Zep bietet Enterprise-Teams ein sicheres, schnelles und zeitbasiertes Agenten-Gedächtnis über intelligente Kontextgraphen – für personalisierte, zuverlässige und kontextbewusste KI-Agenten.

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Zep Produktinformationen

Was ist Zep?

Zep ist eine Enterprise-Lösung für Agenten-Gedächtnis, die KI-Agenten ein leistungsstarkes, zeitbasiertes Gedächtnis verleiht. Statt nur auf statische Dokumente oder flüchtige Chatverläufe zurückzugreifen, speichert Zep alle Interaktionen – Gespräche, Geschäftsdaten, Nutzeraktionen – in einem intelligenten Kontextgraphen, der Fakten über die Zeit hinweg verfolgt und automatisch aktualisiert.

Das Ergebnis? KI-Agenten, die nicht nur wissen, was passiert ist, sondern auch, wann es passiert ist und ob sich etwas geändert hat. Mit Unter-200-ms-Antwortzeiten, SOC-2-Konformität und Validierung durch S&P Global Market Intelligence bietet Zep zuverlässiges, sicheres und skalierbares Gedächtnis für Unternehmen – von Start-ups bis zu Großkonzernen.

Was sind die Merkmale von Zep?

  • Kontextgraph mit Zeitbezug
    Verfolgt Fakten über Zeit hinweg und invalidiert automatisch veraltete Informationen, wenn neue Daten eintreffen.
  • Sub-200-ms-Abfragegeschwindigkeit
    Liefert relevante Kontexte in unter 200 Millisekunden – unabhängig von der Größe des Graphen oder der Anzahl der Nutzer.
  • Context Lake
    Skaliert auf Millionen von Kontextgraphen in einem einheitlichen, verwalteten System – ähnlich einem Data Lake, aber für Agenten-Gedächtnis.
  • Automatische Kontextzusammenstellung
    Extrahiert aus Rohdaten (Chats, Events, JSON) strukturierte Entitäten, Fakten und Beobachtungen – ohne manuelle Aufbereitung.
  • Unternehmensweite Governance
    Bietet Zugriffskontrolle, datenschutzkonforme Aufbewahrungsrichtlinien, Audit-Logs und Herkunftsnachweise (Provenance) auf Systemebene.
  • Mehrfach-Bereitstellungsmodelle
    Verfügbar als Managed Cloud, mit eigenen Verschlüsselungsschlüsseln (BYOK) oder vollständig in Ihrer Cloud (BYOC/VPC).
  • Hohe Genauigkeit & Token-Effizienz
    Erzielt branchenführende Werte in Benchmarks wie LoCoMo (94,7 % Genauigkeit) und LongMemEval (90,2 %) bei geringem Token-Verbrauch.

Was sind die Anwendungsfälle von Zep?

  • Ein Investment-Analyst-Agent verfolgt Deal-Flows, Portfolio-Änderungen und wöchentliche Insights über Monate hinweg und erkennt Muster wie „Sarah Chen bevorzugt Tech-Startups im Seed-Stadium“.
  • Ein Kundenservice-Agent erinnert sich nicht nur an frühere Tickets, sondern auch an Kaufhistorie, Präferenzen („Robbie wechselt zu Nike nach schlechter Adidas-Erfahrung“) und Vertragsdetails – in Echtzeit.
  • Ein Personalisierter Sales-Assistent erkennt Verhaltensmuster wie „Jane upgradet innerhalb von zwei Wochen nach jedem Produktlaunch“ und schlägt proaktiv das passende Angebot vor.
  • Ein Compliance-Agent behält alle Nutzerinteraktionen mit vollständiger Herkunftsrückverfolgbarkeit und Audit-Trail für regulatorische Prüfungen.
  • Ein Portfolio-Management-Agent kombiniert externe Daten (z. B. „Semiconductor M&A-Aktivität“) mit internen Entscheidungen („BlackRock’s Aladdin-Nutzung“) für fundierte Empfehlungen.

Wie benutzt man Zep?

  • Integrieren Sie Zep in wenigen Minuten mit nur drei Codezeilen – kompatibel mit jedem Agenten-Framework oder auch ohne.
  • Senden Sie Nachrichten und erhalten Sie sofort relevanten Kontext mit add_messages(..., return_context=True).
  • Fügen Sie strukturierte Geschäftsdaten (z. B. „Plan-Upgrade“, „Bestellung storniert“) direkt zum Nutzergraphen hinzu.
  • Rufen Sie jederzeit den aktuellen, zeitlich gültigen Kontext eines Nutzers oder Agenten ab – z. B. „Was war Robbies Schuhmarke am 1. Oktober 2024?“
  • Nutzen Sie die Batch-API, um große Datensätze (bis zu 50.000 Einträge) effizient ins Gedächtnis zu laden.
  • Konfigurieren Sie Zugriffsrechte, Aufbewahrungsfristen und Compliance-Vorgaben zentral über die Policy-Engine.

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Stabil
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    77.65K

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  • Besuchsdauer

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    400269

  • Länderrang

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Besuche im Zeitverlauf

Verkehrsquellen

Direkt44.34%
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Vereinigte Staaten
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Indien
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Zep Häufig gestellte Fragen

Wie schnell ist die Kontextabfrage bei großen Datenmengen?

Zep liefert Kontexte in unter 200 ms – selbst bei Hunderten Millionen Graphen. Die p95-Latenz bleibt stabil bei etwa 160–168 ms, unabhängig von der Skalierung.

Kann Zep veraltete Informationen automatisch erkennen und aktualisieren?

Ja! Wenn neue Fakten eingehen (z. B. „Robbie kauft jetzt Nike“), invalidiert Zep automatisch frühere Aussagen („Robbie trägt nur Adidas“). Alte Fakten bleiben als Historie erhalten, aber aktuelle Abfragen liefern stets den neuesten Stand.

Ist Zep für den Enterprise-Einsatz sicher und konform?

Absolut. Zep ist SOC 2 Type II-zertifiziert, unterstützt HIPAA (mit BAA) und bietet Optionen für BYOK (Bring Your Own Key) oder BYOC (Bring Your Own Cloud/VPC) – damit Sie die volle Kontrolle über Daten und Verschlüsselung behalten.

Wie füge ich Zep meinem bestehenden KI-Agenten hinzu?

Mit nur drei Codezeilen in Python, TypeScript oder Go können Sie Nachrichten senden, Geschäftsdaten hinzufügen und kontextreiche Antworten erhalten – ohne Ihr Framework zu wechseln.

Was ist der „Context Lake“?

Der Context Lake ist Zeps Architektur für Enterprise-Skalierung: Millionen individueller Kontextgraphen (für Nutzer, Agenten, Domänen) werden in einem einheitlichen, regelbasiert verwalteten System gespeichert – ähnlich einem Data Lake, aber speziell für dynamisches Agenten-Gedächtnis.

Wie unterscheidet sich Zep von herkömmlichem RAG (Retrieval-Augmented Generation)?

Während klassisches RAG statische Dokumente durchsucht, baut Zep einen zeitbasierten Wissensgraphen, der Gespräche, strukturierte Daten und Ereignisse verknüpft und Veränderungen über die Zeit hinweg versteht – so bleibt der Kontext immer aktuell und handlungsrelevant.

Gibt es Benchmarks zur Leistung von Zep?

Ja! Zep führt in den branchenweiten Benchmarks LoCoMo (94,7 % Genauigkeit) und LongMemEval (90,2 % Genauigkeit) – bei gleichzeitig niedriger Latenz (ca. 155–162 ms) und geringem Token-Verbrauch.

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