Description
Zep est conçu pour relever les défis de la mémoire d'agent dans les environnements d'entreprise. Il offre une solution complète pour la gestion et l'utilisation du contexte au sein des agents d'IA. Le cœur des fonctionnalités de Zep repose sur son Context Lake, un système conçu pour stocker et servir des millions de graphes de contexte. Cela permet aux agents d'accéder et de traiter efficacement de vastes quantités d'informations.
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L'architecture de Zep est basée sur un moteur de graphe de contexte, qui construit et gère ces graphes. Ce moteur permet la création de mémoires à partir de n'importe quelle source, garantissant que les agents peuvent récupérer rapidement le contexte pertinent. Le système prend en charge divers types de données et permet l'intégration de données d'entreprise, d'interactions utilisateur et d'historique de chat. Zep fournit également des fonctionnalités telles que l'assemblage automatisé du contexte et la possibilité de suivre les changements au fil du temps, garantissant que les agents raisonnent toujours avec les informations les plus récentes.
Les principales capacités incluent la possibilité de gouverner le contexte sur des milliers d'agents, d'utilisateurs et de sources de contexte. Zep offre un contrôle d'accès, des politiques de conservation et des pistes d'audit pour assurer la sécurité et la conformité des données. Le système fournit également une observabilité intégrée, comprenant des mesures sur la latence, les taux d'erreur et l'activité de récupération. Les performances de Zep sont optimisées pour la vitesse, avec une latence de récupération inférieure à 200 millisecondes, quelle que soit la taille du graphe. La plateforme est conçue pour être flexible, permettant aux utilisateurs de choisir leur modèle de déploiement, y compris les options cloud géré, BYOK et BYOC.
Zep s'adresse aux équipes d'IA et aux entreprises qui cherchent à construire des agents fiables et personnalisés. Il est particulièrement utile pour les applications qui exigent que les agents comprennent et s'adaptent à l'évolution des informations. La capacité de la plateforme à faire apparaître des schémas et des informations à partir des graphes de contexte grâce aux Observations améliore les capacités des agents. L'intégration de Zep avec divers frameworks d'agents et sa prise en charge de plusieurs langages de programmation le rendent accessible à un large éventail de développeurs. S&P Global Market Intelligence a validé les capacités de Zep, soulignant son potentiel à devenir un partenaire clé dans la pile d'agents d'entreprise.
- CatégorieCréateurs d'agents IA
- Modèle tarifaireContacter les ventes
- DéploiementCloud
- PlateformesWeb
Fonctionnalités principales de Zep
Moteur de graphe de contexte
Context Lake pour le stockage et le service des graphes de contexte
Assemblage automatisé du contexte
Prise en charge de diverses sources de données (historique de chat, données d'entreprise, interactions utilisateur)
Contrôle d'accès et politiques de conservation
Pistes d'audit pour la surveillance et la conformité
Observabilité intégrée (latence, taux d'erreur, activité de récupération)
Latence de récupération inférieure à 200 ms
Intégration avec n'importe quel framework d'agent
Prise en charge de plusieurs langages de programmation (Python, TypeScript, Go)
Capacité à suivre les changements au fil du temps
Faire apparaître des schémas et des informations grâce aux Observations
Options de déploiement : cloud géré, BYOK, BYOC
Comment utiliser Zep ?
Choisissez votre modèle de déploiement : Zep Cloud, Split ou BYOC.
Ajoutez de la mémoire à votre agent en utilisant Python, TypeScript ou Go.
Ajoutez des messages et obtenez le contexte en un seul appel.
Ajoutez des données d'entreprise au graphe de l'utilisateur.
Obtenez le contexte pertinent pour votre agent.
Configurez le contrôle d'accès et les politiques de conservation.
Surveillez les performances à l'aide des outils d'observabilité intégrés.
Optimisez les performances de l'agent en analysant l'activité de récupération du contexte.
Cas d'utilisation de Zep
- Expériences d'agent personnalisées
- Récupération dynamique de la mémoire
- Agents d'IA conscients du contexte
- Infrastructure d'agent d'entreprise
- Applications de graphe de connaissances
- Conformité et pistes d'audit
- Personnalisation des agents
- Récupération de données contextuelles
