Qu'est-ce que Zep ?
Zep est une plateforme de mémoire d’agent IA à l’échelle entreprise qui permet aux agents intelligents de se souvenir de façon fiable, sécurisée et évolutive. Contrairement aux systèmes traditionnels basés sur des documents statiques ou des historiques de chat limités, Zep construit automatiquement des graphes de contexte temporels qui capturent non seulement ce qui s’est passé, mais aussi quand cela a changé – comme un véritable cerveau organisationnel.
Grâce à son Context Lake (lac de contexte) et à son moteur de graphes propriétaire, Zep ingère toutes les interactions – conversations, données métier, événements – et les transforme en faits vérifiables, traçables et gouvernés. Le tout avec des temps de récupération inférieurs à 200 ms, même à l’échelle de millions de graphes, le tout en respectant les normes SOC 2 et validé par S&P Market Intelligence.
Quelles sont les caractéristiques de Zep ?
- Graphes de contexte temporels : Mémorise les faits avec leur validité dans le temps (ex. : « Robbie portait des Adidas jusqu’au 7 septembre »), et met à jour automatiquement la mémoire quand de nouvelles informations contredisent l’ancienne.
- Récupération ultra-rapide (< 200 ms) : Performances constantes même avec des millions de graphes actifs – idéal pour les agents en production à grande échelle.
- Context Lake : Un système unifié pour stocker, gérer et interroger des millions de graphes de contexte, inspiré du modèle des data lakes mais conçu spécifiquement pour la mémoire des agents IA.
- Gouvernance intégrée au substrat : Contrôle d’accès (basé sur les attributs), politiques de rétention, conservation légale et traçabilité complète – tout est natif, pas ajouté après coup.
- Provenance et auditabilité : Chaque fait dans le graphe est lié à son épisode source (message, événement, document), permettant de retracer n’importe quelle réponse à son origine.
- Observations intelligentes : Détecte automatiquement des schémas (ex. : « Jane met à niveau son abonnement dans les 2 semaines suivant chaque lancement ») pour donner à l’agent une compréhension globale.
- Intégration simplifiée : Ajoutez de la mémoire persistante à votre agent en trois lignes de code, compatible avec tous les frameworks (ou aucun).
Quels sont les cas d'utilisation de Zep ?
- Personnaliser les interactions client en se souvenant des préférences passées, des achats et des changements de comportement (ex. : passage de Adidas à Nike).
- Alimenter des agents financiers avec un historique complet des décisions de portefeuille, des appels hebdomadaires et des tendances sectorielles.
- Automatiser le support technique en contextualisant chaque ticket avec l’historique complet de l’utilisateur et ses configurations.
- Suivre les parcours clients B2B complexes avec des entités multiples (personnes, entreprises, produits) et leurs relations évolutives.
- Construire des assistants RH capables de se souvenir des objectifs, des feedbacks et des programmes de mentorat sur plusieurs mois.
- Générer des insights stratégiques à partir de modèles récurrents dans les interactions (ex. : adoption rapide après lancement de produit).
Comment utiliser Zep ?
- Intégrez la bibliothèque Zep (Python, TypeScript ou Go) dans votre projet d’agent IA.
- Envoyez les messages utilisateur et les données métier via
add_messages()ougraph.add()– Zep construit automatiquement le graphe. - Récupérez le contexte pertinent avec
get_user_context()pour alimenter votre LLM avec des informations précises et concises. - Définissez des politiques de rétention et d’accès dans le tableau de bord pour garantir la conformité (ex. : suppression après 30 jours, conservation légale).
- Utilisez l’API Batch pour charger de grands jeux de données historiques (jusqu’à 50 000 éléments par lot) sans impacter les performances temps réel.
- Surveillez les performances via les tableaux de bord intégrés (latence, taux d’erreur, volume d’épisodes) pour optimiser votre déploiement.
