Zep AI

O Zep constrói um grafo de conhecimento temporal com entidades, fatos e relações para cada usuário, conta ou domínio. Os fatos carregam data, e as relações antigas perdem peso quando aparecem dados que as contradizem. É essa estrutura que deixa o agente distinguir um endereço atual de outro que mudou no ano passado.

A API de memória para agentes cobre usuários, threads, mensagens e dados de negócio, com SDKs em Python, TypeScript e Go sobre REST. Você cria um usuário, associa uma thread e publica as mensagens conforme elas chegam. A recuperação devolve um bloco de contexto dimensionado para o próximo prompt, então o modelo recebe histórico útil em vez de uma transcrição inteira.

O Graph RAG combina travessia do grafo com busca em documentos e episódios ligados a ele. Funciona bem com dados que mudam, porque fatos novos se penduram em entidades que já existem, sem esperar reindexação. Times que começaram com busca vetorial por trechos costumam migrar para cá quando os dados mudam todo dia.

A montagem de contexto escolhe os fatos dos quais uma tarefa depende, não todo registro que menciona o usuário. O Zep relata corte de até 90% no uso de tokens na comparação com chamadas de ferramentas, e isso aparece na fatura do modelo e em prompts mais curtos. O outro lado é que a qualidade depende de quão limpa é a ingestão.

As políticas definem qual agente pode recuperar cada parte do contexto, e toda requisição fica registrada. O Zep Cloud tem SOC 2 Type II e HIPAA BAA, com opção de rodar em VPC ou com as suas próprias chaves de criptografia em contratos enterprise. Essa combinação explica por que times regulados escolhem o Zep em vez de uma biblioteca de memória sem governança.

Além dos SDKs, o Zep oferece webhooks, tipos de entidade e de relação personalizados, observações e um Context MCP Server para ferramentas como Claude Code e Cursor. O motor do grafo, o Graphiti, é open source, então dá para ler a lógica de recuperação antes de fechar contrato.