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.
