Zep AI
Zep AI, Inc. · Chatbot
Zep AI est une plateforme d'ingénierie de contexte qui offre une mémoire persistante aux agents IA en réunissant données métier, documents et conversations dans un graphe de connaissances temporel.
À propos de Zep AI
What Is Zep AI
Zep AI est un service hébergé qui se place entre vos données et le modèle de langage. Vous lui envoyez des conversations, des documents et des enregistrements métier, et il construit un graphe de contexte par utilisateur ou par compte. À chaque appel du modèle, il renvoie un bloc de contexte court issu de ce graphe, pas une pile de données brutes.
Le problème visé, c'est la mémoire qui se périme. Une recherche vectorielle sur d'anciens extraits continue de remonter des faits qui ne sont plus vrais, et l'appel d'outils tire des enregistrements entiers pour lire un seul champ. Zep date chaque fait, le relie à sa source et retire les relations que des données plus récentes contredisent. D'après Zep, cette méthode réduit la consommation de tokens jusqu'à 90 % par rapport à l'appel d'outils.
Les limites sont concrètes. C'est un produit pour développeurs, sans application grand public, donc quelqu'un doit écrire le code d'ingestion et de récupération. La tarification passe par des crédits, et les écritures lourdes dans le graphe en consomment beaucoup plus qu'une simple lecture. Le contexte récupéré n'autorise pas non plus l'agent à agir : votre code valide toujours la sortie et décide quels outils peuvent être appelés.
Getting Started
- Créez un compte sur app.getzep.com et générez une clé d'API.
- Installez le SDK adapté : zep-cloud pour Python, @getzep/zep-cloud pour TypeScript ou le client Go.
- Créez un utilisateur, puis un fil de discussion, et ajoutez les messages avec les données métier liées à cet utilisateur.
- Récupérez un bloc de contexte ou lancez une recherche dans le graphe avant la requête suivante au modèle.
- Si plusieurs agents partagent les mêmes données, définissez des politiques de récupération et surveillez les journaux.
Informations sur le produit
Aperçu des tarifs, des plateformes compatibles et des performances de Zep AI.
Idéal pour
Les utilisateurs, tâches et cas d'usage où cet outil convient le mieux.
Utilisateurs
- Ingénieurs backend et IA
- Équipes support et succès client
- Équipes réglementées en santé et finance
Tâches
- Retenir les préférences d'une session à l'autre
- Répondre aux questions de compte avec des données éparpillées
- Remplacer un pipeline RAG maison
- Vérifier ce que l'agent savait
Cas d'usage
- Une application par abonnement dont les utilisateurs reviennent des semaines plus tard
- Un copilote support intégré à l'outil de tickets
- Un agent d'onboarding ou d'expansion
Fonctionnalités clés
Context Graph
Zep construit un graphe de connaissances temporel avec entités, faits et relations pour chaque utilisateur, compte ou domaine. Les faits portent une date, et les relations anciennes perdent du poids quand des données les contredisent. Cette structure permet de distinguer une adresse actuelle de celle qui a changé l'an dernier.
Agent Memory API
L'API de mémoire pour agents couvre utilisateurs, fils, messages et données métier, avec des SDK Python, TypeScript et Go au-dessus de REST. Vous créez un utilisateur, y rattachez un fil et publiez les messages au fil de l'eau. La récupération renvoie un bloc de contexte calibré pour le prochain prompt, donc le modèle reçoit un historique utile plutôt qu'une transcription entière.
Graph RAG
Graph RAG combine le parcours du graphe et la recherche dans les documents et épisodes liés. Il tient bien face à des données mouvantes, car les faits nouveaux s'accrochent à des entités existantes au lieu d'attendre une réindexation. Les équipes parties d'une recherche vectorielle par extraits migrent souvent ici quand leurs données changent chaque jour.
Context Assembly and Token Savings
L'assemblage de contexte retient les faits dont dépend une tâche, pas tous les enregistrements qui mentionnent l'utilisateur. Zep annonce une baisse de tokens allant jusqu'à 90 % face à l'appel d'outils, visible sur la facture du modèle et sur la longueur des prompts. En contrepartie, la qualité dépend de la propreté de l'ingestion.
Governance and Audit Logs
Les politiques déterminent quel agent peut récupérer quelle partie du contexte, et chaque requête est journalisée. Zep Cloud est certifié SOC 2 Type II et couvert par un accord HIPAA BAA, avec déploiement en VPC ou avec vos propres clés de chiffrement dans l'offre entreprise. Cet ensemble explique pourquoi les acheteurs réglementés le préfèrent à une simple bibliothèque de mémoire.
Integrations and MCP
Au-delà des SDK, Zep fournit webhooks, types d'entités et de relations personnalisés, observations et un Context MCP Server pour des outils comme Claude Code ou Cursor. Le moteur derrière la plateforme, Graphiti, est open source : vous pouvez inspecter la logique de récupération avant de vous engager.
Avantages et inconvénients
Avantages
- Les faits datés empêchent les informations périmées d'atteindre le prompt, là où le RAG vectoriel échoue le plus nettement.
- L'API de mémoire pour agents couvre utilisateurs, fils et documents, ce qui épargne des mois de travail sur le stockage.
- La consommation de tokens chute fortement face à l'appel d'outils, selon Zep, et cela se voit sur la facture du modèle.
- Politiques et journaux d'audit répondent avec des preuves à la question de ce que l'agent a vu lors d'un contrôle.
- Les SDK Python, TypeScript et Go, plus un serveur MCP, couvrent les stacks d'agents courants.
Inconvénients
- C'est une infrastructure pour développeurs : une équipe produit sans appui technique ne peut pas l'utiliser telle quelle.
- La tarification en crédits rend les écritures intensives et les recherches fréquentes plus chères que ne le laisse croire l'abonnement.
- La qualité de récupération suit la conception de l'ingestion. Des noms d'entités approximatifs donnent un graphe brouillon et des réponses faibles.
- Il n'y a ni application ni tableau de bord pour l'utilisateur final, donc chaque écran client reste à construire.
Questions fréquentes
Zep AI apporte mémoire et contexte aux agents IA. Il ingère conversations, documents et données métier, construit un graphe de faits datés et renvoie le contexte dont une tâche a besoin au moment de la requête. On l'utilise surtout pour des assistants qui suivent le même utilisateur sur de nombreuses sessions.
Contenus associés
Découvrez des outils, des compétences et des articles liés à Zep AI.
Alternatives à Zep AI
Knocket
Knocket (Tencent RTC team) · Productivité · Entreprise · ChatbotKnocket est un outil gratuit de chat en direct et de page de contact : vos visiteurs écrivent depuis votre site, votre application ou un lien, et vous répondez depuis Telegram ou une seule boîte de réception.
Agibot
Agibot · Productivité · Assistant d’IA · ChatbotAgibot est un agent IA personnel pour Mac qui continue de travailler après la fermeture de la fenêtre, exécute des routines planifiées et répond depuis Telegram ou Slack avec vos propres clés API.
Melete
Melete · Productivité · Assistant d’IA · ChatbotMelete est un espace de travail IA pour équipes : des agents cherchent, rédigent et agissent dans Slack, Notion, Linear et GitHub, avec une mémoire partagée et des validations humaines.