommen
- Ein Support-Copilot im Ticketsystem
- Ein Onboarding- oder Expansionsagent
Wichtigste Funktionen
Context Graph
Zep baut einen temporalen Wissensgraphen aus Entitäten, Fakten und Beziehungen für jeden Nutzer, jedes Konto oder jede Domäne. Fakten tragen ein Datum, und ältere Kanten verlieren an Gewicht, wenn neue Daten sie widerlegen. Diese Struktur erlaubt es, eine aktuelle Adresse von einer zu unterscheiden, die sich im Vorjahr geändert hat. Ein temporaler Wissensgraph ist der Kern des Produkts. Der temporale Wissensgraph ist der Kern des Produkts.
Agent Memory API
Die Agent-Memory-API deckt Nutzer, Threads, Nachrichten und Geschäftsdaten ab, mit SDKs für Python, TypeScript und Go über REST. Sie legen einen Nutzer an, hängen einen Thread daran und schicken Nachrichten, sobald sie entstehen. Der Abruf liefert einen Kontextblock in Prompt-Größe, sodass das Modell brauchbare Historie bekommt statt eines kompletten Transkripts.
Graph RAG
Graph RAG verbindet Graphdurchlauf mit Suche in verknüpften Dokumenten und Episoden. Es kommt mit beweglichen Daten zurecht, weil neue Fakten an bestehende Entitäten andocken, statt auf eine Neuindizierung zu warten. Teams, die mit Vektorsuche über Textabschnitte gestartet sind, wechseln meist hierher, sobald sich ihre Daten täglich ändern.
Context Assembly and Token Savings
Die Kontextmontage wählt die Fakten aus, von denen eine Aufgabe abhängt, nicht jeden Datensatz, in dem der Nutzer vorkommt. Zep meldet bis zu 90 Prozent weniger Tokens gegenüber Tool-Aufrufen, was sich in der Modellrechnung und in kürzeren Prompts zeigt. Der Haken: die Qualität hängt davon ab, wie sauber Sie Daten einspeisen.
Governance and Audit Logs
Richtlinien legen fest, welcher Agent welchen Kontext abrufen darf, und jede Anfrage wird protokolliert. Zep Cloud ist SOC 2 Type II zertifiziert und unter HIPAA-BAA nutzbar, mit Betrieb in einer VPC oder mit eigenen Schlüsseln zu Enterprise-Konditionen. Genau diese Kombination führt dazu, dass regulierte Käufer Zep einer reinen Memory-Bibliothek vorziehen.
Integrations and MCP
Neben den SDKs bietet Zep Webhooks, eigene Entitäts- und Kantentypen, Observations und einen Context MCP Server für Werkzeuge wie Claude Code oder Cursor. Die Engine hinter der Plattform, Graphiti, ist Open Source, sodass Sie die Abruflogik prüfen können, bevor Sie sich binden.
Vor- und Nachteile
Vorteile
- Datierte Fakten halten veraltete Informationen aus dem Prompt, und genau dort scheitert Vektor-RAG am häufigsten.
- Die Agent-Memory-API deckt Nutzer, Threads und Dokumente ab und spart damit Monate an Speicherarbeit.
- Der Tokenverbrauch sinkt laut Zep deutlich gegenüber Tool-Aufrufen, was direkt in den Modellkosten sichtbar wird.
- Richtlinien und Audit-Protokolle beantworten mit Belegen, welchen Kontext ein Agent in einer Prüfung gesehen hat.
- SDKs für Python, TypeScript und Go plus ein MCP-Server decken die üblichen Agent-Stacks ab.
Nachteile
- Es ist Entwicklerinfrastruktur, ein Produktteam ohne technische Unterstützung kann es nicht direkt einsetzen.
- Die Credit-Abrechnung macht schwere Graphschreibvorgänge und häufige Suchen teurer, als der Tarif vermuten lässt.
- Die Abrufqualität folgt dem Design der Ingestion. Unsaubere Entitätsnamen ergeben einen wirren Graphen und schwache Antworten.
- Es gibt keine App und kein Dashboard für Endnutzer, jede kundenseitige Oberfläche bleibt Ihre eigene Arbeit.
Häufige Fragen
Zep AI gibt KI-Agenten Gedächtnis und Kontext. Der Dienst nimmt Gespräche, Dokumente und Geschäftsdatensätze auf, baut einen Graphen datierter Fakten und liefert zum Anfragezeitpunkt den Kontext, den eine Aufgabe braucht. Meist läuft das in Assistenten, die denselben Nutzer über viele Sitzungen begleiten.
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