Zep AI
Zep AI, Inc. · チャットボット
Zep AIは、業務データ・文書・会話を時間軸付きナレッジグラフにまとめ、AIエージェントのメモリとして長期記憶と必要なコンテキストを渡すコンテキストエンジニアリング基盤だ。
Zep AI について
What Is Zep AI
Zep AIは、自社データと言語モデルの間に挟まるクラウドサービスだ。会話、文書、業務レコードを送り込むと、ユーザーごと、あるいはアカウントごとにコンテキストグラフを組み立てる。モデル呼び出しのたびに返るのは、そのグラフから作った短いコンテキストブロックであって、生レコードの山ではない。
狙いは記憶の賞味期限だ。古い断片に対するベクトル検索は、もう正しくない事実を平気で返す。ツール呼び出しは1つの項目を読むためにレコード全体を引き抜く。Zepは事実ごとに日付を付け、出典に結びつけ、新しいデータと矛盾する関係を引退させる。Zepの説明では、この方式でツール呼び出しに比べてトークン消費を最大90%削れる。
制約は実務的だ。開発者向け製品でコンシューマー向けアプリはなく、取り込みと取得のコードは自分で書く。料金はクレジット制で、グラフへの書き込みが多いほど単純な検索より速く減る。取得したコンテキストはエージェントに行動を許可するものでもない。出力の検証とツール呼び出しの可否は自前のコードが握る。
Getting Started
- app.getzep.comでアカウントを作り、APIキーを発行する。
- 環境に合うSDKを入れる。Pythonならzep-cloud、TypeScriptなら@getzep/zep-cloud、Goクライアントもある。
- ユーザーを作成し、スレッドを紐づけて、メッセージと業務データを書き込む。
- 次のモデル呼び出しの前に、コンテキストブロックを取得するかグラフ検索を実行する。
- 複数のエージェントが同じデータを使うなら、取得ポリシーを決めてログを確認する。
AIツール情報
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こんな人におすすめ
このツールが最も力を発揮するユーザー、タスク、シーン。
ユーザー
- バックエンド／AIエンジニア：エージェントメモリAPIがユーザー、スレッド、事実を扱うので、保存層と検索層を一から作らずに済む。
- サポート／カスタマーサクセス：アカウント履歴、未解決チケット、過去の約束を1つの回答にまとめられる。顧客に同じ説明を繰り返させない。
- 医療・金融の統制部門：SOC 2 Type IIとHIPAA BAAがあるため、生の会話ログでは通らない審査もAIコンテキストレイヤーなら説明できる。Enterprise契約が前提だ。
タスク
- セッションをまたいで好みを覚える：嗜好、特性、制約がグラフに残り、新しい会話でも戻ってくる。
- 散在するシステムから口座関連の質問に答える：CRM、文書、サポート履歴が1つのグラフに入る。更新の質問に4回のAPI呼び出しは要らない。
- 自作RAGパイプラインの置き換え：Graph RAGはグラフと紐づく文書から取るため、元データが変わっても再インデックスの手間が減る。
- エージェントが何を知っていたかの監査：ポリシーとリクエストログで、取得可能だった範囲と実際に取った内容が追える。
シーン
- 数週間後に戻ってくるユーザーがいるサブスクアプリ：アシスタントは前回のスレッドを続きから拾い、古いメッセージを再生しない。
- チケットツールの中に入るサポートcopilot：担当者が入力している間に、顧客のプラン、直近の障害、過去の対処が見えている。
- オンボーディングや拡張提案のエージェント：日付付きのアカウント事実で動くので、成約済みの案件や解約済みのシートが推薦を歪め続けない。
主な機能
Context Graph
Zepはユーザー、アカウント、ドメインごとに、エンティティ・事実・関係からなる時間軸付きナレッジグラフを構築する。事実には日付が付き、新しいデータと矛盾する古い関係は重みを落とす。この構造があるから、今の住所と昨年引っ越した住所を区別できる。
Agent Memory API
エージェントメモリAPIはユーザー、スレッド、メッセージ、業務データを扱い、RESTの上にPython、TypeScript、GoのSDKが載る。ユーザーを作り、スレッドを付け、メッセージが来た順に書き込む。取得では次のプロンプトに収まるサイズのコンテキストブロックが返るので、モデルは文字起こし全体ではなく使える履歴を受け取る。
Graph RAG
Graph RAGはグラフの走査と、紐づく文書・エピソードの検索を組み合わせる。新しい事実は既存エンティティにぶら下がるため、再インデックスを待たずに動くデータへ追随できる。断片ベクトル検索から始めたチームが、データが毎日変わるようになって移ってくるのはこの辺りだ。
Context Assembly and Token Savings
コンテキスト組み立ては、そのタスクが依存する事実だけを選ぶ。ユーザーに言及した全レコードは持ってこない。Zepの報告ではツール呼び出し比でトークンが最大90%減り、モデル費用とプロンプト長にそのまま出る。代わりに、取り込みの設計が雑だと取得品質が落ちる。
Governance and Audit Logs
ポリシーが、どのエージェントがどのコンテキストを取得できるかを決め、リクエストはすべて記録される。Zep CloudはSOC 2 Type IIとHIPAA BAAに対応し、Enterprise条件ではVPC展開や自社暗号鍵も選べる。統制の厳しい購買担当がメモリライブラリではなくZepを選ぶ理由はここにある。
Integrations and MCP
SDKに加えて、Webhook、カスタムのエンティティ型と関係型、Observations、Claude CodeやCursor向けのContext MCP Serverを提供する。基盤のグラフエンジンGraphitiはオープンソースで、契約前に検索ロジックを読める。
メリットとデメリット
メリット
- 事実に日付があるため、古い情報がプロンプトに入らない。ベクトルRAGが最も苦手とする部分だ。
- エージェントメモリAPIがユーザー、スレッド、文書をまとめて扱い、保存層の開発を数か月分省ける。
- Zepの説明ではツール呼び出しよりトークン消費が大きく下がり、モデル費用に直結する。
- ポリシーと監査ログがあれば、審査で「エージェントは何を見たか」に証拠を出せる。
- Python、TypeScript、GoのSDKとMCPサーバーが揃い、よくあるエージェント構成に接続できる。
デメリット
- 開発者向けの基盤であり、エンジニアの支援がないプロダクトチームはそのままでは使えない。
- クレジット制のため、グラフ書き込みが多い使い方や検索回数が多い使い方は、表示価格より高くつく。
- 取得品質は取り込み設計に従う。エンティティ名が雑だとグラフが乱れ、回答も弱くなる。
- エンドユーザー向けのアプリもダッシュボードもない。顧客向け画面はすべて自前で作る。
よくある質問
Zep AIはAIエージェントに記憶とコンテキストを与える。会話、文書、業務レコードを取り込み、日付付きの事実グラフを組み、リクエスト時にタスクが必要とするコンテキストを返す。同じユーザーを何度も担当するアシスタントでの利用が多い。
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