Descripción
Zep está diseñado para abordar los desafíos de la memoria de agente en entornos empresariales. Ofrece una solución integral para gestionar y utilizar el contexto dentro de los agentes de IA. El núcleo de la funcionalidad de Zep gira en torno a su Context Lake, un sistema construido para almacenar y servir millones de gráficos de contexto. Esto permite a los agentes acceder y procesar grandes cantidades de información de manera eficiente.
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La arquitectura de Zep se basa en un motor de gráficos de contexto, que construye y gestiona estos gráficos. Este motor permite la creación de memorias desde cualquier fuente, lo que garantiza que los agentes puedan recuperar el contexto relevante rápidamente. El sistema es compatible con varios tipos de datos y permite la integración de datos empresariales, interacciones de usuarios e historial de chat. Zep también proporciona funciones como el ensamblaje de contexto automatizado y la capacidad de rastrear los cambios a lo largo del tiempo, lo que garantiza que los agentes siempre razonen con la información más actualizada.
Las capacidades clave incluyen la capacidad de gobernar el contexto en miles de agentes, usuarios y fuentes de contexto. Zep ofrece control de acceso, políticas de retención y pistas de auditoría para garantizar la seguridad y el cumplimiento de los datos. El sistema también proporciona observabilidad integrada, incluidas métricas sobre latencia, tasas de error y actividad de recuperación. El rendimiento de Zep está optimizado para la velocidad, con una latencia de recuperación inferior a 200 milisegundos, independientemente del tamaño del gráfico. La plataforma está diseñada para ser flexible, lo que permite a los usuarios elegir su modelo de implementación, incluidas las opciones de nube gestionada, BYOK y BYOC.
Zep está dirigido a equipos de IA y empresas que buscan construir agentes fiables y personalizados. Es particularmente útil para aplicaciones que requieren que los agentes comprendan y se adapten a la información cambiante. La capacidad de la plataforma para mostrar patrones e información de los gráficos de contexto a través de Observaciones mejora las capacidades de los agentes. La integración de Zep con varios marcos de agentes y su compatibilidad con múltiples lenguajes de programación lo hacen accesible a una amplia gama de desarrolladores. S&P Global Market Intelligence ha validado las capacidades de Zep, destacando su potencial para convertirse en un socio clave en la pila de agentes empresariales.
- CategoríaCreadores de agentes de IA
- Modelo de preciosContactar con ventas
- ImplementaciónNube
- PlataformasWeb
Características principales de Zep
Motor de gráficos de contexto
Context Lake para almacenar y servir gráficos de contexto
Ensamblaje de contexto automatizado
Soporte para diversas fuentes de datos (historial de chat, datos empresariales, interacciones de usuarios)
Control de acceso y políticas de retención
Pistas de auditoría para el seguimiento y el cumplimiento
Observabilidad integrada (latencia, tasa de error, actividad de recuperación)
Latencia de recuperación inferior a 200 ms
Integración con cualquier marco de agente
Soporte para múltiples lenguajes de programación (Python, TypeScript, Go)
Capacidad para rastrear los cambios a lo largo del tiempo
Visualización de patrones e información a través de Observaciones
Opciones de implementación: nube gestionada, BYOK, BYOC
¿Cómo usar Zep?
Elija su modelo de implementación: Zep Cloud, Split o BYOC.
Agregue memoria a su agente usando Python, TypeScript o Go.
Agregue mensajes y obtenga contexto en una sola llamada.
Agregue datos comerciales al gráfico del usuario.
Obtenga contexto relevante para su agente.
Configure el control de acceso y las políticas de retención.
Supervise el rendimiento utilizando herramientas de observabilidad integradas.
Optimice el rendimiento del agente analizando la actividad de recuperación de contexto.
Casos de uso de Zep
- Experiencias de agente personalizadas
- Recuperación de memoria dinámica
- Agentes de IA conscientes del contexto
- Infraestructura de agentes empresariales
- Aplicaciones de gráficos de conocimiento
- Cumplimiento y pistas de auditoría
- Personalización de agentes
- Recuperación de datos contextuales
