Zepエンタープライズ スケールのエージェント メモリ プラットフォーム

Zepは、AIエージェント向けの大規模メモリプラットフォームです。複数のユーザー、ビジネスデータ、過去のインテラクションなどを管理しながら、エージェントのメモリを維持することの大きな課題に取り組んでいます。このプラットフォームは、エージェントが作動環境について、継続的に学び続け、進化する理解を提供することを目指しており、その結果、エージェント間の個人化と正確性を向上させることを目的としています。 Zep の基本構造は、プロプリアリティの Context Graph Engine で構成されており、百万以上の個々のContext グラフの「Context Lake」を構築および管理しています。 これらのグラフは、チャットの履歴、ビジネスのデータ、およびユーザーのインタラクションなど、多様なソースから構築されます。 Zep は、この情報を処理して、エージェントが token-efficient 且つ関連性の高い Context を自動的に構築できるようにします。 重要な機能の 1 つは、時系列の文脈グラフである。これは、新しい情報が現れると、その中で古い事実を自動的には有効にする機能である。これにより、アーキテクチャは、常に最新のデータで推論できるようになる。前の状態は、過去の特定の日付での真実を参照するために保存される。このシステムは、Zep がグラフ構造を分析して、記憶に生じるパターン、反復構造、および共起を表面化する " Observations "機能も備えている。これにより、アーキテクチャは、孤立した事実のグローバル視点を提供される。 Zepは統括管理のエンタープライズ規格を重視しており、特性ベースのアクセス制御や政策によるデータ保持、グラフ全体の成因を調べられる全プロヴァンストラッキングなどを取り入れています。 グラフ内の事実はすべてその元のデータエピソードから遡ることができ、監査可能性が高くなっています。 プラットフォームはパフォーマンスを意識し、エンティティ100万個を超えるグラフでも200ms未満のリターンレイテンシーの取得結果を示しています。 既存のエージェントフレームワークに組み込むためのシームレスな統合が可能な、ZepはPython、TypeScript、Goなど用意されたSDKを通じて独立して使用することも可能です。Zepの目標は、複雑で成長するエージェントメモリの管理に耐えうるスケーラブルで、統制されたソリューションを、エンタープライズエージェントスタックの基礎層に提供することです。